CCPC 2023 北京市赛 G.【模板】线段树(线段树区间合并20次多项式)

文章描述了一种使用段树数据结构解决计算多项式乘积取模问题的方法,通过优化取模操作以降低时间复杂度。文章还提及了通过自然溢出技巧处理大整数运算,以及如何在段树中高效地更新和查询区间乘积。
题目

思路来源

lyw

题解

洛谷高仿题目P4247

(ai+x)(ai+x)(ai+x)注意到当x有超过20项时,20个2相乘,对2的20次方取模就为0

所以,维护0次项到19次项乘积的和,向上合并时,是两个多项式卷积,这里暴力相乘即可

下推标记,当下放一个区间加x的标记时,a_{i}+=a_{j}*x^{j-i}*C_{j}^{j-i},其中,i<j<20

复杂度O(nlogn*20*20),比较卡常

经典卡常技巧:将取模改成unsigned int自然溢出即可

代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);++i)
#define per(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);--i)
typedef long long ll;
typedef unsigned int ui;
typedef double db;
typedef pair<ll,int> P;
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define dbg(x) cerr<<(#x)<<":"<<x&
### 2023 CCPC河南区比题目及解析 #### 动态规划的应用——E.矩阵游戏 在2023年的CCPC河南站比中,有一道名为“矩阵游戏”的题目引起了广泛关注。该题的核心在于如何通过优化算法降低时间复杂度,从而实现高效求解。最初可以采用暴力递归的方式解决问题,但由于其指数级的时间复杂度,在大规模数据下显然不可行。因此,引入动态规划的思想成为必然选择[^1]。 以下是基于动态规划解决此问题的一个简单代码示例: ```python def dp_matrix_game(matrix, n, m): # 初始化dp数组 dp = [[0 for _ in range(m)] for __ in range(n)] # 边界条件初始化 dp[0][0] = matrix[0][0] # 填充dp表 for i in range(1, n): dp[i][0] = dp[i-1][0] + matrix[i][0] for j in range(1, m): dp[0][j] = dp[0][j-1] + matrix[0][j] for i in range(1, n): for j in range(1, m): dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + matrix[i][j] return dp[n-1][m-1] ``` 这段代码展示了如何利用二维动态规划来计算从左上角到右下角的最大路径和,其中`matrix`是一个给定的整数矩阵,而`n`和`m`分别表示矩阵的行数和列数。 #### 排列与质数问题分析——K题 另一道值得讨论的是关于排列与质数的问题(K题)。对于较小规模的情况(`n<10`),可以直接使用暴力枚举的方法找出符合条件的所有排列组合;而对于稍大一点的数据范围,则可以通过特定模式简化运算过程。具体而言,当输入参数位于区间 `[5,9]` 中时,只需依打印从小到大的奇数序列后再接续偶数值即可满足题目需求[^2]。 例如,针对某个具体的测试样例 `n=7`, 输出应为:`1 3 5 7 2 4 6`. --- ### 参经验分享 参加此类竞不仅考验选手的技术实力,同时也对其心理素质提出了较高要求。回顾去年的比经历,团队成员之间缺乏有效沟通以及对未知领域探索不足成为了失利的主要原因所在。为了避免再发生类似状况,建议未来参者们提前做好充分准备: - **熟悉常用算法模板**: 如图论、字符串处理等领域经典模型; - **加强合作意识培养**: 定期开展模拟训练活动增进默契程度; - **保持良好心态调整策略**: 面对难题不要轻易放弃尝试多种思路寻找突破口. ---
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