第 235 场周赛：一场不简单的考验！

人工智能

2023-09-08 16:34:55

征战竞技编程第 235 场周赛：从算法磨砺到意志考验

竞技编程盛宴，群雄逐鹿

第 235 场周赛如约而至，全球顶尖竞技编程选手摩拳擦掌，准备在这场智力角逐中大展身手。作为一名狂热的算法竞赛爱好者，我怀着既兴奋又紧张的心情，加入了这场盛宴。

五道难题，挑战不断

比赛伊始，五道难题如五座大山般矗立在我面前。它们考察的范围从基础算法到复杂优化技术，可谓包罗万象。第一题让我在字符串中找出最长的回文子串，考验我的字符串操作能力。第二题则是一道贪心算法难题，需要我合理分配资源，完成任务。

前三道题目虽然难度不低，但我凭借扎实的算法基础和灵活的思维，一一化解了它们。然而，第四题和第五题的难度陡然提升，让我陷入了苦思冥想之中。

困局突围，灵光乍现

第四题是一道数据结构难题，要求在一个数列中找出两个子区间，使得这两个子区间的和最大。我尝试了多种数据结构，但都无法满足题目要求的时间复杂度。就在我即将放弃之时，我突然想到了使用单调队列的巧妙思路，成功地解决了这道难题。

第五题是一道搜索算法难题，要求在给定一张无向图中，找出从起点到终点的最短路径。我尝试了深度优先搜索和广度优先搜索，但都无法找到最优解。时间一分一秒地流逝，我的心情也变得愈发焦急。

就在此时，我突然灵光一现，想到了使用 A* 算法。A* 算法是一种启发式搜索算法，它结合了深度优先搜索和广度优先搜索的优点，在保证搜索效率的同时，还能有效地避免陷入局部最优解。我立刻将 A* 算法应用于第五题，并成功地找到了最短路径。

终场哨响，收获满满

随着终场哨声的响起，我长舒了一口气。这场周赛虽然艰难，但它却让我收获了宝贵的经验和教训。竞技编程是一场永无止境的挑战，但我相信，只要保持一颗坚定不移的心，任何困难都将迎刃而解。

代码示例

单调队列解决第四题

from collections import deque

def max_subarray_sum(nums):
    # 创建单调递增队列
    queue = deque()

    # 遍历数组
    for num in nums:
        # 移除队尾所有小于num的元素
        while queue and queue[-1] < num:
            queue.pop()

        # 将num添加到队尾
        queue.append(num)

        # 如果队列长度大于窗口大小
        if len(queue) > 2:
            # 移除队头元素
            queue.popleft()

    # 计算队头和队尾元素的和
    return sum(queue)

A 算法解决第五题*

import heapq

class Node:
    def __init__(self, state, cost, heuristic):
        self.state = state
        self.cost = cost
        self.heuristic = heuristic

    def __lt__(self, other):
        return self.cost + self.heuristic < other.cost + other.heuristic

def a_star_search(start, goal, heuristic):
    # 创建优先队列
    queue = []
    heapq.heappush(queue, Node(start, 0, heuristic(start)))

    # 创建已访问节点集合
    visited = set()

    # 循环搜索
    while queue:
        # 从优先队列中取出cost最小的节点
        node = heapq.heappop(queue)

        # 如果当前节点是终点
        if node.state == goal:
            return node.cost

        # 如果当前节点已访问过
        if node.state in visited:
            continue

        # 将当前节点标记为已访问
        visited.add(node.state)

        # 遍历当前节点的邻居
        for neighbor, cost in graph[node.state]:
            # 计算邻居的cost和heuristic
            neighbor_cost = node.cost + cost
            neighbor_heuristic = heuristic(neighbor)

            # 将邻居添加到优先队列中
            heapq.heappush(queue, Node(neighbor, neighbor_cost, neighbor_heuristic))

    # 如果没有找到路径
    return -1