【JZOJ比赛】2019.11.6 JZOJ B组

本文精选了三道算法竞赛题目,包括字符串匹配、树形DP和动态规划在图论中的应用,提供了详细的解题思路和代码实现。

3843 寻找羊羔

题意

求出字符串中包含“agnus"的子串个数。

思路

找到这个串后计算子串个数,注意重复情况即可。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

int len, ans;
char s[30001];

int check(int pos) {
	return s[pos] == 'a' && s[pos + 1] == 'g' && s[pos + 2] == 'n' && s[pos + 3] == 'u' && s[pos + 4] == 's';
}

int main() {
	scanf("%s", s + 1);
	len = strlen(s + 1);
	for (int i = 1, last = 0; i <= len;)
		if (check(i)) {
			if (i - last && len - i - 3) ans += (i - last) * (len - i - 3);
			else ans += std::max(i - last, len - i - 3);
			last = i;
			i += 5;
		} else i++;
	printf("%d", ans);
}

3844 统计损失

题意

求出一棵树上所有路径(包括一个点)的价值之和,价值定义为路径上所有点的点权之积。

思路

树形dp,设f[u]为以u为开头的所有路径之和,有
f [ u ] = v [ u ] + ∑ v ∈ s o n x f [ v ] ∗ v [ u ] f[u]=v[u]+\sum_{v\in son_{x}} f[v]*v[u] f[u]=v[u]+vsonxf[v]v[u]
统计答案时,我们要计算经过u的路径价值之和,即在转移之前的f[u]*f[v]。

代码

#include <cstdio>

const int mod = 10086;
int n, ans, tot;
int head[100001], next[200001], ver[200001];
int v[100001], f[100001];

void add(int u, int v) {
	ver[++tot] = v;
	next[tot] = head[u];
	head[u] = tot;
}

void dfs(int p, int fa) {
	f[p] = v[p];
	(ans += v[p]) %= mod;
	for (int i = head[p]; i; i = next[i]) {
		if (ver[i] == fa) continue;
		dfs(ver[i], p);
		(ans += f[p] * f[ver[i]]) %= mod;
		(f[p] = f[p] + f[ver[i]] * v[p]) %= mod;
	}
}

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", &v[i]);
	for (int i = 1, x, y; i < n; i++)
		scanf("%d %d", &x, &y), add(x, y), add(y, x);
	dfs(1, 0);
	printf("%d", ans);
}

3845 简单题

题意

求图中美丽的生成仙人掌最大边数。

美丽仙人掌:如果满足对于任意编号为i,j(i < j) 的两点,存在一条它们之间的简单路径上面有j-i+1 个点,则这个仙人掌是美丽的。

思路

由题可发现这个美丽的仙人掌中有一条1~n的链,所以我们要求在这个链能加上的最多边数。

由于一条边不能被包含在两个环中,我们可以发现这些加的边互不重叠,可用动态规划解决。
设f[i]为右端点为i的最多加边数,可得f[i]=f[i-1],f[j]+1{j->i},这样是 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)的,我们发现如果有若干个j连向i,我们选取最大的j对答案贡献最优(因为选取较小的区间,可以保证有更多的区间给别的边覆盖)。

代码

#include <cstdio>
#include <algorithm>

int n, m;
int f[100001], left[100001];

int main() {
	scanf("%d %d", &n, &m);
	for (int i = 1, x, y; i <= m; i++) {
		scanf("%d %d", &x, &y);
		if (x > y) std::swap(x, y);
		if (x + 1 != y) left[y] = std::max(left[y], x);
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		f[i] = f[i - 1];
		if (left[i]) f[i] = std::max(f[i], f[left[i]] + 1);
	}
	printf("%d", n - 1 + f[n]);
}

加油,奥利给!

### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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