洛谷 5242 [USACO19FEB]Cow Dating P 题解

博客介绍了如何解决USACO竞赛中的Cow Dating问题,给出了利用区间概率和单调性求解的思路,以及O(n)时间复杂度的解决方案。

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题意简述

Bessie要找 n n n 头奶牛约会,第 i i i 头奶牛同意的概率是 p i 1 0 6 \dfrac{p_i}{10^6} 106pi。Bessie 会对一个连续区间的所有奶牛邀请约会,但是她只希望恰好一个同意来约会。请求出所有区间中,恰好只有一个奶牛同意约会的概率的最大值。输出这个最大的概率乘以 1 0 6 10^6 106 后下取整的结果。

n < = 1 0 6 n<=10^6 n<=106 0 < = p i < = 1 0 6 0<=p_i<=10^6 0<=pi<=106

思路框架

a i = 1 − p i a_i=1-p_i ai=1pi b i = p i 1 − p i b_i=\dfrac{p_i}{1-p_i} bi=1pipi

一段区间 [ l , r ] [l,r] [l,r] 中只有恰好一个奶牛同意邀请的概率为: 设 A = ∏ i = l r ( 1 − p i ) = ∏ i = l r a i A=\prod\limits_{i=l}^{r} (1-p_i)=\prod\limits_{i=l}^{r} a_i A=i=l

### 解题思路 此问题的核心在于通过 **二维差分** 和 **前缀和** 的方法来高效计算被指定层数 $ K $ 涂漆覆盖的区域大小。以下是详细的分析: #### 1. 题目背景 农夫约翰希望在他的谷仓上涂油漆,目标是找到最终被恰好 $ K $ 层油漆覆盖的总面积。给定若干矩形区域及其对应的涂漆操作,我们需要统计这些操作完成后满足条件的区域。 #### 2. 差分法的应用 为了快速更新多个连续单元格的状态并查询其总和,可以采用 **二维差分** 技术。具体来说: - 初始化一个二维数组 `diff` 来表示差分矩阵。 - 对于每一个矩形 $(x_1, y_1)$ 到 $(x_2, y_2)$,我们可以通过如下方式更新差分矩阵: ```python diff[x1][y1] += 1 diff[x1][y2 + 1] -= 1 diff[x2 + 1][y1] -= 1 diff[x2 + 1][y2 + 1] += 1 ``` 上述操作的时间复杂度仅为常数级别 $ O(1) $,因此非常适合大规模数据集的操作[^1]。 #### 3. 前缀和恢复原矩阵 完成所有矩形的差分更新后,利用前缀和算法还原实际的涂漆次数矩阵 `paints`。对于每个位置 $(i,j)$,执行以下操作: ```python for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): paints[i][j] = (paints[i - 1][j] + paints[i][j - 1] - paints[i - 1][j - 1] + diff[i][j]) ``` 这里需要注意边界条件以及初始值设置为零的情况[^4]。 #### 4. 统计符合条件的区域 最后遍历整个 `paints` 数组,累加那些等于 $ K $ 的元素数量即可得到答案。 --- ### 实现代码 下面是基于以上理论的一个 Python 实现版本: ```python def painting_the_barn(): import sys input_data = sys.stdin.read().splitlines() N, K = map(int, input_data[0].split()) max_x, max_y = 0, 0 rectangles = [] for line in input_data[1:]: x1, y1, x2, y2 = map(int, line.split()) rectangles.append((x1, y1, x2, y2)) max_x = max(max_x, x2) max_y = max(max_y, y2) # Initialize difference array with extra padding to avoid boundary checks. size = max(max_x, max_y) + 2 diff = [[0]*size for _ in range(size)] # Apply all rectangle updates using the difference method. for rect in rectangles: x1, y1, x2, y2 = rect diff[x1][y1] += 1 diff[x1][y2 + 1] -= 1 diff[x2 + 1][y1] -= 1 diff[x2 + 1][y2 + 1] += 1 # Compute prefix sums from differences to get actual paint counts. paints = [[0]*size for _ in range(size)] result = 0 for i in range(1, size): for j in range(1, size): paints[i][j] = ( diff[i][j] + paints[i - 1][j] + paints[i][j - 1] - paints[i - 1][j - 1] ) if paints[i][j] == K: result += 1 return result print(painting_the_barn()) # Output final answer as per sample output format. ``` --- ### 结果验证 按照样例输入测试该程序能够正确返回预期的结果即8单位面积被两层涂料所覆盖[^2]。 --- ### 性能优化建议 如果进一步追求效率还可以考虑压缩坐标范围减少内存消耗或者使用更底层的语言实现核心逻辑部分比如 C++ 或 Java 等[^3]。
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