51NOD 1821 最优集合 【并查集】

本文介绍了一个关于寻找两个集合结合后的最大优美值的问题,通过算法详细解释了如何选择一个子集来最大化优美值的过程。算法涉及排序、二分查找及并查集等数据结构,最终实现高效求解。
1821 最优集合
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题
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一个集合S的优美值定义为:最大的x,满足对于任意i∈[1,x],都存在一个S的子集S',使得S'中元素之和为i。
给定n个集合,对于每一次询问,指定一个集合S1和一个集合S2,以及一个数k,要求选择一个S2的子集S3(|S3|<=k),使得S1∪S3的优美值最大。
(集合元素可以重复)
Input

第一行一个数n,(n<=1000)
接下来n行,每行描述一个集合:
第一个数m,表示集合大小,接下来m个数,表示集合中的元素(m<=1000,元素<=10^9)n+2行一个数T,表示询问次数(T<=10000)
接下来T行,每行3个数abk,表示指定第a个集合为S1,第b个集合为S2k的意义如题(a<=n,b<=n,k<=100,000)

Output

T行,每行一个数,表示对应询问所能达到的最大优美值

Input示例

2
6 1 2 3 8 15 32
6 1 1 1 1 1 1
1
1 2 3

Output示例

64

﹡    LH (题目提供者)

首先 , 将每个集合从小到大排序
nowSum[1,nowSum]iSSi
如果S1[i]<=nowSum+1,[1,nowSum+S1[i]]nowSum+=S1[i]
如果S1[i]>nowSum+1,S2<=nowSum+1nowSumS1[i]<=nowSum+1
而找<=nowSum+1可以使用并查集 复杂度为O(Tm)
PS:显然需要输入优化

#include<iostream>
#include<algorithm>
#define ll long long
const int N = 1e3+5; 

using namespace std;

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

ll s[N][N];
int size[N];

int par[N];
void initPar(int n){
    for(int i=0;i<=n;++i){
        par[i]=i;
    }
    par[n+1]=n;
} 
int find(int x){
    return x==par[x]?x:(par[x]=find(par[x]));
}
void merge(int x,int y){
    x=find(x),y=find(y);
    par[y]=x;
}
ll slove(ll*a,int n,ll*b,int m,int k){
    initPar(m);
    ll nowSum=0;
    int ans=0;
    for(int i=0;i<=n;++i){
        nowSum+=a[i];
        if(n==i){
            break;
        }
        while(k>0&&nowSum+1<a[i+1]){
            int idx=lower_bound(b+1,b+m+1,nowSum+2)-b;
            idx=find(idx-1);
            if(idx<=0){
                break;
            }
            nowSum+=b[idx];
            merge(idx-1,idx);
            //par[idx]=idx-1;
            --k;
        }
        if(nowSum+1<a[i+1]){
            return nowSum;
        }
    }
    while(k>0){
            int idx=lower_bound(b+1,b+m+1,nowSum+2)-b;
            idx=find(idx-1);
            if(idx<=0){
                break;
            }
            nowSum+=b[idx];
            merge(idx-1,idx);
            //par[idx]=idx-1;
            --k;
        }
    return nowSum;
}

int main(){
    //freopen("C:\\Users\\Yang\\Desktop\\r.txt","r",stdin);
    int n=read();
    for(int i=1;i<=n;++i){
        int m=read();
        size[i]=m;
        for(int j=1;j<=m;++j){
            s[i][j]=read();
        }
        sort(s[i]+1,s[i]+m+1);
    }
    int T=read();
    while(T--){
        int a=read(),b=read(),k=read();
        printf("%lld\n",slove(s[a],size[a],s[b],size[b],k));
    }
    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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