洛谷P1088 [NOIP2004 普及组] 火星人

本文探讨了一种解决全排列问题的高效算法,通过深度优先搜索(DFS)策略,快速定位火星人给定的排列顺序,并继续寻找指定次数的全排列。核心代码`if(!amount)i=ans[step];`实现了在DFS搜索中迅速跳转到正确起始位置。这种方法避免了超时问题,适用于大数据规模。

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传送门:https://www.luogu.com.cn/problem/P1088

一个全排列问题,可以把洛谷P1706写了再来写。

P1706: https://www.luogu.com.cn/problem/P1706

      看到题目的我的第一反应就是DFS,模拟全排列的过程,然后找到火星人给的排列顺序,然后接着往下找M个全排列就能找到答案。但是题目的数据开到10000,很明显这样的做法会超时。所以不能去慢慢找火星人给的顺序,应该是要在极短的时间内就锁定该排列在整个搜索过程中的位置,然后接着往下找M次。思路有了,怎么用代码实现呢?其他步骤都比较好些,关键是怎么快速找到火星人给的顺序? 

      由此引出该解法的核心代码跳转    if (!amount) i = ans[step];  读者可以先阅读代码段直到该行再翻上来看解释。

      这行核心代码实现的是跳转到这次搜索的起始位置。为什么这样写呢?先举一个1到5的全排列为例子,在用DFS实现1到5全排列的时候,第一个全排列是1 2 3 4 5 。由于在我们的搜索中有循环的存在,我们才得以枚举所有情况。那么如果把一个DFS的递归工作栈展开,就是一个多重循环,那么这个多重循环的i的值都不一样,都在特定的位置上,搜索到哪个数字就等于哪个数字。由于要快速找到火星人给的顺序,就必须确定该顺序的多重循环的每一个i的值。因此i=ans[step];ans存放的是火星人给的排列,由此可以确定每一个i。

#include<iostream>
#define MAX 10005
using namespace std;
int ans[MAX]; bool visit[MAX];
//ans数组用来存放排列顺序,visit标记
int M = 0, N = 0, amount = 0;bool flag = false;
//amount用于存储目前在哪个全排列
//flag是用来判别是否已经找到答案
void DFS(int step) {
	if (flag)return;
	//如果已经找到答案就一直return直到DFS函数结束
	if (step > N) {//边界
		amount++;//一个全排列就加1
		if (amount == M+1) {
			//这边的判定条件要注意是M+1
			//因为火星人最开始给出的排序也加进amount里
			flag = true;//找到了
			for (int i = 1; i <= N; i++)
				printf("%d ", ans[i]);
			//输出答案并return
			return;
		}
	}
	for (int i = 1; i <= N; i++)
	{
		if (!amount) i = ans[step];
		//核心代码,懂了后问题迎刃而解
		//跳转到该次DFS的相应位置
		//代码段外有详细解释
		if (!visit[i]) {
			visit[i] = true;
			ans[step] = i;
			DFS(step + 1);
			visit[i] = false;
		}
		//典型的全排列模板
		//如果不会可以先把 P1706的全排列问题研究明白再做这题
	}
}
int main(void)
{
	scanf("%d %d", &N, &M);
	for (int i = 1; i <= N; i++)
		scanf("%d", &ans[i]);
	DFS(1);//从1开始搜索
	return 0;//完结撒花
}

