贪心+线性基 [BeiJing2011]元素

本文介绍了一个关于魔法矿石炼制法杖的问题,通过合理选择不同元素序号的矿石来避免“魔法抵消”,并利用线性基算法计算可以获得的最大魔力值。

问题 C: [BeiJing2011]元素
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题目描述
相传,在远古时期,位于西方大陆的 Magic Land 上,人们已经掌握了用魔
法矿石炼制法杖的技术。那时人们就认识到,一个法杖的法力取决于使用的矿石。
一般地,矿石越多则法力越强,但物极必反:有时,人们为了获取更强的法力而
使用了很多矿石,却在炼制过程中发现魔法矿石全部消失了,从而无法炼制
出法杖,这个现象被称为“魔法抵消” 。特别地,如果在炼制过程中使用超过
一块同一种矿石,那么一定会发生“魔法抵消”。
后来,随着人们认知水平的提高,这个现象得到了很好的解释。经过了大量
的实验后,著名法师 Dmitri 发现:如果给现在发现的每一种矿石进行合理的编
号(编号为正整数,称为该矿石的元素序号),那么,一个矿石组合会产生“魔
法抵消”当且仅当存在一个非空子集,那些矿石的元素序号按位异或起来
为零。 (如果你不清楚什么是异或,请参见下一页的名词解释。 )例如,使用两
个同样的矿石必将发生“魔法抵消”,因为这两种矿石的元素序号相同,异或起
来为零。
并且人们有了测定魔力的有效途径,已经知道了:合成出来的法杖的魔力
等于每一种矿石的法力之和。人们已经测定了现今发现的所有矿石的法力值,
并且通过实验推算出每一种矿石的元素序号。
现在,给定你以上的矿石信息,请你来计算一下当时可以炼制出的法杖最多
有多大的魔力。

