Codeforces 439C Devu and Partitioning of the Array 模拟

本文探讨了一种特定的数分组问题,即如何将一系列整数分为若干组,使部分组的元素和为偶数,其余组的元素和为奇数,并确保所有数字都被恰当地分配到各组中。文章提供了详细的解决思路与C++代码实现。

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题意:给出n<=1e5个数 问是否能把n个数 分成k份 其中p份,每份和为even,剩下q=k-p份每份和为odd? 
加入偶数个奇数 或者若干个偶数不会改变奇偶性 
先构造出p组偶数,若偶数不足p个只能用奇数去补
剩下奇数个数必须大于q,每一个奇数一组,最后一组必须是奇数个奇数和才能为奇
坑点:所有数都要用上,p=0,q=0 偶数,奇数有剩下,情况要补全 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=2e5+20;
ll n,k,p,x;
vector<ll> a,b,ans;
int main()
{
	while(cin>>n>>k>>p)
	{
		int q=k-p;//奇数组数 
		a.clear();
		b.clear();
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%I64d",&x);
			if(x%2==0)
				a.push_back(x);
			else
				b.push_back(x);
		}
		bool flag=true;
		int cnt=a.size();
		int s=0;
		for(s=0;cnt<p&&s+2<=b.size();s+=2)//偶数不足 用2个奇数补 
			a.push_back(b[s]),a.push_back(b[s+1]),cnt++;
		int re=b.size()-s; 
		if(cnt<p||re<q)//剩下奇数必须>=q 
			puts("NO");
		else if((re-q+1)%2==0)//q为0 奇数必须要偶数个 才能全部用上, q!=0 最后一组个数为奇数 
			puts("NO");
		else
		{
			puts("YES");
			int j=0;
			for(int i=1;i<=p-1;i++)
			{
				if(a[j]%2)
					cout<<2<<' '<<a[j++]<<' '<<a[j++]<<endl;	
				else
					cout<<1<<' '<<a[j++]<<endl;
			}	
			if(p)
			{
				int x=0;
				if(q==0)
					x=re;	
				cout<<a.size()-j+x;
				while(x)
					cout<<' '<<b[s++],x--;//补偶数个奇数 
				for(;j<a.size();j++)
					cout<<' '<<a[j];	
				cout<<endl;
			}
			for(int i=1;i<=k-p-1;i++)
				cout<<1<<' '<<b[s++]<<endl;
			if(k-p)
			{
				int x=0;
				if(j<a.size())
					x=a.size()-j;
				cout<<b.size()-s+x;
				while(j<a.size())//补偶数,不改变奇偶性 
					cout<<' '<<a[j++];
				for(;s<b.size();s++)
					cout<<' '<<b[s];
				cout<<endl;
			}
		}
	}
	return 0;
}


### 解题思路 #### 问题描述 Codeforces 1678C - Tokitsukaze and Strange Inequality 是一道关于排列组合与前缀和的应用问题。给定一个长度为 \( n \) 的排列数组 \( p \),需要统计满足条件 \( a < b < c < d \) 并且 \( p_a < p_c \) 同时 \( p_b > p_d \) 的四元组数量。 --- #### 核心思想 由于数据规模较小 (\( n \leq 5000 \)),可以直接通过枚举的方式解决问题。为了降低时间复杂度,引入 **前缀和** 技术来加速计算过程[^3]。 具体来说: - 枚举变量 \( a \) 和 \( c \),固定它们之后,目标是快速找到符合条件的 \( b \) 和 \( d \)。 - 使用预处理好的前缀和数组 `num` 来高效查询某个范围内满足特定关系的数量。 - 定义辅助数组 `sum` 表示对于固定的区间范围内的某些约束条件下的累积计数结果。 --- #### 实现细节 ##### 步骤一:构建前缀和数组 `num` 定义二维数组 `num[i][j]`,其中 `num[i][j]` 表示在序列的前 \( i \) 项中,有多少个元素大于 \( j \)。 该数组可以通过如下方式初始化: ```python n = len(p) max_val = max(p) # 初始化 num 数组 num = [[0] * (max_val + 2) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(max_val + 1, -1, -1): # 反向遍历以保持正确性 if p[i - 1] > j: num[i][j] = num[i - 1][j] + 1 else: num[i][j] = num[i - 1][j] ``` 上述代码的时间复杂度为 \( O(n \cdot m) \),其中 \( m \) 是数组中的最大值。 --- ##### 步骤二:定义并填充辅助数组 `sum` 定义另一个二维数组 `sum[i][j]`,它表示当 \( a=i \), \( c=j \) 时,在区间 \([a+1, c-1]\) 中满足 \( p[b] > p[d] \) 的总贡献次数。 利用动态规划的思想逐步更新此数组: ```python sum_ = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] bucket = [0] * (max_val + 1) for l in range(n - 1, 0, -1): bucket[p[l]] += 1 for r in range(l + 2, n + 1): sum_[l][r] = sum_[l][r - 1] + (num[r - 1][p[r - 1]] - num[l][p[r - 1]]) ``` 这里的关键在于如何有效累加当前区间的合法贡献,并借助之前已经计算的结果减少重复运算。 --- ##### 步骤三:枚举所有可能的 \( a \) 和 \( c \) 最后一步是对所有的 \( a \) 和 \( c \) 进行双重循环,并将对应位置上的 `sum[a][c]` 加入最终答案中: ```python result = 0 for a in range(1, n - 2): for c in range(a + 2, n): result += sum_[a][c] print(result) ``` 整个算法的核心部分即完成以上三个阶段的操作即可实现高效的解决方案。 --- ### 总结 本题主要考察的是对多重嵌套结构的有效简化以及合理运用前缀和技巧的能力。通过巧妙设计的数据结构能够显著提升程序运行效率至可接受水平。
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