【JZOJ 5270】神奇的矩阵

Description

这里写图片描述

Solution

把b排序,从小到大插入,绝对值就没用了,
所以就可以容易算出它在答案中乘上的系数,
设f[i][j]表示以i,j作为左上角,这个k*k的矩形里有多少个1(有多少个数已被加入),
那么点x,y作为+出现的次数就是以x-k+1,y-k+1作为左上角的k*k矩形内f的和,

这个用线段树套线段树很容易想到,但常数太大了,
我用的是树状数组(没错,用树状数组区间加区间查询)
想了解这个黑科技,点这里

复杂度: O(n2log(n)2)

Code

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#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 max(q,w) ((q)<(w)?(w):(q))
#define NX(q) ((q)&(-(q)))
using namespace std;
const int N=505,mo=1e4+7;
typedef long long LL;
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,m1;
LL ans;
struct qqww
{
    int x,y,v;
}a[N*N];
int  f1[N][N],f[N][N];
int f2[N][N],f3[N][N];
int fd,fd1,fd2,fd3;
bool PX(qqww q,qqww w){return q.v<w.v;}
void change(int x,int y,int e)
{
    if(x>n||y>m)return;
    for(int i=x;i<=n;i+=NX(i))
        for(int j=y;j<=m;j+=NX(j))
        {
            f[i][j]+=e;
            f1[i][j]=(f1[i][j]+e*(n-x+1)*(m-y+1))%mo;
            f2[i][j]=(f2[i][j]+e*(n-x+1))%mo;
            f3[i][j]=(f3[i][j]+e*(m-y+1))%mo;
        }
}
void find(int x,int y)
{
    fd1=fd2=fd3=fd=0;
    for(int i=x;i;i-=NX(i))
        for(int j=y;j;j-=NX(j))
        {
            fd+=f[i][j];
            fd1=(fd1+f1[i][j])%mo;
            fd2=(fd2+f2[i][j])%mo;
            fd3=(fd3+f3[i][j])%mo;
        }
}
void add(int x,int y,int x1,int y1)
{
    change(x,y,1);
    change(x,y1+1,-1);
    change(x1+1,y,-1);
    change(x1+1,y1+1,1);
}
int Gans(int x,int y,int x1,int y1)
{
    LL s,s1,s2,s3;
    find(x-1,y1);s=fd,s1=fd1,s2=fd2,s3=fd3;
    find(x-1,y-1);s-=fd,s1-=fd1,s2-=fd2,s3-=fd3;
    LL t=0;
    t=(s3-s*(m-y1))%mo*(x1-x+1)%mo;
    find(x1,y-1);s=fd,s1=fd1,s2=fd2,s3=fd3;
    find(x-1,y-1);s-=fd,s1-=fd1,s2-=fd2,s3-=fd3;
    t=(t+(s2-s*(n-x1))%mo*((y1-y+1))%mo)%mo;
    find(x-1,y-1);s=fd,s1=fd1,s2=fd2,s3=fd3;
    t=(t+s*(y1-y+1)%mo*(x1-x+1))%mo;

    find(x1,y1);s=fd,s1=fd1,s2=fd2,s3=fd3;
    find(x-1,y1);s-=fd,s1-=fd1,s2-=fd2,s3-=fd3;
    find(x1,y-1);s-=fd,s1-=fd1,s2-=fd2,s3-=fd3;
    find(x-1,y-1);s+=fd,s1+=fd1,s2+=fd2,s3+=fd3;
    s1=s1-s3*(n-x1)-s2*(m-y1);s1=(s1%mo+mo)%mo;
    s=s%mo;
    s1=(s1+(n-x1)*(m-y1)%mo*s)%mo;
    return (s1+t)%mo;
}
int main()
{
    int q,w,e;
    read(n),read(m),read(m1);
    fo(i,1,n)fo(j,1,m)read(a[i*m+j-m].v),a[i*m+j-m].x=i,a[i*m+j-m].y=j;
    sort(a+1,a+1+n*m,PX);
    fo(i,1,n*m)
    {
        q=a[i].x,w=a[i].y;
        int x=max(1,q-m1+1),y=max(1,w-m1+1);
        int x1=min(q,n-m1+1),y1=min(w,m-m1+1);
        e=Gans(x,y,q,w);
        a[i].v=a[i].v%mo;
        ans=(ans+(e*2-(x1-x+1)*(y1-y+1)%mo*(m1*m1-1))%mo*a[i].v)%mo;
        add(x,y,x1,y1);
    }
    printf("%lld\n",(ans+mo)*2%mo);
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求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)来高效求解。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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