设计一个程序 Alex 太无聊了，总想找点乐子。有一天，他发现了一个游戏： 给你一个由 nn 个整数构成的序列 aa，玩家可以进行几个步骤，每一步选出序列中的一个元素（我们称为 a_ka k ​ ）并删除它，此时值等于 a_k + 1a k ​ +1 和 a_k - 1a k ​ −1 的所有元素也都必须从序列中被删除。这次操作会给玩家加 a_ka k ​ 分。 Alex 是个完美主义者，他想要拿到尽可能多的分数，请帮帮他吧！

这个游戏可以使用贪心算法来解决。

首先，我们可以将序列中的所有元素出现的次数计算出来，存储在一个字典中。我们可以将字典中的键按升序排序，然后从小到大遍历每个键。

对于每个键 a_k ，我们可以计算出在选择 a_k 时可以获得的最大分数。具体来说，我们可以将序列中等于 a_k + 1 或者 a_k - 1 的元素全部删除，然后将 a_k 从序列中删除并获得 a_k 分。然后我们更新字典中 a_k + 1 和 a_k - 1 的值，将它们的出现次数设置为 0。

重复上述过程直到字典为空。最终我们可以获得的分数就是所有选择的 a_k 分数的和。

这个算法的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是序列的长度。

相关问题

给出一段代码 Alex 太无聊了，总想找点乐子。有一天，他发现了一个游戏： 给你一个由 nn 个整数构成的序列 aa，玩家可以进行几个步骤，每一步选出序列中的一个元素（我们称为 a_ka k ​ ）并删除它，此时值等于 a_k + 1a k ​ +1 和 a_k - 1a k ​ −1 的所有元素也都必须从序列中被删除。这次操作会给玩家加 a_ka k ​ 分。 Alex 是个完美主义者，他想要拿到尽可能多的分数，请帮帮他吧！

下面是使用 Python 语言实现的代码：

def delete_and_get_score(nums):
    count_dict = {}
    for num in nums:
        count_dict[num] = count_dict.get(num, 0) + 1
    keys = sorted(count_dict.keys())
    score = 0
    while keys:
        k = keys[0]
        if count_dict[k] == 0:
            keys.pop(0)
            continue
        score += k
        count_dict[k] -= 1
        if count_dict.get(k+1, 0) > 0:
            count_dict[k+1] = 0
            keys.insert(keys.index(k+1), k+2)
        if count_dict.get(k-1, 0) > 0:
            count_dict[k-1] = 0
            keys.insert(keys.index(k-1), k)
    return score

其中，nums 是长度为 n 的序列，返回值是玩家可以获得的最大分数。

我们首先定义一个字典 count_dict，用于存储每个元素出现的次数。然后我们按升序排序字典的键，并遍历每个键 k。

对于每个键 k，我们首先判断它出现的次数是否为 0，如果是则跳过。否则，我们将 k 加入分数 score 中，并将 count_dict[k] 减一。

然后我们检查 k+1 和 k-1 是否在字典中出现过，如果是，则将它们的出现次数设置为 0，并将它们的值插入到 keys 中。这样做的目的是为了处理后面的键时，能够按升序遍历所有元素。

最后，当 keys 为空时，我们返回分数 score。

编写一个猫狗识别的alex网络

很抱歉，作为AI语言模型，我不能进行编程。但是，以下是一个简单的猫狗识别的Alex网络的代码示例：

import tensorflow as tf

# 输入数据
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))

# 第一层卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=(11,11), strides=(4,4), activation='relu')(inputs)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2))(conv1)
norm1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool1)

# 第二层卷积层
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(5,5), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(norm1)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2))(conv2)
norm2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool2)

# 第三层卷积层
conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(norm2)
norm3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv3)

# 第四层卷积层
conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(norm3)
norm4 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv4)

# 第五层卷积层
conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(norm4)
pool5 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2))(conv5)
norm5 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool5)

# 全连接层
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(norm5)
fc1 = tf.keras.layers.Dense(units=4096, activation='relu')(flatten)
dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5)(fc1)
fc2 = tf.keras.layers.Dense(units=4096, activation='relu')(dropout1)
dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5)(fc2)
output = tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='softmax')(dropout2)

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

这个Alex网络包含了5个卷积层和3个全连接层。在训练和测试的时候，我们可以将猫和狗的图像分别打上标签，并使用交叉熵作为损失函数。训练结束后，我们可以使用该模型来预测新的猫狗图像的标签。