输入
第一行包含一个正整数N,表示矿石的种类数。
接下来 N行,每行两个正整数Numberi 和 Magici,表示这种矿石的元素序号
和魔力值。

输出
仅包一行,一个整数:最大的魔力值

样例输入
3
1 10
2 20
3 30

样例输出
50

用到了线性基,按照权值排序之后再顺序进行即可。
只要最后异或完不是0就好了,

#pragma GCC optimize("O3")
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define ll long long 
#define N 1005
using namespace std;
struct node{ll id;int h;}a[N];
int n;ll ans,p[64];
bool cmp(node x,node y){return x.h>y.h;}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%lld%d",&a[i].id,&a[i].h);
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=62;j>=0;j--)
        {
            if(!(a[i].id>>j))continue;
            if(!p[j]){p[j]=a[i].id;break;}
            a[i].id^=p[j];
        }
        if(a[i].id)ans+=a[i].h;
    }
    printf("%lld\n",ans);
}
<think>首先,用户的问题是:“请问贪心算法的正确性证明方法”。根据系统级指令,我需要使用中文回答,并确保LaTeX语法正确,包括行内数学表达式用$...$和独立公式用$$...$$。 用户提供了几个引用内容,这些是关于贪心算法正确性证明的。引用[1]到[5]讨论了贪心算法的证明方法,如归纳法(对算法步数归纳、对问题规模归纳)和交换论证法。 关键点: - 归纳法:包括第一数学归纳法和第二数学归纳法。 - 交换论证法:从最优解出发,通过交换或替换元素,证明贪心解不会变坏,最终得到矛盾或证明等价。 我的回答需要结构清晰,帮助用户逐步解决问题。参考用户意图,用户可能在学习贪心算法,需要了解如何证明其正确性。 回答结构: 1. **引言**:简要介绍贪心算法和证明正确性的重要性。 2. **证明方法**:详细解释归纳法和交换论证法。 - 对于归纳法,提供例子和步骤。 - 对于交换论证法,解释步骤和例子。 3. **例子**:使用一个简单的贪心算法例子来说明证明方法,如活动选择问题或硬币找零问题。 4. **总结**:概括要点。 5. **相关问题**:生成相关问题,以鼓励用户进一步学习。 确保LaTeX格式: - 行内数学表达式:如$P(n)$,$O(n)$。 - 独立公式:如果需要,单独成段,用$$...$$。 引用标识:在回答中自然地添加引用标识,如[^1]、[^2]等,基于提供的引用。 提供的引用: - [^1]: 归纳法和交换论证法。 - [^2]: 归纳法和交换论证法。 - [^3]: 数学归纳法和交换论证法。 - [^4]: 交换论证法的思想。 - [^5]: 证明贪心算法是最优解的方法。 在回答中,我可以引用这些来支持内容。 **生成相关问题**:系统指令要求生成相关问题。在最后添加“§§相关问题§§”部分,列出3-5个相关问题。 例如: 1. 贪心算法在哪些情况下可能不适用? 2. 如何选择贪心策略? 3. 贪心算法与动态规划的区别是什么? 现在,构建回答。 **步骤1: 引言** - 解释贪心算法:贪心算法在每一步选择局部最优解,希望达到全局最优解。但证明其正确性很重要,因为不是所有问题都适用贪心策略。 **步骤2: 证明方法** - **归纳法**: - 第一数学归纳法:证明基础情况成立,然后假设第n步成立,证明第n+1步成立。 - 第二数学归纳法:证明基础情况,假设所有小于n的情况成立,证明n成立。 - 例子:活动选择问题[^1]。 - **交换论证法**: - 假设存在一个最优解,然后通过交换元素,将其转换为贪心解,而不恶化解的质量。 - 例子:最小延迟调度[^1]。 **步骤3: 例子** - 使用一个简单例子,如硬币找零问题(如果贪心策略适用),但硬币找零可能不总是贪心最优,所以选择活动选择问题。 - 活动选择问题:给定活动起始和结束时间,选择最大兼容活动集。贪心策略:按结束时间排序,选择最早结束的。 - 证明:用归纳法或交换论证法。 **步骤4: 总结** - 概括证明方法。 **步骤5: 相关问题** - 列出3-5个问题。 确保回答真实可靠:基于标准算法知识,引用提供的材料。 LaTeX示例: - 行内:$P(n)$ - 独立:如果需要,如定义公式。 最终回答用中文。</think>### 贪心算法的正确性证明方法 贪心算法是一种在每一步选择中,都采取当前状态下最优(即局部最优)决策的策略,旨在通过这些局部最优解组合得到全局最优解。然而,贪心算法并不总是能保证全局最优性,因此证明其正确性至关重要。常用的证明方法包括**归纳法**和**交换论证法**。下面我将逐步解释这些方法,并辅以示例,确保内容清晰易懂。证明过程基于数学严谨性,参考了算法领域的标准知识[^1][^2][^3]。 #### 1. **归纳法** 归纳法通过数学归纳原理证明贪心算法的正确性,适用于问题结构具有递归或子问题性质的情况。主要包括两种形式: - **第一数学归纳法**:证明基础情况成立,再假设第 $n$ 步成立,推导第 $n+1$ 步成立。 - **步骤**: 1. **基础步骤**:证明贪心策略对最小规模问题(如 $n=1$)成立。 2. **归纳步骤**:假设对规模 $n$ 的问题成立,证明在贪心选择下,规模 $n+1$ 的问题也成立。 - **示例:活动选择问题** 问题描述:给定一组活动(每个活动有开始和结束时间),选择最大兼容活动集(即活动不重叠)。贪心策略:按结束时间升序排序,每次选择最早结束的活动[^1]。 证明: - 基础步骤:当只有一个活动时,贪心选择显然最优。 - 归纳步骤:假设对前 $k$ 个活动成立。考虑第 $k+1$ 个活动:如果其开始时间不早于已选活动的结束时间,贪心策略将其纳入;否则跳过。这保证了兼容性最大化,因为更早结束的活动留出更多时间给后续活动[^1][^3]。 数学表达:设 $S_k$ 为前 $k$ 个活动的最优解,则 $S_{k+1} = S_k \cup \{a_{k+1}\}$(如果兼容),否则 $S_{k+1} = S_k$。通过归纳,贪心解覆盖所有可能。 - **第二数学归纳法**:证明基础情况成立,再假设所有小于 $n$ 的规模成立,推导规模 $n$ 成立。 - **适用场景**:问题规模递归依赖于更小子问题,如最优装载问题(贪心按重量升序装载)[^1][^3]。 - **步骤**: 1. 基础步骤:$n=1$ 时成立。 2. 归纳步骤:假设所有 $k < n$ 时贪心策略成立,证明 $n$ 时成立。通过分解子问题,确保贪心选择不破坏最优性。 归纳法的核心是:贪心选择保留了问题的最优子结构(即局部最优能组合成全局最优)[^2][^5]。但需注意,归纳法要求问题具有“贪心选择性质”(greedy choice property),否则证明可能失败。 #### 2. **交换论证法** 交换论证法(Exchange Argument)通过比较贪心解与一般最优解,证明贪心解不劣于任何最优解。适用于问题元素可“交换”或“替换”的场景[^1][^4]。 - **步骤**: 1. **假设存在最优解**:设 $O$ 是任意一个最优解,$G$ 是贪心解。 2. **定义转换规则**:构造一个转换过程,逐步将 $O$ 中的元素替换为 $G$ 中的元素,而不恶化解的质量(如目标函数值不变坏)。 3. **证明转换可行**:确保转换在有限步内结束,且最终 $O$ 被转换为 $G$ 或其等价形式。 4. **推导矛盾**:如果贪心解 $G$ 不是最优,则通过转换后 $O$ 会变成 $G$,但 $G$ 的质量未变坏,矛盾。因此 $G$ 必须最优[^4][^5]。 - **示例:最小延迟调度问题** 问题描述:安排作业(每个作业有处理时间和截止时间),最小化最大延迟。贪心策略:按截止时间升序排序(最早截止时间优先)[^1]。 证明: - 假设存在最优解 $O$ 与贪心解 $G$ 不同。 - 找到 $O$ 中第一个不按贪心顺序的作业对(如作业 $i$ 在 $j$ 前,但 $d_i > d_j$)。 - 交换 $i$ 和 $j$ 的顺序:计算交换后延迟不会增加(因为 $d_j \leq d_i$,交换可能减少延迟)。 - 重复交换,最终 $O$ 转换为 $G$,且延迟未变坏,故 $G$ 最优[^1][^4]。 数学表达:设目标函数为最大延迟 $L_{\max}$,交换后 $L_{\max}' \leq L_{\max}$,证明 $G$ 最小化 $L_{\max}$。 交换论证法的优势在于它能处理非递归问题,但要求问题具有“交换不变性”(交换元素不影响可行性)[^2][^4]。 #### 总结 - **归纳法**:适合子问题递归结构,强调步数或规模归纳。 - **交换论证法**:适合元素可比较和交换的问题,从最优解出发逐步转换。 - **关键点**:证明前需验证贪心策略是否满足两个性质——贪心选择性质(局部最优能导向全局最优)和最优子结构(问题可分解)。如果这些性质不成立,贪心算法可能失败(如部分背包问题贪心最优,但0-1背包问题贪心不一定最优)[^3][^5]。 在实践中,选择证明方法取决于问题特性。建议通过经典问题(如活动选择、最小延迟调度)练习证明,以加深理解[^1][^2][^3]。
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