「SDOI2019」染色,LOJ3111,奇妙的转移

本文深入探讨了一个基于DP算法的复杂问题解决策略,特别关注于矩阵转移的细节和线段树优化的可能性。通过具体的代码实现,文章展示了如何处理特定的数列问题,包括状态定义、状态转移方程的推导以及最终结果的计算。

正题

      Portal

      妙哉

      我也不知道题解是怎么想出来的。

      先考虑只看有数的两列,会发现,转移只有其中情况:

  1. \begin{pmatrix} x & ... &x \\ y& ... & y \end{pmatrix}
  2. \begin{pmatrix} x & ... &y \\ y& ... & x \end{pmatrix}
  3. \begin{pmatrix} x & ... &z \\ y& ... & y \end{pmatrix}
  4. \begin{pmatrix} x & ... &x \\ y& ... & z \end{pmatrix}
  5. \begin{pmatrix} x & ... &z \\ y& ... & x \end{pmatrix}
  6. \begin{pmatrix} x & ... &y \\ y& ... & z \end{pmatrix}
  7. \begin{pmatrix} x & ... &w \\ y& ... & z \end{pmatrix}

      其中xy不与wz不同。中间就全是0.

      这个东西也是可以Dp出来的,第2和第3种情况是类似的,方案数是一样的,第4和第5种的情况也是类似的。

      然后我们单独提出来就好了。

      用f[i][j]表示第i列,空余那位为j的方案数,空余是什么意思呢?

      首先全0的就不用考虑了,只有一个0的话,空余那位记录的就是那一个0取j的方案数。

      如果没有空余,若为(x,y),认为只有f[i][y]有值就可以了。对于j!=y,f[i][j]=0

      转移具体可以看看代码,主要是分两列数是否全有值来维护。

      线段树优化不怎么懂,在这里暂时留个坑。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N=100010;
int n,C,op,data;
long long dp[2][N],sum[2];
long long g[N][5];
int A[N],B[N];
const long long mod=1e9+9;

long long ksm(long long x,long long t){
	long long tot=1;
	while(t){
		if(t&1) (tot*=x)%=mod;
		(x*=x)%=mod;
		t/=2;
	}
	return tot;
}

void prepare(){
	g[0][1]=g[0][3]=g[0][4]=1;
	long long d=1ll*(C-2)*(C-3)%mod,dd=2*(C-2);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		g[i][0]=(g[i-1][1]+g[i-1][3]*dd%mod+g[i-1][4]*d%mod)%mod;
		g[i][1]=(g[i-1][0]+g[i-1][2]*dd%mod+g[i-1][4]*d%mod)%mod;
		g[i][2]=(g[i-1][1]+g[i-1][3]*(dd-1)%mod+g[i-1][2]*(C-2)%mod+g[i-1][4]*(d-C+3+mod)%mod)%mod;
		g[i][3]=(g[i-1][0]+g[i-1][2]*(dd-1)%mod+g[i-1][3]*(C-2)%mod+g[i-1][4]*(d-C+3+mod)%mod)%mod;
		g[i][4]=(g[i-1][0]+g[i-1][1]+g[i-1][2]*2*(C-3)%mod+g[i-1][3]*2*(C-3)%mod+g[i-1][4]*(d-(2*C-7)+mod)%mod)%mod;
		//printf("%lld %lld %lld %lld %lld\n",g[i][0],g[i][1],g[i][2],g[i][3],g[i][4]);
	}
}

int check(int a,int b,int c,int d){
	if(a==c && b==d) return 0;
	if(a==d && b==c) return 1;
	if(a==c || b==d) return 2;
	if(a==d || b==c) return 3;
	return 4;
}

void solve(int x,int y){
	op^=1;memset(dp[op],0,sizeof(dp[op]));
	int a=A[x],b=B[x],c=A[y],d=B[y];
	if(a && b && c && d) dp[op][d]=sum[op^1]*g[y-x-1][check(a,b,c,d)]%mod;
	else if(a && b){
		for(int i=1;i<=C;i++) if(i!=c+d)
			dp[op][i]=sum[op^1]*g[y-x-1][check(a,b,!c?i:c,!d?i:d)]%mod;
	}
	else if(c && d){
		dp[op][d]=((sum[op^1]-dp[op^1][c]-dp[op^1][d])%mod+mod)*g[y-x-1][check(a,b,c,d)]%mod;
		(dp[op][d]+=dp[op^1][c]*g[y-x-1][check(!a?c:a,!b?c:b,c,d)]%mod)%=mod;
		(dp[op][d]+=dp[op^1][d]*g[y-x-1][check(!a?d:a,!b?d:b,c,d)]%mod)%=mod;
	}
	else{
		for(int i=1;i<=C;i++) if(i!=c+d){
			dp[op][i]=(sum[op^1]-dp[op^1][i]-dp[op^1][c+d]+mod+mod)%mod*g[y-x-1][check(a,b,!c?i:c,!d?i:d)]%mod;
			(dp[op][i]+=dp[op^1][i]*g[y-x-1][check(!a?i:a,!b?i:b,!c?i:c,!d?i:d)]%mod)%=mod;
			(dp[op][i]+=dp[op^1][c+d]*g[y-x-1][check(!a?c+d:a,!b?c+d:b,!c?i:c,!d?i:d)]%mod)%=mod;
		}
	}
	sum[op]=0;for(int i=1;i<=C;i++) (sum[op]+=dp[op][i])%=mod;
}

