2021牛客暑期多校训练营3B

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;
}
极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理个路径,从而增强了错误正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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