【JZOJ 4915】最长不下降子序列

本文介绍了一道关于寻找循环节并应用最长递增子序列(LIS)算法的题目解决方案。通过分析输入数据特点,利用预处理找到循环节,并采用优化后的LIS算法解决大规模数据集的问题,复杂度为O(3*150^2log(150^2))。

Description

这里写图片描述

Solution

看它K<=150,明摆着就是让你求循环节,
于是把循环节搞出来(不一定从第一个位置开始),复制平方遍,再加上余下的,搞一遍普通的LIS即可,

复杂度:O(31502log(1502))

Code

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define sqr(x) ((x)*(x))
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=260,INF=2147483640;
LL n,m,ans,n1,m1;
int a[N*N];
int bz[N];
int f[N*N*2];
int main()
{
    freopen("lis.in","r",stdin);
    freopen("lis.out","w",stdout);
    int q,w,A,B,C,D;LL nn;
    scanf("%lld%d%d%d%d%d",&n,&a[1],&A,&B,&C,&D);
    nn=n;
    bz[a[1]]=m=1;
    while(!bz[a[1+m]=(sqr(a[m])*A+B*a[m]+C)%D])m++,bz[a[m]]=m;
    q=bz[a[m+1]]-1;w=m-q;
    m1=m;m+=w*(w-1)-q;
    n-=q+m;n1=q+m+n%m;
    fo(i,m1+1,n1)a[i]=a[i-w];
    fo(i,1,n1)f[i]=INF;
    n1=min(n1,nn);
    LL add=((n/m>0?n/m:0))*w;int Q=q;
    fo(i,1,n1)
    {
        q=upper_bound(f,f+n1+1,a[i])-f;
        f[q]=min(f[q],a[i]);
        ans=max(ans,q+(i>Q?add:0));
    }
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}
### 解题思路 题目要解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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