2019雅礼集训Day2

菜是原罪

T1

脑抽考场写了一个log2log^2log2的…结果跑的莫名很快??
注意到对于一条边(x,y)(x,y)(x,y),默认xxxyyy的父亲,那么一个点在yyy子树内另一个点在yyy子树外的边会有害于(x,y)(x,y)(x,y)
写成DFS序就是in[x]&lt;=u&lt;=ot[x]in[x]&lt;=u&lt;=ot[x]in[x]<=u<=ot[x]v&lt;in[x]v&lt;in[x]v<in[x]v&gt;ot[x]v&gt;ot[x]v>ot[x]
用线段树维护DFS序,每个节点管理区间[L,R][L,R][L,R]中包含了dfs序在[L,R][L,R][L,R]的二元组(u,v)(u,v)(u,v)
注意按vvv的大小排序
这样一次删除的就是连续一段,那么就可以nlognnlognnlogn

**T2

这种点分套FFT的玩法…恕我菜了
首先统计路径个数上个点分
那么就考虑怎么算答案了
默认左括号(((−1-11,右括号)))111
那么自然一条路径拆成x−&gt;LCA−&gt;yx-&gt;LCA-&gt;yx>LCA>y,我们知道x−&gt;LCAx-&gt;LCAx>LCA这段会留下一些左括号,LCA−&gt;yLCA-&gt;yLCA>y这一段会留下一些右括号
左右括号留下的个数是相同的,不妨设为sumsumsum
那么接下来只需要统计和变为000的次数了
如果能处理出一个s1[i]s1[i]s1[i]s2[i]s2[i]s2[i]分别表示从一个点到LCA和变为了iii次零与LCA到另一个点和变为了iii次零,那么其实答案算法就是一个卷积
ans[k]+=∑s1[i]∗s2[k−i−1]ans[k]+=\sum s1[i]*s2[k-i-1]ans[k]+=s1[i]s2[ki1]
注意如果留下的个数为0那么不需要后面那个减一
问题就变成了要你求这个s1s1s1s2s2s2
搜的时候记录一个nownownowSSS分别表示当前遗留下来了多少个括号,以及从下往上/从上往下以及可以分成SSS段,顺便记录一个sumsumsum表示还需要多少个什么括号才能组成一段
注意如果左边左括号超了的话,那么这个括号肯定是遗留的,把sum清零避免他和一个不能组成合法序列的右括号配对

T3

原题来自bzoj3308
两个结论:
1:所有数都只会由最多两个质因子构成
2:一个小于N\sqrt NN,一个大于N\sqrt NN
那么图左边放小于的质因子,右边放大于的质因子
先默认选择了所有质数,把他们都调到最大
然后连边,边权赋为他们两个在一起能获得的最大数减去他们两个的收益
如果边权为负那么就不需要连边了
然后费用流即可

### 关于雅礼集训 2017 Day1 的题目及解析 #### 题目概述 根据已知引用内容[^3],雅礼集训 2017 Day1 的核心问题是关于矩阵操作的优化问题。给定一个 \(n \times m\) 的字符矩阵,其中 `#` 表示黑色格子,`.` 表示白色格子。目标是最小化将整个矩阵变为全黑所需的步数。 --- #### 解析与算法思路 ##### 输入描述 输入的第一行为两个整数 \(n\) 和 \(m\),分别代表矩阵的行数和列数。接下来 \(n\) 行每行包含长度为 \(m\) 的字符串,表示矩阵的内容。 ##### 输出描述 输出最小的操作次数使得整个矩阵变成全是黑色格子的状态。如果没有可行方案,则输出 `-1`。 --- ##### 算法设计 1. **可行性判断** 如果初始矩阵没有任何黑色格子 (`#`) 存在,则无法通过任何有限次操作使矩阵变黑,因此直接返回 `-1`[^4]。 2. **计算最少步数** 对于每一行,定义两种可能的操作方式: - 将该行全部涂黑。 - 不改变该行状态,仅依赖后续列操作来覆盖剩余白格。 同样地,对于每一列也存在类似的策略选择。最终的目标是综合考虑行列操作的影响,找到全局最优解。 3. **动态规划或贪心求解** 使用简单的遍历方法统计各行列中的黑白分布情况,并基于此决定最佳行动顺序。特别注意边界条件处理以及特殊情况下的额外开销评估。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; int n, m, h[MAXN], l[MAXN]; char s[MAXN][MAXN]; int main(){ cin >> n >> m; bool has_black = false; for (int i = 1; i <= n; ++i){ cin >> (s[i]+1); for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (s[i][j] == '#'){ has_black = true; h[i]++; l[j]++; } } } if (!has_black){ cout << "-1"; return 0; } int res = INT_MAX; for (int i = 1; i <= n; ++i){ res = min(res, m - h[i] + !l[i]); } int extra_cost = 0; for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (l[j] != n) extra_cost += 1; } cout << res + extra_cost; } ``` 上述代码实现了基本逻辑框架,包括读取数据、初步分析是否存在解决方案的可能性以及最后一步汇总总成本的过程[^3]。 --- #### 复杂度分析 时间复杂度主要取决于两次嵌套循环扫描整个矩阵所需的时间量级 O(n*m),空间消耗同样维持在线性范围内 O(n+m)。 --- #### 注意事项 - 当前实现假设所有测试实例均满足合理范围内的尺寸规格;实际应用时需增加更多健壮性的错误检测机制。 - 结果验证阶段应充分考虑到极端情形比如完全空白或者满布障碍物等情况是否被妥善处置。 ---
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