2019.3.4 kuangbin训练 poj3279 poj1426

本文探讨了两道算法题的解决方案。首先是翻转矩阵问题,目标是最少操作次数将矩阵变为全零,采用二进制枚举策略确定翻转状态。其次是构造倍数问题,任务是找到由01组成的最小倍数,使用递归深度优先搜索策略,限制长度避免超时。

poj3279
题意:
给你一个M*N的01矩阵 每次可以点击一个方块 点击后该方块及其周围的方块会翻转(0变成1 1变成0) 问能否用最少的次数使该矩阵变成全部为0?
题解:
典型的翻转问题
首先要知道同一个格子翻转2次相当于0次 3次相当于1次……所以每个格子最多翻转一次
翻转策略:对于上一行为1的 通过下一行的翻转使上一行变成0
那么只要确认第一行的翻转状态 就可以知道整个矩阵的翻转情况
那么就用二进制枚举第一行的状态(0~2^N-1)
代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
int M,N;
int t[20][20];
int ans[20][20],temp[20][20],cnt,anscnt=1e9+7;

int judge(int x,int y)
{
	int num=t[x][y];
	num+=temp[x-1][y]+temp[x][y]+temp[x][y-1]+temp[x][y+1];
	return num%2;
}

void solve()
{
	for(int i=0;i<(1<<N);i++)
	{
		memset(temp,0,sizeof(temp));
		cnt=0;
		for(int j=0;j<N;j++)
		{
			temp[1][N-j]=(i>>j)%2;
			cnt+=(i>>j)%2;
		}
		
		for(int j=2;j<=M;j++)
			for(int k=1;k<=N;k++)
				if(judge(j-1,k))
				{
					temp[j][k]++;
					cnt++;
				}
		for(int j=1;j<=N;j++)
		{
			if((t[M][j]+temp[M-1][j]+temp[M][j]+temp[M][j-1]+temp[M][j+1])%2)
			{
				cnt=1e9+7;
				break;
			}
		}
		if(cnt<anscnt)
		{
			anscnt=cnt;
			memcpy(ans,temp,sizeof(temp));
		}
	}
	
	if(anscnt==1e9+7)
		printf("IMPOSSIBLE\n");
	else
	{
		for(int i=1;i<=M;i++)
		{
			for(int j=1;j<=N;j++)
				printf("%d ",ans[i][j]);
			printf("\n");
		}
			
	}
}
int main()
{
	scanf("%d %d",&M,&N);
	for(int i=1;i<=M;i++)
		for(int j=1;j<=N;j++)
			scanf("%d",&t[i][j]);
	solve();
	return 0;
}

poj1426
题意:
给你一个n,求出一个m满足mn的倍数并且m仅由01组成。
题解:
说实话一开始看到这题毫无头绪 题目说是100位以内的数字。。。。翻了一下评论说答案都在long long之内???
那么就直接暴力枚举1~1111……1111(19个1)
检查每个数字是否能整除n即可
不剪枝会T
代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
long long n,ans;
void dfs(long long num,int len)
{
	if(len>19 || ans)
		return;
	if(num%n==0)
	{
		ans=num;
		return;
	}
	dfs(num*10,len+1);
	dfs(num*10+1,len+1);
}
int main()
{
	while(scanf("%lld",&n)!=EOF && n)
	{
		ans=0;
		dfs(1,1);
		printf("%lld\n",ans);
	}
	return 0;
}

