The 2024 ICPC Asia East Continent Online Contest (I) L. Bull Farm(性质题+有向图可达性/最短路)

题目

t(t<=2e3)组样例,有n(n<=2e3)个槽和n-1头牛,l(l<=2e3)个按钮,

第i个按钮能同时控制n头牛,如果牛在按按钮前位于j位置,则按完之后位于tij位置

q(q<=1e6)组询问,每次询问给出a,b,c,

询问能否使得初始局面空出来的是a槽的情况下,只用前c种按钮,使得终态局面空出来的是b槽,

可以的话输出1,否则输出0

特别地,任意时刻都不能有两头牛位于同一个槽内

思路来源

乱搞ac+qoj榜一代码

题解

如果按完按钮之后会导致两头牛位于同一个槽内,则这个按钮不能按

dp[i][j]表示初始局面空出来的是j槽,按了i按钮后,空出来的是dp[i][j]槽,

也就是需要满足,t[i][1]到t[i][n]这一行,除去t[i][j]以外,其他n-1个数两两不重复

这有两种情况,

1. 本身t[i]这一行就是一个排列,如5 4 2 3 1,此时空任意一个都可以,

空5的话可以变成空1,反过来也可以,因为1、5在一个置换环内,2、3、4在一个环内,

此时该对每个环连无向边,可以用并查集代替

2. 恰好只有一组数出现了两次,如1 2 2 4 5,此时只能空t[i][2]/t[i][3],

空2的话最后变成空3,空3的话最后还是空3,

也就是初始时是空的j,终态就会变成去掉t[i][j]后n-1个数里没有的那个数v

此时该连有向边j->v

所以,基于这个数据范围,很自然暴力的做法就是,离线询问,从前0个处理到前l个,

每次释放一个按钮时,动态加无向边和有向边,然后询问a到b是否可达,复杂度O(2000^3/64)

认真动动脑子发现,这个可以给每个点i求访问其他点j的最早时机dis[j],

按按钮从小到大释放边,按钮的编号即视为距离,

开l个队列,按距离从小到大bfs,达到去掉最短路的log的目的

对于边u->v来说,每次只用u被访问过,且v未被访问过的边,并把v加入队列,

也就是最早前dis[j]个按钮时,i是可以访问j的,此时把无向边也当成有向边做,最多也就加3n条边

复杂度O(n*(n+m+l))

代码1(tarjan缩点+并查集+拓扑排序+bitset)

#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 double db;
typedef pair<int,int> P;
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define dbg(x) cerr<<(#x)<<":"<<x<<" ";
#define dbg2(x) cerr<<(#x)<<":"<<x<<endl;
#define SZ(a) (int)(a.size
<think>根据用户请求,用户需要查找2024ICPC亚洲区域赛在线赛(1)的I相关内容。由于提供的引用中没有直接关于2024年比赛的信息(引用[1]-[4]分别是2023、2021和2022年的比赛),因此无法直接从引用中获取该的具体内容。 但是,考虑到ICPC比赛目的常见类型和结构,我们可以推测I可能涉及算法或数学问。根据引用[3]和[4]中提到的解思路(如打表、二分搜索、泰勒展开等),以及引用[1]中关于图论(公交路线问)的描述,我们可以合理猜测2024年的I也可能涉及类似算法。 由于缺乏具体目信息,建议用户提供更多细节或尝试搜索新比赛资料。同时,我们可以根据ICPC常见型给出一般性解建议: 1. **理解目**:仔细阅读目描述,明确输入输出格式和约束条件。 2. **设计算法**:根据问类型(如动态规划、图论、数学等)选择合适算法。 3. **优化效率**:注意数据规模,选择时间复杂度和空间复杂度符合要求的算法。 若用户需要进一步帮助,建议提供目具体描述。 §§相关问§§ 1. 2024ICPC亚洲区域赛在线赛(1)的其他目有哪些? 2. 如何获取ICPC比赛的目和解? 3. 解决算法竞赛问的一般步骤是什么? </think> 基于您的查询,我未能找到**2024ICPC亚洲区域赛在线赛(1)I**的直接内容。现有引用([1]-[4])涉及2021-2023年的赛事,但未覆盖2024年赛。以下是结合ICPC型特点的通用解框架,供参考: --- ### **ICPC图论问通用解法框架(以公交路线类问为例)** 此类问通常基于树或图结构(如引用[1]的公交路线),需处理路径查询或动态更新。核心步骤: 1. **建图与预处理** - 根据输入构建树/图,存储节点关系(如邻接表)。 - 预处理关键信息(如LCA、DFS序),优化查询效率。 ```python # 示例:构建无向图(邻接表) graph = [[] for _ in range(n+1)] for i in range(1, n): p = int(input()) # 父节点 graph[p].append(i+1) graph[i+1].append(p) ``` 2. **问转化** - 将原问转化为已知模型(如近公共祖先、树上差分)。例如: > 若I涉及多站点路径查询,可转化为LCA求两点距离[^1]。 3. **算法选择** - **静态查询**:LCA(倍增/Tarjan)、树链剖分。 - **动态更新**:DFS序+线段树、树上差分。 - **数学优化**:若含公式计算(如引用[4]),结合泰勒展开或极限分析。 4. **复杂度优化** - 避免暴力搜索(引用[3]提到打表不可行时改用二分)。 - 利用约束条件(如引用[1]中 $p_i \leq i$ 的单调性)。 --- ### **建议的解方向** 若I涉及: - **树结构查询**:LCA模板([参考代码](https://cp-algorithms.com/graph/lca_binary_lifting.html))。 - **数学计算**:极限/级数处理(引用[4]方法)。 - **路径统计**:树上差分或DP。 ---
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