YBTOJ高效进阶递推算法课堂过关T1:错排问题——2021-06-04更

本文通过一个具体的错排问题,介绍了如何利用深度优先搜索(DFS)和递推算法解决排列问题。作者首先尝试暴力求解获取前10个数据点,然后通过观察数据规律,发现每个答案可以通过前一答案和当前数的乘积加减1得到。这一发现帮助作者构造了递推公式,并验证了其正确性。文章强调了在找不到递推规律时,可以借助暴力计算辅助找寻规律的方法。

YBTOJ高效进阶递推算法课堂过关T1:错排问题

题面:

题目描述

求多少个 n个数的排列A ,满足对于任意的 i(1≤i≤n)Ai≠i

输入格式

一个整数 n。

输出格式

一个整数 ,表示答案。

样例

输入样例
2
输出样例
1
数据范围
1≤n≤20

思路

看到这题我第一个反应是dfs(深搜),毕竟数据最大才20,深搜只要剪枝就可以过。
同时我还想起一道深搜题:全排列问题。
如果用全排列的解法再加上一个判断是否能过呢,我试了一下,爆了一半的点。
但这也并不是毫无收获,因为在一开始我想找到递推公式时我曾因为数据问题找不到公式,如果我对了一半的点,至少说明前10个数据都是对的,那么就可以利用这个暴力程序来求出后面的数据,再在这个基础上寻找正解,不是更方便吗?
以下是前十个数据和对应的答案:
输入 输出
1 0
2 1
3 2
4 9
5 44
6 265
7 1854
8 14833
9 133496
10 1334961
得到以上数据之后不难看出,每一项的答案就是上一项×当前项数,再判断现在是奇数还是偶数,如果是奇数就再-1,反之+1。(就算前面看不出看到9、10项也该有点猜测吧)
为了验证这个规律是否正确,我又花了点时间对比了暴力程序和正解的答案,确定是相同的才交上去AC了。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,a[25];//要开long long不然会爆

int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		if(i%2==1)
			a[i]=a[i-1]*i-1;
		else
			a[i]=a[i-1]*i+1;//判断是+1还是-1
	}
	cout<<a[n];
	return 0;
}

又发现了一个神奇的方法,以后找不到递推规律时就可以用暴力程序试一下,多找点数据测试,再尝试找规律。

在你提到的 SQL 查询中: ```sql select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5 ``` 这里的 `p` 是一个人为添加的 **标志字段(或称为权重字段)**,用来表示某个时间点是“主播上线”还是“主播下线”。 --- ### ✅ `p` 字段的作用解释如下: - `p = 1`:表示在该时间点有一个主播 **开始直播(上线)** - `p = -1`:表示在该时间点有一个主播 **结束直播(下线)** 这个技巧常用于解决“**最多重叠区间问题**”,比如**同一时刻最多有多少个主播在线**。 我们将每个开播时间标记为 +1,关播时间标记为 -1,然后按时间顺序序,对 `p` 值做累加(前缀和),就可以得到任意时刻正在直播的主播人数。 --- ### 🔍 举个例子说明 原始数据: | id | stt | edt | |------|----------------------|----------------------| |1001|2021-06-14 12:12:12|2021-06-14 18:12:12| |1003|2021-06-14 13:12:12|2021-06-14 16:12:12| 转换后变成事件流(t1): | id | dt | p | |------|----------------------|----| |1001|2021-06-14 12:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 13:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 16:12:12|-1 | ← 下播 -1 |1001|2021-06-14 18:12:12|-1 | ← 下播 -1 然后我们按照 `dt` 时间序,并计算累计值(即当前在线主播数): ```text 时间 事件类型 当前人数变化 累计在线人数 2021-06-14 12:12:12 开播(id=1001) +1 1 2021-06-14 13:12:12 开播(id=1003) +1 2 2021-06-14 16:12:12 下播(id=1003) -1 1 2021-06-14 18:12:12 下播(id=1001) -1 0 ``` 所以最高同时在线人数是 **2人**。 --- ### 📌 完整 SQL 思路(以 Hive/MySQL 为例) ```sql -- 第一步:将开播和关播转为带符号的事件流 with events as ( select id, stt as dt, 1 as p from test5 union all select id, edt as dt, -1 as p from test5 ), -- 第二步:按时间序,注意时间相同时,优先处理上线再处理下线?实际建议:同时间先+1-1 sorted_events as ( select dt, p from events order by dt, p desc -- 先处理 +1 再处理 -1,防止漏算峰值 ) -- 第三步:使用窗口函数累加 p,找出最大值 select max(online_cnt) as max_concurrent_streamers from ( select dt, sum(p) over (order by dt, p desc rows between unbounded preceding and current row) as online_cnt from sorted_events ) t; ``` > 💡 注意:这里用 `UNION ALL` 比 `UNION` 高效,因为不需要去重。 --- ### ❗关键点总结 - `p` 是一个虚拟的增量字段,用于统计人数变化。 - 把每一个“开始”看作 +1,“结束”看作 -1,构建时间轴上的变化事件。 - 对这些事件按时间序并累加 `p`,就能得到每一时刻的在线人数。 - 最大累加值就是平台最高峰同时在线的主播人数。 --- ### ✅ 示例 Python 实现(便于理解逻辑) ```python from datetime import datetime # 模拟数据 data = [ (1001, '2021-06-14 12:12:12', '2021-06-14 18:12:12'), (1003, '2021-06-14 13:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1004, '2021-06-14 13:15:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1002, '2021-06-14 15:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1005, '2021-06-14 15:18:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1001, '2021-06-14 20:12:12', '2021-06-14 23:12:12'), (1006, '2021-06-14 21:12:12', '2021-06-14 23:15:12'), (1007, '2021-06-14 22:12:12', '2021-06-14 23:10:12'), ] events = [] for row in data: _id, stt_str, edt_str = row stt = datetime.strptime(stt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') edt = datetime.strptime(edt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') events.append((stt, 1)) events.append((edt, -1)) # 序:先按时间,再按 +1 在前、-1 在后 events.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1])) online = 0 max_online = 0 for time, delta in events: online += delta if online > max_online: max_online = online print("平台最高峰同时在线主播人数:", max_online) ``` 输出结果为: ``` 平台最高峰同时在线主播人数: 4 ``` (你可以验证:在 `2021-06-14 15:18:12 ~ 16:12:12` 之间有 4 位主播同时在线) --- ###
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