【JZOJ 3765】【BJOI2014】想法

本文介绍了一种利用随机化算法解决题目组合问题的方法。通过为初始元素赋予随机值,并记录每次组合操作中数值较小的元素,最终通过归并排序估算每个组合题目的覆盖范围。该方法适用于评估考试题目的全面性。

Description

小强和阿米巴是好朋友。

小强要出一套题目。他的题目以涉及面广(偏)、考察深入(怪)、思维强度大(难)著称。他为了出题,一共攒了M个本质不同的想法,每个想法形成了一个题目。不过,他觉得拿这些题目去考察选手会把比赛搞的太过变态,所以,想请阿米巴来帮忙调整一下他的题目。

阿米巴指出,为了让一场考试的题目的考察点尽量全面,有一个通用的做法叫做“组合”。如果把两个题目A和B组合在一起,那么组合而成的题目涉及到的想法的集合就是A涉及到的想法的集合和B涉及到的想法的集合的并。

并且,题目是可以反复组合的。

例如,小强现在有三个想法1,2,3,分别对应了题目P1,P2,P3。

现在,小强把P1和P2组合得到P4。P4涉及的想法的集合是{1,2}。

之后,小强把P2和P3组合得到P5。P5涉及的想法的集合是{2,3}。

最后,小强把P4和P5组合得到P6。P6涉及的想法的集合是{1,2,3}。

现在,小强告诉你每个题目都是如何组合而来的。你要回答的就是,每个题目涉及的想法的集合有多大。

不过,这个问题是很难的。于是,你只需要能够以比较高的概率回答的比较准确即可。

【评分方法】

对于每个输出文件,如果其中你有95%以上的行的答案和正确答案的误差不超过25%,那么你就可以得到分数。所谓误差不超过25%,即,如果正确答案是X,那么你的答案在[0.8X,1.25X]这个闭区间内。

Solution

这题用随机化
我们先把初始的元素每个给一个随机值,
对于每个操作,我们只记录随机出的数值前T小的数(T一般是30),
那么只要归并排序即可,
而对于每个的答案则是T(RAND_MAX)/(max{a1...T})

Code

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define fod(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
#define min(q,w) ((q)>(w)?(w):(q))
#define random(m) (rand()%m*rand()%m)
#define max(q,w) ((q)<(w)?(w):(q))
using namespace std;
const int N=1100500,M=2e9,T=35,CS=8;
int read(int &n)
{
    char ch=' ';int q=0,w=1;
    for(;(ch!='-')&&((ch<'0')||(ch>'9'));ch=getchar());
    if(ch=='-')w=-1,ch=getchar();
    for(;ch>='0' && ch<='9';ch=getchar())q=q*10+ch-48;n=q*w;return n;
}
int m,n;
int sc[N][2];
int a[N],b[N][T+1];
double ANS[N];
int c[T*2];
void solve()
{
    int q,w,ans,mx=0;
    fo(i,1,n)mx=max(mx,a[i]=rand()+1);
    fo(i,1,n)b[i][1]=i,b[i][0]=1;
    fo(I,n+1,m+n)
    {
        q=sc[I-n][0];w=sc[I-n][1];
        int i=1,j=1;
        c[0]=0;
        while(i<=b[q][0]&&j<=b[w][0])
        {
            if(a[b[q][i]]<a[b[w][j]])c[++c[0]]=b[q][i],i++;
            else if(a[b[q][i]]>a[b[w][j]])c[++c[0]]=b[w][j],j++;
            else c[++c[0]]=b[w][j],j++,i++;
            if(c[0]>T+10)break;
        }
        for(;i<=b[q][0]&&c[0]<=T;i++)c[++c[0]]=b[q][i];
        for(;j<=b[w][0]&&c[0]<=T;j++)c[++c[0]]=b[w][j];
        c[0]=min(c[0],T);
        b[I][0]=min(c[0],T);
        fo(i,1,b[I][0])b[I][i]=c[i];
        if(c[0]>=T)ANS[I-n]+=c[0]*1.0*mx/a[c[c[0]]];
        else ANS[I-n]+=c[0];
    }
}
int main()
{
    srand(time(0));
    int q,w;
    read(m),read(n);
    m=m-n;
    fo(i,1,m)read(sc[i][0]),read(sc[i][1]);
    fo(i,1,CS)solve();
    fo(i,1,m)printf("%d\n",(int)(ANS[i]/CS));
    return 0;
}
### BJOI2013 压力 题目解析 #### 问题描述 题目要求计算每个网络设备必须通过的数据包数量。给定一个无向图,其中存在 $ N $ 个节点和 $ M $ 条边,以及 $ Q $ 组询问,每组询问表示从某个源点到目标点之间的路径。需要统计哪些节点是这些路径中的必经之点。 此问题可以通过构建 **圆方树** 并利用其特性来解决[^1]。 --- #### 圆方树简介 圆方树是一种基于无向图的特殊结构,能够高效处理与割点和桥有关的问题。它由两类节点组成: - **圆形节点**:代表原图中的实际顶点。 - **方形节点**:对应于原图的一个双连通分量 (BCC),即一组不存在割点的顶点集合。 在该题中,我们需要关注的是如何标记并统计经过特定割点的路径数目[^4]。 --- #### 实现细节 以下是具体实现方法: 1. **构建圆方树** 使用 Tarjan 算法找到所有的割点及其对应的双连通分量,并以此为基础构造圆方树。对于每一个新发现的双连通分量,创建一个新的方形节点并与所属的割点相连。 2. **路径差分** 对于每次查询 $(u, v)$,将其转化为对圆方树上的一次简单路径操作。通过对路径上的所有割点执行加一的操作完成统计工作[^2]。 3. **线段树优化** 考虑到可能存在的大量修改请求,在最终阶段可以引入线段树或其他区间数据结构进一步加速更新过程。 下面给出一段伪代码展示上述逻辑的核心部分: ```python def tarjan(u, fa): dfn[u] = low[u] = time_stamp stk.append(u) for y in adj[u]: if not dfn[y]: tarjan(y, u) low[u] = min(low[u], low[y]) if low[y] >= dfn[u]: # Found articulation point or bridge build_bcc(u, y) # Build corresponding square node elif y != fa and dfn[y] < dfn[u]: low[u] = min(low[u], dfn[y]) def build_bcc(root, child): global poi r = ++poi while True: w = stk[-1] stk.pop() att(r, w) # Attach the vertex to current biconnected component if w == child: break att(r, root) # Query processing using tree difference technique on constructed round-square tree. for query in queries: path_diff(query.start, query.end) ``` --- #### 时间复杂度分析 整个算法的时间复杂度主要依赖以下几个方面: - 构造圆方树所需时间为 $ O(N + M) $。 - 每次查询涉及一次简单的路径遍历,总时间开销为 $ O(Q \log N) $ 当采用合适的数据结构辅助时。 因此总体效率较高,适合大规模输入场景下的应用需求。 ---
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