JZOJ7月15日提高组T4 排列统计

本文解析了一个排列统计问题,探讨了如何计算满足特定条件的序列数量。通过分析序列特性,利用矩阵辅助理解,详细阐述了解题思路及算法实现,适用于算法竞赛和高级编程爱好者。

题目

Description

对于给定的一个长度为n的序列{B[n]},问有多少个序列{A[n]}对于所有的i满足:A[1]~A[i]这i个数字中有恰好B[i]个数字小等于i。其中{A[n]}为1~n的一个排列,即1~n这n个数字在序列A[I]中恰好出现一次。
数据保证了至少有一个排列满足B序列。

Input

输入的第1行为一个正整数N,表示了序列的长度。
第2行包含N个非负整数,描述了序列{B[i]}。

Output

输出仅包括一个非负整数,即满足的{A[i]}序列个数。

Sample Input

3
0 1 3

Sample Output

3

Data Constraint

对于20%的数据,有N≤8;
对于30%的数据,有N≤11且答案不大于20000;
对于50%的数据,有N≤100;
对于100%的数据,有N≤2000。

Hint

对于A序列为1~3的全排列分别对应的B序列如下(冒号左边为A序列,冒号右边为对应B的序列)
1 2 3:1 2 3
1 3 2:1 1 3
2 1 3:0 2 3
2 3 1:0 1 3
3 1 2:0 1 3
3 2 1:0 1 3
所以有3个满足的A序列。

题解

分析

借助矩阵来分析
在这里插入图片描述
上面这张图片代表的是序列2,3,1
那么 b [ i ] b[i] b[i]就代表这 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1) ( i , i ) (i,i) (i,i)内1的数量
显而易见发现 b [ i ] b[i] b[i] b [ i + 1 ] b[i+1] b[i+1]之间的差只有0、1、2三种情况
f [ i ] f[i] f[i]表示到第 i i i位置时,只考虑选前 i i i个数的方案数
分类讨论

  • b [ i ] − b [ i − 1 ] = 0 b[i]-b[i-1]=0 b[i]b[i1]=0时, f [ i ] = f [ i − 1 ] f[i]=f[i-1] f[i]=f[i1]
  • b [ i ] − b [ i − 1 ] = 1 b[i]-b[i-1]=1 b[i]b[i1]=1时, f [ i ] = f [ i − 1 ] ∗ [ ( i − a [ i − 1 ] ) + ( i − a [ i − 1 ] − 1 ] f[i]=f[i-1]*[(i-a[i-1])+(i-a[i-1]-1] f[i]=f[i1][(ia[i1])+(ia[i1]1]
  • b [ i ] − b [ i − 1 ] = 2 b[i]-b[i-1]=2 b[i]b[i1]=2时, f [ i ] = f [ i − 1 ] ∗ ( i − a [ i − 1 ] − 1 ) 2 f[i]=f[i-1]*(i-a[i-1]-1)^2 f[i]=f[i1](ia[i1]1)2

要使用高精度(duliu)

Code

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,i,a[2005];
long long c[10005],ans[10005];
void gjd(long long s)
{
	int i,j,num;
	long long x;
	for (i=1;i<=ans[0];i++)
		ans[i]*=s;
	i=1;
	while (i<=ans[0])
	{
		ans[i+1]+=ans[i]/10;
		ans[i]%=10;
		i++;
		if (i>ans[0]&&ans[i]!=0) 
			ans[0]++;
	}
}
int main()
{
	freopen("input.in","r",stdin);
	scanf("%d",&n);
	for (i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	ans[0]=1;
	ans[1]=1;
	for (i=2;i<=n;i++)
	{
		if (a[i]-a[i-1]==1) 
			gjd(i-a[i-1]+i-1-a[i-1]);
		if (a[i]-a[i-1]==2) 
			gjd((i-a[i-1]-1)*(i-a[i-1]-1));
	}
	for (i=ans[0];i>=1;i--)
		printf("%d",ans[i]);
	printf("\n");
	return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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