int main(){
	scanf("%d %d",&n,&C);prepare();
	data=(1ll*(C-2)*(C-3)+2*(C-1)-1)%mod;
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&A[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&B[i]);
	int lef=1,rig=n;
	while(!A[lef] && !B[lef]) lef++;
	if(lef==n+1) {printf("%lld\n",ksm(data,n-1)*C%mod*(C-1)%mod);return 0;}
	while(!A[rig] && !B[rig]) rig--;
	if(A[lef] && B[lef])
		dp[op][B[lef]]=sum[op]=1;
	else{
		for(int i=1;i<=C;i++)
			dp[op][i]=(i!=(A[lef]|B[lef]));
		sum[op]=C-1;
	}
	for(int i=lef+1,last=lef;i<=n;i++) if(A[i] || B[i]) solve(last,i),last=i;
	printf("%lld\n",sum[op]*ksm(data,lef-1+n-rig)%mod);
}

     

<think>我们正在查询与LOJ6279相关的编程题目或解决方案。LOJ(LibreOJ)是一个在线的评测系统,主要收录算法竞赛题目。根据题号6279,我们需要确定该题目的具体内容。由于我无法直接访问网络,我将基于已知信息进行推理。在算法竞赛中,LOJ的题目编号通常与特定的题目对应。题号6279可能对应一个特定的问题。根据常见的题目类型,我们可以推测它可能涉及数据结构或算法。然而,为了准确回答,我们可以尝试回忆或推断常见的LOJ题目。例如,LOJ6000系列题目多为数据结构题,如线段树、树状数组等。实际上,通过搜索记忆,我回想起LOJ6279是“数列分块入门3”(BlockArray3)题目。这是“分块”系列题目中的一题。题目描述:给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值x的前驱(即最大的小于x的数)。因此,用户需要的是关于LOJ6279题目的描述和解决方案。解决方案:由于题目要求分块处理,我们将数列分成若干块,每块大小为sqrt(n)。对于每个块,我们维护一个有序的数组(用于二分查找)以及一个加法标记(记录整个块被加了多少)。操作:1.区间加法:对于整块,直接更新加法标记;对于不完整的块,暴力更新元素值,然后重新排序该块(或者重新构建有序数组)。2.查询区间内小于x的前驱:遍历区间内的所有块。对于整块,在块的有序数组中二分查找小于(x-加法标记)的最大值;对于不完整的块,暴力遍历每个元素,判断是否小于x(注意加上加法标记)并更新最大值。代码实现(C++)示例:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>#include<climits>usingnamespacestd;constintMAXN=100010;constintBLOCK_SIZE=320;//约sqrt(MAXN)intn;vector<int>a;vector<int>block_add;//每块的加法标记vector<vector<int>>sorted_blocks;//每块的有序数组voidinit(){intblock_num=(n+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE;block_add.assign(block_num,0);sorted_blocks.resize(block_num);for(inti=0;i<n;i++){sorted_blocks[i/BLOCK_SIZE].push_back(a[i]);}for(inti=0;i<block_num;i++){sort(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end());}}voidupdate_block(intblock_id){sorted_blocks[block_id].clear();intstart=block_id*BLOCK_SIZE;intend=min((block_id+1)*BLOCK_SIZE,n);for(inti=start;i<end;i++){sorted_blocks[block_id].push_back(a[i]);}sort(sorted_blocks[block_id].begin(),sorted_blocks[block_id].end());}voidadd(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){block_add[i]+=c;}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_r);}}intquery(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;intans=-1;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){//在块i的有序数组中二分查找小于c-block_add[i]的最大值inttarget=c-block_add[i];autoit=lower_bound(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end(),target);if(it!=sorted_blocks[i].begin()){it--;intval=*it+block_add[i];if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_r];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}returnans;}intmain(){cin>>n;a.resize(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];}init();for(inti=0;i<n;i++){intop,l,r,c;cin>>op>>l>>r>>c;l--;r--;//如果题目输入是1-indexed,则转换为0-indexedif(op==0){add(l,r,c);}else{cout<<query(l,r,c)<<endl;}}return0;}```注意:上述代码是示例代码,可能需要根据题目具体输入要求进行调整。§§相关问题§§1.LOJ6279题目的具体描述是什么?2.分块算法的时间复杂度是多少?3.除了分块,还有哪些方法可以解决LOJ6279?4.如何优化分块算法的常数?5.分块算法适用于哪些场景?</think>### LOJ 6279 题目分析与解决方案 **题目描述**:LOJ 6279 是 LibreOJ 上的 **"数列分块入门 3"**,属于分块算法的经典练习题。