[决策单调 分治] LOJ#535. 「LibreOJ Round #6」花火

本文介绍了一种使用分治策略优化特定问题解决方案的方法。通过构建两个递增序列,并利用决策单调性的特性来提高算法效率。该方案主要应用于寻找最优端点问题,通过C++实现并详细展示了关键的数据结构操作。

如果 i<ji<jai>ajai>aj 那么 ii 作为左端点比 j 优,右端点同理

那么搞出两个上升序列,发现右端点递增的时候左端点也是单调上升的,也就是gjghfdvector说的具有决策单调

分治就好了

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int N=300010;

int n,cnt,a[N],Q1[N],rt[N],tot[N*20],ls[N*20],rs[N*20],top1,Q2[N],top2;

void Add(int &g,int l,int r,int x){
  int k=g; g=++cnt; ls[g]=ls[k]; rs[g]=rs[k]; tot[g]=tot[k]+1;
  if(l==r) return ;
  int mid=l+r>>1;
  if(x<=mid) Add(ls[g],l,mid,x);
  else Add(rs[g],mid+1,r,x);
}

int Query(int g,int l,int r,int L,int R){
  if((l==L && r==R) || !tot[g]) return tot[g];
  int mid=L+R>>1;
  if(r<=mid) return Query(ls[g],l,r,L,mid);
  else if(l>mid) return Query(rs[g],l,r,mid+1,R);
  else return Query(ls[g],l,mid,L,mid)+Query(rs[g],mid+1,r,mid+1,R);
}

int t[N];

inline int Qu(int x){
  int ret=0;
  for(;x<=n;x+=x&-x) ret+=t[x];
  return ret;
}

inline void Ad(int x){ for(;x;x-=x&-x) t[x]++; }

int l,r,Max,res[N],pos[N];

inline int calc(int l,int r){
  if(a[l]<a[r] || l>=r) return 0;
  return Query(rt[r],a[r],a[l]-1,1,n)-1-Query(rt[l],a[r],a[l]-1,1,n);
}

void solve(int l,int r,int L,int R){
  if(L>R) return ;
  if(l==r){
    for(int i=L;i<=R;i++){
      int cur=calc(Q1[l],Q2[i]);
      if(cur>res[i]) res[i]=cur,pos[i]=l;
    }
    return ;
  }
  int mid=L+R>>1; res[mid]=0;
  for(int i=l;i<=r;i++){
    int cur=calc(Q1[i],Q2[mid]);
    if(cur>=res[mid]) res[mid]=cur,pos[mid]=i;
  }
  solve(l,pos[mid],L,mid-1);
  solve(pos[mid],r,mid+1,R);
}

int main(){
#ifdef ljn 
  freopen("1.in","r",stdin);
  freopen("1.out","w",stdout);
#endif
  scanf("%d",&n);
  for(int i=1;i<=n;i++){
    scanf("%d",&a[i]); rt[i]=rt[i-1];
    Add(rt[i],1,n,a[i]);
  }
  for(int i=1;i<=n;i++){
    if(a[i]>a[Q1[top1]]) Q1[++top1]=i;
    while(top2 && a[i]<a[Q2[top2]]) top2--;
    Q2[++top2]=i;
  }
  solve(1,top1,1,top2); l=r=0;
  for(int i=1;i<=top2;i++)
    if(res[i]>Max) Max=res[i],l=Q1[pos[i]],r=Q2[i];
  swap(a[l],a[r]);
  long long ans=l!=r;
  for(int i=1;i<=n;i++) ans+=Qu(a[i]),Ad(a[i]);
  printf("%lld\n",ans);
  return 0;
}
可并堆是一种支持合并操作的堆数据结构,常见的可并堆有左偏树、斜堆、二项堆等。对于 LOJ#P188 可并堆的问题,下面以左偏树为例给出解题思路和代码实现。 ### 解题思路 1. **左偏树的性质**: - 左偏树是一种可并堆,它满足堆性质(小根堆或大根堆),即每个节点的值小于(或大于)其子节点的值。 - 左偏树还满足左偏性质,即每个节点的左子树的距离(到最近的叶子节点的距离)不小于右子树的距离。 2. **合并操作**: - 合并两个左偏树时,比较两个根节点的值,将值较大的根节点的树合并到值较小的根节点的右子树中。 - 合并后,检查右子树的距离是否大于左子树的距离,如果是,则交换左右子树,以维护左偏性质。 3. **插入操作**: - 插入一个新节点可以看作是合并一个只有一个节点的左偏树和原左偏树。 4. **删除操作**: - 删除根节点后,将其左右子树合并成一个新的左偏树。 ### 代码实现 ```python class Node: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None self.dist = 0 def merge(x, y): if not x: return y if not y: return x if x.val > y.val: x, y = y, x x.right = merge(x.right, y) if not x.left or (x.right and x.left.dist < x.right.dist): x.left, x.right = x.right, x.left x.dist = (x.right.dist + 1) if x.right else 0 return x def insert(root, val): new_node = Node(val) return merge(root, new_node) def delete(root): return merge(root.left, root.right) # 示例使用 root = None root = insert(root, 3) root = insert(root, 1) root = insert(root, 5) print(root.val) # 输出堆顶元素 root = delete(root) print(root.val) # 输出删除堆顶元素后的堆顶元素 ```
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