先看效果: https://renmaiwang.cn/s/jkhfz Hue系列产品将具备高度的个性化定制能力,并且借助内置红、蓝、绿三原色LED的灯泡,能够混合生成1600万种不同色彩的灯光。 整个操作流程完全由安装于iPhone上的应用程序进行管理。 这一创新举措为智能照明控制领域带来了新的启示,国内相关领域的从业者也积极投身于相关研究。 鉴于Hue产品采用WiFi无线连接方式,而国内WiFi网络尚未全面覆盖,本研究选择应用更为普及的蓝牙技术,通过手机蓝牙与单片机进行数据交互,进而产生可调节占空比的PWM信号,以此来控制LED驱动电路,实现LED的调光功能以及DIY调色方案。 本文重点阐述了一种基于手机蓝牙通信的LED灯设计方案,该方案受到飞利浦Hue智能灯泡的启发,但考虑到国内WiFi网络的覆盖限制,故而选用更为通用的蓝牙技术。 以下为相关技术细节的详尽介绍:1. **智能照明控制系统**:智能照明控制系统允许用户借助手机应用程序实现远程控制照明设备,提供个性化的调光及色彩调整功能。 飞利浦Hue作为行业领先者,通过红、蓝、绿三原色LED的混合,能够呈现1600万种颜色,实现了全面的定制化体验。 2. **蓝牙通信技术**:蓝牙技术是一种低成本、短距离的无线传输方案,工作于2.4GHz ISM频段,具备即插即用和强抗干扰能力。 蓝牙协议栈由硬件层和软件层构成,提供通用访问Profile、服务发现应用Profile以及串口Profiles等丰富功能,确保不同设备间的良好互操作性。 3. **脉冲宽度调制调光**:脉冲宽度调制(PWM)是一种高效能的调光方式,通过调节脉冲宽度来控制LED的亮度。 当PWM频率超过200Hz时,人眼无法察觉明显的闪烁现象。 占空比指的...
<think>好的,我需要帮助用户了解Kuangbin的划分树相关资料或教程。首先,我要明确划分树的基本概念,确保自己理解正确。划分树是一种基于线段树的数据结构,主要用于解决区间第K小查询问题。它的核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间,从而快速定位目标值。 接下来,我需要查阅用户提供的引用内容,看看是否有相关引用可以支持回答。引用[1]提到树链剖分,虽然不直接相关,但可能涉及树结构的处理。引用[2]和[3]讨论了树状数组和线段树在树结构中的应用,这可能与划分树的空间复杂度或实现细节有关。引用[4]关于Tarjan算法,可能与划分树的应用场景不同,暂时不考虑。 然后,我需要组织回答结构。用户希望了解Kuangbin的划分树实现,可能包括算法原理、实现步骤、代码示例以及复杂度分析。根据系统级指令,要使用正确的中文和LaTeX格式,例如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 考虑到用户可能需要代码示例,我需要编写Python或伪代码来展示划分树的构建和查询过程。同时,要确保引用相关文献,比如引用[3]提到的线段树家族处理子链的能力,可能在划分树的优化中有所体现。 另外,用户要求生成相关问题,我需要围绕划分树的应用、优化、复杂度等方面提出问题。例如,划分树与其他数据结构(如线段树)的区别,或者如何处理动态数据等。 最后,检查所有LaTeX语法是否正确,如区间划分的数学表达式是否正确使用$符号,代码块是否用三个反引号标注,引用标识是否自然添加在相关段落末尾。确保回答结构清晰,分步骤解释划分树的原理和实现,帮助用户逐步理解。</think>### Kuangbin划分树详解 划分树(Partition Tree)是一种基于线段树的扩展数据结构,主要用于解决**静态区间第K小查询**问题。其核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间信息,利用二分思想快速定位目标值。 #### 一、算法原理 1. **预处理阶段**: - 将原始数组$[a_1,a_2,...,a_n]$排序得到$sorted\_arr$ - 递归地将当前区间划分为左右子区间: $$left\_part = [sorted\_arr中前mid个元素]$$ $$right\_part = [sorted\_arr中剩余元素]$$ - 记录每个元素在划分过程中进入左子区间的次数(通过`to_left`数组) 2. **查询阶段**: - 根据当前节点的划分信息,判断目标值在左/右子区间 - 通过`to_left`数组快速计算子区间内的元素数量 #### 二、代码实现(Python示例) ```python class PartitionTree: def __init__(self, arr): self.n = len(arr) self.tree = [] self.to_left = [] sorted_arr = sorted(arr) self.build(0, 0, self.n-1, arr, sorted_arr) def build(self, depth, l, r, arr, sorted_arr): if l == r: if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth].append(arr[l]) return # 划分过程(关键步骤) mid = (l + r) // 2 median = sorted_arr[mid] # 统计进入左子树的元素数量[^3] to_left = 0 left_part, right_part = [], [] for num in arr[l:r+1]: if num < median or (num == median and to_left <= mid - l): left_part.append(num) to_left += 1 else: right_part.append(num) # 合并左右部分 merged = left_part + right_part # 存储当前层数据 if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth][l:r+1] = merged self.to_left[depth][l] = 0 cnt = 0 for i in range(l, r+1): if merged[i-l] < median or (merged[i-l] == median and cnt <= mid - l): cnt += 1 self.to_left[depth][i+1] = cnt # 递归构建子树 self.build(depth+1, l, mid, merged[:mid-l+1], sorted_arr) self.build(depth+1, mid+1, r, merged[mid-l+1:], sorted_arr) ``` #### 三、复杂度分析 - 预处理时间复杂度:$O(n \log n)$ - 查询时间复杂度:$O(\log n)$ - 空间复杂度:$O(n \log n)$(与线段树的空间消耗类似)[^2] #### 四、应用场景 1. 静态区间第K小查询(如OJ题目POJ2104) 2. 高维空间最近邻搜索的降维处理 3. 数据压缩中的分块编码
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