核心要求如下: - **操作 1**:区间 $[l, r]$ 内每个数加上值 $c$ - **操作 2**:查询区间 $[l, r]$ 内小于 $c$ 的**最大元素值**(即前驱),不存在时返回 $-1$ #### 分块算法设计 分块的核心思想是将数列划分为 $\sqrt{n}$ 大小的块,平衡暴力操作与批量处理。 ##### 关键数据结构 1. **块内有序数组**: - 每块维护一个排序后的数组,用于二分查找前驱。 - 示例:块 $B_i$ 的排序数组为 $S_i$。 2. **加法懒标记**: - 记录整块被加的总值 $add_i$(不影响块内有序性)。 ##### 操作实现 1. **区间加法($[l, r] + c$)**: - **整块**:直接更新懒标记 $add_i \gets add_i + c$,时间复杂度 $O(1)$。 - **碎块**:暴力修改元素值,并**重构有序数组**(排序),时间复杂度 $O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$。 2. **查询前驱($[l, r]$ 内 $< c$ 的最大值)**: - **整块**:在有序数组 $S_i$ 中二分查找 $c - add_i$ 的前驱,时间复杂度 $O(\log \sqrt{n})$。 - **碎块**:暴力遍历元素,检查 $a_j + add_i < c$ 并更新最大值,时间复杂度 $O(\sqrt{n})$。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100010; int n, block_size; vector<int> a; vector<int> add_tag; // 块的加法标记 vector<vector<int>> blocks; // 每块的有序数组 void init() { block_size = sqrt(n); int block_num = (n + block_size - 1) / block_size; add_tag.assign(block_num, 0); blocks.resize(block_num); for (int i = 0; i < n; i++) blocks[i / block_size].push_back(a[i]); for (int i = 0; i < block_num; i++) sort(blocks[i].begin(), blocks[i].end()); } void rebuild_block(int block_id) { blocks[block_id].clear(); int start = block_id * block_size; int end = min(start + block_size, n); for (int i = start; i < end; i++) blocks[block_id].push_back(a[i]); sort(blocks[block_id].begin(), blocks[block_id].end()); } void range_add(int l, int r, int c) { int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; if (block_l == block_r) { // 同一块内 for (int i = l; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); } else { // 左侧碎块 for (int i = l; i < (block_l + 1) * block_size; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); // 中间整块 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) add_tag[i] += c; // 右侧碎块 for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_r); } } int query_predecessor(int l, int r, int c) { int ans = -1; int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; // 左侧碎块暴力查询 for (int i = l; i < min(r + 1, (block_l + 1) * block_size); i++) { int val = a[i] + add_tag[block_l]; if (val < c && val > ans) ans = val; } // 中间整块二分查找 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) { int target = c - add_tag[i]; auto it = lower_bound(blocks[i].begin(), blocks[i].end(), target); if (it != blocks[i].begin()) { it--; int val = *it + add_tag[i]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } // 右侧碎块暴力查询 if (block_l != block_r) { for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) { int val = a[i] + add_tag[block_r]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } return ans; } int main() { cin >> n; a.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; init(); for (int i = 0; i < n; i++) { int op, l, r, c; cin >> op >> l >> r >> c; l--; r--; // 转为0-indexed if (op == 0) range_add(l, r, c); else cout << query_predecessor(l, r, c) << endl; } return 0; } ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**: - 单次修改/查询:$O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$(碎块排序主导)。 - 总操作 $m$ 次:$O(m \sqrt{n} \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$。 #### 优化技巧 1. **减少排序次数**: - 碎块修改时只重构受影响块的有序数组。 2. **块大小调整**: - 实测调整块大小为 $n^{0.6}$ 可能更快(需测试)。 #### 应用场景 分块算法适用于**强制在线**的区间问题(如 LOJ 的数列分块系列题),在 $O(\sqrt{n})$ 复杂度下平衡修改与查询[^1]。
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