2021牛客暑期多校训练营3B

本文讲述了矩阵染色问题的解决方案,通过构造2*2小矩阵染色规则,得出选择一列全选再逐列选一个点的策略,并进一步分析得出问题本质为求解最小生成树。作者采用并查集实现最小生成树算法,最终通过遍历所有点的权值构建边并求解。同时提及了群友提出的DSU+二分图解法,但未深入探讨。

题目

题意:矩阵,n行m列(5e3),点有权在1e5以内,2*2小矩阵染三另一免费,求全染权和;

我:四个方向DP一下吧,应该没错吧,怎么这么多人wa,通过率血马低,不对劲,开始换做法。
一个半小时后,终于yy出来了:

2*2小矩阵染三另一免费
这是唯一一个约束,那易想到一个万能解法,那就是选一列全选了,然后之后每一列都选一个点,剩下的点都是免费的,那么一共选了n+m-1个点;显然这个并不是最优解,因为没有考虑点权。
继续yy:
(i,j),(i+1,j),(i,j+1)都选了,
那么第四个点就能取了,考虑性质连通性,显然可以建立行列联通思想.
于是 定义(i,j)表示存在一条i-j的边,权值为点权; 至此豁然开朗,那么为什么i+1和j+1免费了,因为第i+1行和第i行联通,第i行和第j列联通,第j列和第j+1列联通。
大为震撼,现在验算一下:
如果选了若干点,但是不满足上面的条件能免费吗,显然是不能的,最后得出来就是把n行和m列全部勾连起来,剩下的点全部全部全部全部免费!

所以:这个题就是有n+m个点,有n*m条边,求MST,做完了;

做完之后一看群,群友竟然还有dsu+二分图做法;我一看所有的边的的确确就是链接一个二分图,左边是n行,右边是m列,中间是(i,j)边

不过我对dsu思想仍未涉及多深,故不做分析,仅仅使用最小生成树做法做,是完全简单且直接的。
最后贴上简单得不能简单的代码:

const int maxn = 5e3+10;
struct node{int x,y,z;};
node t[maxn*maxn];
int fa[maxn*2];
int getfa(int k){return fa[k]==k?k:(fa[k] = getfa(fa[k]));}
void _merge(int x,int y)
{
    int a = getfa(x);
    int b = getfa(y);
    fa[a] = fa[b];
}
int cnt =0;
vector<pii >tong[100010];
int main()
{
	int n,m,a,b,c,d,p;
	scanf("%d %d %d %d %d %d %d",&n,&m,&a,&b,&c,&d,&p);
	for(int i=1;i<=n+m;++i)fa[i] = i;
	t[0].z=a;
	for(int i=1;i<=n;i++)
    {
		for(int j=1;j<=m;j++)
        {
			cnt++;
			t[cnt].x=i;
			t[cnt].y=n+j;//列编号是n+j;
			t[cnt].z=((ll )t[cnt-1].z*t[cnt-1].z*b+(ll )t[cnt-1].z*c+d)%p;
		//	printf("%d %d %d\n",t[cnt].x,t[cnt].y,t[cnt].z);
			tong[t[cnt].z].push_back((pii ){i,n+j});
		}
	}
	//
	ll ans =0,tot=0;
	for(int i =0;i<p;++i)
    {
       // printf("%d\n",tong[i].size());
        for(int j = 0;j<tong[i].size();++j)
        {
            if( getfa(tong[i][j].X)!=getfa(tong[i][j].Y) )
            {
               // printf("%d %d %d %d\n",i,j,tong[i][j].X,tong[i][j].Y);
                ans+=i;
                _merge(tong[i][j].X,tong[i][j].Y);
                ++tot;
                if(tot==n+m-1)break;
            }
        }
        if(tot==n+m-1)break;
    }
    printf("%lld\n",ans);

	return 0;
}
该数据集通过合成方式模拟了种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在1530公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 暑期训练营的适合水平分析 暑期训练营是一项面向算法竞赛爱好者的系列比赛,主要目的是为选手提供一个练习和提升的机会[^1]。该训练营通常吸引了来自全国各地的编程爱好者以及准备参加 ACM-ICPC 或其他算法竞赛的学生参与。根据以往的经验,以下是对适合水平的详细分析: #### 1. **基础要求** 训练营中的题目难度跨度较大,从入门级到高难度均有覆盖。对于新手选手来说,如果具备一定的算法基础(如掌握基本的数据结构、排序算法、搜索算法等),可以尝试参与并从中学习[^2]。 #### 2. **中级选手** 中级水平的选手通常已经熟练掌握了常见的算法模板,例如动态规划、图论(最短路径、最小生成树等)、字符串匹配等。这类选手可以通过训练营中的中等难度题目进一步巩固知识,并挑战更高难度的问题以提升能力[^3]。 #### 3. **高级选手** 高级水平的选手通常是 ACM-ICPC 区域赛或更高级别比赛的参赛者。他们能够快速解决大部分常规问题,并专注于研究复杂算法和优化技巧。对于这些选手,训练营是一个检验自身实力、发现不足的好机会[^4]。 #### 4. **团队协作能力** 值得注意的是,训练营不仅考察个人能力,还强调团队合作的重要性。许题目需要名队员分工合作才能高效完成。因此,即使是高水平的个人选手,也需要通过训练营来磨练与队友的配合能力[^5]。 ```python # 示例代码:计算最短路径(Dijkstra算法) import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float(&#39;inf&#39;)] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist ``` 上述代码展示了图论中经典的 Dijkstra 算法实现,这是训练营中可能出现的基础知识点之一。 ---
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