Jzoj5428 查询

给出一个长度为n的序列a[]

给出q组询问,每组询问形如<x,y>,求a序列的所有区间中,数字x的出现次数与数字y的出现次数相同的区间有多少个

对于100%的数据,1<=n<=8000,1<=q<=500000,1<=x,y,a[i]<=10^9

这题十分的鬼畜

我们考虑预先处理处答案,将序列离散化

让后对于每个值开一个链表记录其在数组中出现的位置

每次考虑询问i,j,我们将一个位置p的‘差分值‘定义为p前i的个数-p前j的个数

显然,任意两个‘差分值’相同的位置组成的区间一定是合法区间

那么我们对于i,j出现的位置逐个考虑,求出每种差分值各有多少个格子

这样就可以求出一组答案

又因为,链表的节点总数为n,而且每个值只会和n-1个其他值匹配,所以复杂度为O(n^2)

写的时候各种优化就怕过不了结果只跑了500+ms还是不错的

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<vector>
#define N 8010 
using namespace std;
int f[N][N],s[N],v[N],n,m,q;
vector<int> G[N];
bool ask[N][N]={0};
int A[500010],B[500010];
inline int rd(int& X){  
    char ch=X=0;  
    for(;ch<'0' || ch>'9';ch=getchar());  
    for(;ch>='0'&&ch<='9';ch=getchar()) X=(X<<3)+(X<<1)+ch-'0';  
    return X;  
}  
int main(){
	freopen("query.in","r",stdin);
	freopen("query.out","w",stdout);
	rd(n); rd(q);
	for(int i=1;i<=n;++i) rd(s[i]);
	memcpy(v,s,sizeof v);
	sort(v+1,v+1+n); m=unique(v+1,v+1+n)-v-1;
	for(int i=1;i<=n;++i){
		s[i]=lower_bound(v+1,v+1+m,s[i])-v;
		G[s[i]].push_back(i);
	}
	for(int i=m;~i;--i) G[i].push_back(n+1);
	for(int i,j,x,y,k=1;k<=q;++k){
		rd(x); rd(y);
		i=lower_bound(v+1,v+1+m,x)-v;
		if(v[i]!=x) i=0;
		j=lower_bound(v+1,v+1+m,y)-v;
		if(v[j]!=y) j=0;
		if(i>j) swap(i,j);
		A[k]=i; B[k]=j;
		ask[i][j]=1;
	}
	for(int i=0;i<=m;++i)
		for(int j=i;j<=m;++j)
		if(ask[i][j]){
			int c[16000]={0};
			register int p=0,q,now=8000,d;
			for(register int h1=0,h2=0;;){
				if(G[i][h1]==n+1 && G[j][h2]==n+1){
					d=n+1-p;
					f[i][j]+=(d*(d-1)>>1)+d*c[now];
					break;
				}
				if(G[i][h1]<G[j][h2]){
					d=(q=G[i][h1])-p;
					f[i][j]+=(d*(d-1)>>1)+d*c[now];
					c[now]+=d; ++now; p=q; ++h1;
				} else {
					d=(q=G[j][h2])-p;
					f[i][j]+=(d*(d-1)>>1)+d*c[now];
					c[now]+=d; --now; p=q; ++h2;
				}
			}
		}
	for(int i=1;i<=q;++i) printf("%d\n",f[A[i]][B[i]]);
}

### 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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