【暴力预处理+剪枝/bitset】Golf Bot UVALive - 6886

本文介绍了一种基于暴力预处理结合剪枝方法解决特定查询问题的算法,并使用bitset进一步优化,实现高效查询。该算法适用于查找元素是否能通过集合内元素相加或单独存在获得。

Think:
1知识点:暴力预处理+剪枝/bitset
2题意:输入n个数,查询m次,每次查询输入一个元素,判断这个元素是否可以由最初输入的n个数通过两个数相加或单独一个数得到,两个数相加时可选择同一元素进行相加

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以下为Accepted代码——暴力预处理+剪枝-9363ms

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int N = 201400;

int a[N], b[N], vis[N<<1];

int main(){
    int n, m, i, j, mav, t, num;
    while(~scanf("%d", &n)){
        mav = 0;
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        for(i = 0; i < n; i++){
            scanf("%d", &a[i]);
            vis[a[i]] = vis[a[i]<<1] = 1;
        }
        scanf("%d", &m);
        for(i = 0; i < m; i++){
            scanf("%d", &b[i]);
            mav = max(mav, b[i]);
        }
        sort(a, a+n);
        for(i = 1; i < n; i++){
            if(a[i] == a[i-1])
                continue;
            for(j = 0; j < i; j++){
                if(a[j]+a[i] > mav)
                    break;
                t = a[j]+a[i];
                vis[t] = 1;
            }
            if(a[i] > mav)
                break;
        }
        num = 0;
        for(i = 0; i < m; i++){
            t = b[i];
            if(vis[t])
                num++;
        }
        printf("%d\n", num);
    }
    return 0;
}

以下为Accepted代码——bitset-4729ms

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <bitset>

using namespace std;

const int N = 201400;

bitset <N> x, y;

int a[N];

int main(){
    int n, i, m, t, num;
    while(~scanf("%d", &n)){
        x.reset();
        y.reset();
        for(i = 0; i < n; i++){
            scanf("%d", &a[i]);
            x[a[i]] = 1;
        }
        y = x;
        for(i = 0; i < n; i++){
            y |= x << a[i];
        }
        scanf("%d", &m);
        num = 0;
        for(i = 0; i < m; i++){
            scanf("%d", &t);
            if(y[t])
                num++;
        }
        printf("%d\n", num);
    }
    return 0;
}
### 数位动态规划(Digit DP)与预处理统计满足条件的数 要统计满足 $S(x^2) = S(x)^2$ 的整数 $x$ 在区间 $[L, R]$ 内的数量,可以采用数位动态规划(Digit DP)结合预处理的方法。这种方法的核心思想是将问题拆解为两个部分:计算从 0 到 $R$ 的满足条件数的数量,减去从 0 到 $L-1$ 的满足条件数的数量,从而得到区间 $[L, R]$ 内的结果 [^1]。 --- ### 数位 DP 的基本结构 数位 DP 通常以递归形式实现,使用记忆化搜索技术避免重复计算。每个状态通常包括以下参数: - `pos`:当前处理到的数位位置。 - `sum_x`:当前数字的数位和。 - `sum_x2`:当前数字平方后的数位和。 - `limit`:是否受到当前位数字的限制(即是否为原数字的前缀)。 由于需要判断 $S(x^2) = S(x)^2$,可以将 `sum_x` 和 `sum_x2` 作为状态的一部分进行递归处理 [^2]。 --- ### 状态转移与剪枝优化 在递归过程中,尝试每一位可能的数字,并计算对应的平方数位和。为了避免重复计算,可以使用记忆化缓存(如 `dp[pos][sum_x][sum_x2]`)记录已处理的状态。 此外,可以利用以下数学性质进行剪枝- 若当前 `sum_x2 > sum_x * sum_x`,则可以直接剪枝,因为后续无法再满足等式。 - 若当前 `sum_x2 < sum_x * sum_x`,可以继续递归,直到满足条件或超出范围。 --- ### 代码实现示例 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int dp[20][100][100]; // dp[pos][sum_x][sum_x2] vector<int> digits; int dfs(int pos, int sum_x, int sum_x2, bool limit) { if (pos == digits.size()) { return (sum_x2 == sum_x * sum_x); } if (!limit && dp[pos][sum_x][sum_x2] != -1) { return dp[pos][sum_x][sum_x2]; } int up = limit ? digits[pos] : 9; int res = 0; for (int i = 0; i <= up; ++i) { int new_sum_x = sum_x + i; int new_sum_x2 = sum_x2 + (i * i); // 平方数位和(暂不考虑进位) res += dfs(pos + 1, new_sum_x, new_sum_x2, limit && (i == up)); } if (!limit) { dp[pos][sum_x][sum_x2] = res; } return res; } int solve(int x) { digits.clear(); while (x > 0) { digits.push_back(x % 10); x /= 10; } reverse(digits.begin(), digits.end()); memset(dp, -1, sizeof(dp)); return dfs(0, 0, 0, true); } int main() { int L, R; cin >> L >> R; int ans = solve(R) - solve(L - 1); cout << ans << endl; return 0; } ``` 该代码使用递归函数 `dfs` 处理每一位数字,并通过 `solve` 函数将问题拆解为两个部分进行计算 [^3]。 --- ### 数学性质与进位问题 在上述代码中,`new_sum_x2` 仅计算了每一位数字的平方和,未考虑进位的影响。为了更精确地处理进位,可以在递归过程中模拟数字的平方运算,并逐位计算平方后的数位和 [^4]。 一种优化方法是预先生成所有可能的数字组合(如只包含 0~3 的数字),因为这些数字在平方时不容易产生进位,从而更容易满足 $S(x^2) = S(x)^2$ 的条件。 --- ### 预处理与优化策略 为了进一步提升性能,可以预处理所有满足条件的数字,并在查询时直接统计区间内的数量。预处理方法包括: - 生成所有只包含 0~3 的数字组合。 - 对每个组合计算其平方,并判断是否满足 $S(x^2) = S(x)^2$。 - 将满足条件的数字存入集合中,用于快速查询。 --- ### 总结 通过数位动态规划结合预处理,可以高效地统计满足 $S(x^2) = S(x)^2$ 的数字数量。该方法适用于大范围的输入,并通过剪枝和数学优化减少不必要的计算。实际应用中,还可以结合进位模拟和数字组合生成策略,进一步提升效率 [^4]。 ---
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