51NOD 1525 重组公司 并查集

本文介绍了一个关于公司内部结构调整的问题,并提供了一种使用并查集算法进行高效处理的方法。具体包括如何通过合并部门来提升工作效率,以及如何查询员工是否属于同一部门。
1525 重组公司
题目来源: CodeForces
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 80 难度:5级算法题
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有n个人在公司里面工作。员工从1到n编号。每一个人属于一个部门。刚开始每一个人在自己的部门负责自己的项目,这样的话公司里面就有n个部门。

然而,公司内部出现了危机,需要合并一些部门,以提高工作效率。team(person) 表示person这个人所在的部门。有以下两种合并操作:

1.    合并 team(x) 和 team(y)。 x和 y (1≤x,y≤n)是员工编号。如果team(x) 和 team(y)是同一个部门,那么就不操作。

2.    合并team(x),team(x+1),...,team(y),x 和 y (1≤x≤y≤n)是员工编号。

有一些查询操作,查询员工x 和 y (1≤x,y≤n)是否属于同一部门。

Input

单组测试数据。
第一行有两个整数n 和 q (1≤n≤200000, 1≤q≤500000)表示员工的数目和操作数目。
接下来q行,每行的格式是type x y。type∈{123}。如果type=1 或者 type=2,那么表示第一种或者第二种合并操作。如果type=3,表示查询员工x和y是否属于同一部门。

Output

对于第三种查询,如果属于同一部门输出YES,否则输出NO。

Input示例

样例输入1
8 6
3 2 5
1 2 5
3 2 5
2 4 7
2 1 2
3 1 7

Output示例

样例输出1
NO
YES
YES

问题主要在于type2时 每次合并最坏情况下可能为O(n)
用一个并查集par记录i员工属于部门par[i]
用并查集head记录 head[i]到i 的员工都是同一个部门的
每次type2时
令y=find(y)
则y-1需要和y合并
直到y<=x
ps:需要大量输入输出 用加速挂+输出挂有奇效

#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<string>
#include<vector>
#include<deque>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<time.h>
#include<math.h>
#include<list>
#include<cstring>
#include<fstream>
//#include<memory.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define pii pair<int,int>
#define INF 1000000007
#define pll pair<ll,ll>
#define pid pair<int,double>

const int MAXN=200000;
int par[MAXN+5];
int head[MAXN+5];

inline int read(){
    char tmp;
    int x=0;
    while(isdigit(tmp=getchar()))
        x=x*10+tmp-'0';
    return x;
}

inline int find(int*par,int x){
    return x==par[x]?x:par[x]=find(par,par[x]);
}

inline void merge(int*par,int x,int y){
    par[find(par,y)]=find(par,x);
}

inline void mergeXY(int x,int y){
    y=find(head,y);
    while(y>x){
        int t=find(head,y-1);
        merge(head,t,y);
        merge(par,t,y);
        y=t;
    }
}

int main()
{
    //freopen("/home/lu/文档/r.txt","r",stdin);
    //freopen("/home/lu/文档/w.txt","w",stdout);
    int n=read(),q=read();
    for(int i=1;i<=n;++i){
        par[i]=head[i]=i;
    }
    int t,x,y;
    while(q--){
        t=read(),x=read(),y=read();
        if(t==1)
            merge(par,x,y);
        else
            if(t==2)
                mergeXY(x,y);
            else//printf改puts 时间马上减半啊.....
                puts(find(par,x)==find(par,y)?"YES":"NO");

    }
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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