【NOI2015】BZOJ4195程序自动分析(并查集+离散化)

该博客讨论了如何在程序自动分析中应用并查集和离散化来解决约束满足问题。通过举例说明了如何判断一组变量的相等或不等约束是否可同时满足,并给出了样例输入和输出。博主分享了他们的解决方案,并提到其离散化方法的局限性,指出程序仅在特定在线判题系统上能通过所有测试用例。

4195: [Noi2015]程序自动分析
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Description
在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。
考虑一个约束满足问题的简化版本:假设x1,x2,x3,…代表程序中出现的变量,给定n个形如xi=xj或xi≠xj的变量相等/不等的约束条件,请判定是否可以分别为每一个变量赋予恰当的值,使得上述所有约束条件同时被满足。例如,一个问题中的约束条件为:x1=x2,x2=x3,x3=x4,x1≠x4,这些约束条件显然是不可能同时被满足的,因此这个问题应判定为不可被满足。
现在给出一些约束满足问题,请分别对它们进行判定。
Input
输入文件的第1行包含1个正整数t,表示需要判定的问题个数。注意这些问题之间是相互独立的。
对于每个问题,包含若干行:
第1行包含1个正整数n,表示该问题中需要被满足的约束条件个数。
接下来n行,每行包括3个整数i,j,e,描述1个相等/不等的约束条件,相邻整数之间用单个空格隔开。若e=1,则该约束条件为xi=xj;若e=0,则该约束条件为xi≠xj。
Output
输出文件包括t行。
输出文件的第k行输出一个字符串“YES”或者“NO”(不包含引号,字母全部大写),“YES”表示输入中的第k个问题判定为可以被满足,“NO”表示不可被满足。
Sample Input
2
2
1 2 1
1 2 0
2
1 2 1
2 1 1
Sample Output
NO
YES
HINT
在第一个问题中,约束条件为:x1=x2,x1≠x2。这两个约束条件互相矛盾,因此不可被同时满足。
在第二个问题中,约束条件为:x1=x2,x2=x1。这两个约束条件是等价的,可以被同时满足。
1≤n≤1000000
1≤i,j≤1000000000 <

### 关于NOI2015 P1955程序自动分析中的哈希算法 #### 问题背景与需求解析 在处理大规模数据集时,为了高效地识别变量之间的相等关系并进行快速查询,采用哈希技术成为一种有效手段。对于本题目而言,核心在于通过构建合理的哈希映射机制来加速对大量表达式的比较过程。 #### 哈希函数设计原则 一个好的哈希函数应当具备以下几个特性: - **均匀分布**:尽可能使不同输入得到不同的散列值; - **计算效率高**:能够在常数时间内完成一次运算; - **冲突概率低**:减少因两个不同对象被分配到相同位置而产生的碰撞现象; 针对此题目的特点,在实现过程中可以考虑使用字符串类型的键作为待存储项,并选取合适的模数以降低溢出风险以及提高空间利用率[^4]。 #### 解决方案概述 具体来说,可以通过如下方式应用哈希表解决该类问题1. 对每一个新读入的关系式`a==b`或`a!=b`,先分别求取左右两侧操作数对应的唯一标识符(即其所在集合编号),这一步骤可通过维护一个字典形式的数据结构轻松达成。 2. 当遇到形如`a==b`的操作指令时,则需尝试将二者所属群组合并成一个新的整体;反之若是不等于束,则应确保它们分属独立分支之下。 3. 利用路径压缩优化Find操作性能的同时引入按秩合并不失为明智之举——前者有助于缩短后续访问链路长度,后者则可防止树状结构过度倾斜影响检索速度。 4. 最终遍历整个记录列表判断是否存在违反既定规则的情况即可得出结论。 ```java import java.util.*; public class Main { static final int MOD = (int)(1e9 + 7); // 定义大质数用于取余防溢出 public static void main(String[] args) throws Exception{ Scanner sc = new Scanner(System.in); Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); // 存储变量名与其对应ID间的映射关系 DisjointSet dsu = new DisjointSet(2 * 10000 + 5); // 并查集初始化 while(sc.hasNext()){ String op = sc.next(); String varA = sc.next(), varB = sc.next(); if(!map.containsKey(varA)) map.put(varA, map.size()); if(!map.containsKey(varB)) map.put(varB, map.size()); int idA = map.get(varA), idB = map.get(varB); if(op.equals("=")){ dsu.union(idA, idB); }else{ if(dsu.find(idA)==dsu.find(idB)){ System.out.println("NO"); return; } } } System.out.println("YES"); } } class DisjointSet { private int[] parent; private int[] rank; public DisjointSet(int n){ this.parent=new int[n]; this.rank= new int[n]; for(int i=0;i<n;++i){ parent[i]=i; rank[i]=0; } } public int find(int x){ if(x != parent[x]){ parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } public boolean union(int x,int y){ int rootX=find(x); int rootY=find(y); if(rootX ==rootY )return false; if(rank[rootX]>rank[rootY])parent[rootY]=rootX; else if(rank[rootX]<rank[rootY])parent[rootX]=rootY; else{ parent[rootY]=rootX; ++rank[rootX]; } return true; } } ```
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