<think>嗯,用户的问题是关于NOIP 2004普及组P1088火星人题目的DFS解法。我需要先理解题目要求。根据用户提供的引用内容,火星人这题主要是通过全排列来找到给定排列之后的下M个排列。用户提到直接DFS可能会超时,但想看看如何用DFS解决或者优化。 首先,我应该回忆题目内容。火星人给出的数字其实是一个排列,要求找到这个排列之后第M个排列。直接生成所有排列直到找到目标显然在数据量大时会超时,比如当N=10000时,普通DFS全排列肯定不行。但用户还是想了解DFS解法,可能因为题目数据范围较小的情况适用,或者需要教学示例。 根据引用[1],用户提到DFS模拟全排列会超时,所以正确的做法是快速定位当前排列的位置,然后直接计算后续的M个。但用户现在需要的是DFS解法,可能想了解如何在题目允许的情况下用DFS实现,或者如何优化DFS来避免超时。 接下来,我需要参考用户提供的引用。引用[1]和[4]提到了火星人题目的具体内容,引用[3]讨论了全排列枚举和DFS解法,可能相关。 然后,我应该考虑DFS解法的核心步骤。生成全排列,直到找到输入的排列,然后继续生成M次。但N较大时,这样的方法显然不行。不过,可能对于小规模的测试用例,DFS还是可行的。或者是否存在剪枝优化,使得DFS可以在合理时间内完成? 另外,可能用户需要的是DFS的具体实现方法,比如如何表示排列,如何生成下一个排列,或者如何利用库函数中的全排列函数(如C++的next_permutation)来辅助DFS。但题目可能要求自己实现这个过程。 例如,在Python中,可以递归生成全排列,当找到初始排列后,开始计数,生成接下来的M个排列。但这种方法在N较大时效率很低。所以可能的优化是,找到当前排列的序号,然后直接跳到序号+M的位置,而不需要逐个生成。但如何找到当前排列的序号呢?这可能需要数学方法,比如康托展开。 但用户的问题是关于DFS解法,所以可能需要提供DFS的基本实现,并指出其局限性,同时给出优化建议,比如使用康托展开来快速定位当前位置,从而避免遍历所有之前的排列。 不过,根据引用[1]中的用户思路,他们原本想用DFS但发现超时,所以转而寻找快速定位的方法。因此,在回答中可能需要说明DFS的标准解法及其存在的问题,以及可能的优化方向。 总结回答结构:首先介绍题目背景,然后给出DFS的基本思路和代码示例,接着分析其时间复杂度和可能的优化方法,比如剪枝或者数学方法,最后提供相关问题。 需要确保回答符合用户的要求,使用中文,数学公式正确,引用相关引用。例如,在代码部分,可能需要展示DFS生成全排列的过程,并在找到输入排列后继续生成M次。同时,引用用户提供的引用内容,如引用[1]提到DFS可能超时,引用[3]中的全排列枚举方法。 因此,回答应包括以下部分: 1. 题目背景和DFS解法思路 2. DFS代码示例(Python) 3. 时间复杂度分析及优化建议 4. 相关问题 同时,需要正确引用提供的参考资料,如引用[1]和[4]。</think>### NOIP 2004 普及组 P1088 火星人 DFS 解法分析 #### 题目背景 火星人通过手指排列表示数字,需找到给定排列后的第$M$个排列。例如输入排列为$1\ 2\ 3$且$M=1$,则输出应为$1\ 3\ 2$[^4]。 #### DFS 解法思路 1. **基本思路**:通过DFS生成全排列,找到输入排列后,继续生成$M$次排列即为答案。 2. **关键优化**:直接DFS遍历会超时(例如$N=10^4$时),需结合数学方法快速定位输入排列的位置。但对于小规模数据(如$N \leq 10$),DFS可勉强通过[^1]。 #### DFS 代码示例(Python) ```python def main(): import sys sys.setrecursionlimit(1000000) N = int(sys.stdin.readline().split()[0]) # 读取N(实际题目中M在同一行) M = int(sys.stdin.readline().split()[1]) target = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) # 输入排列 result = [] count = 0 found = False def dfs(path, used): nonlocal count, found if len(path) == N: if not found: if path == target: found = True else: count += 1 if count == M: print(' '.join(map(str, path))) exit() return for i in range(1, N+1): if not used[i]: used[i] = True dfs(path + [i], used) used[i] = False dfs([], [False]*(N+1)) print(' '.join(map(str, target))) # 若未找到后续排列,直接输出原排列 if __name__ == "__main__": main() ``` #### 时间复杂度分析 - **普通DFS**:时间复杂度为$O(N!)$,当$N=10$时运算量已达$3.6 \times 10^6$,$N=12$时完全不可行。 - **优化方向**:使用康托展开(Cantor Expansion)计算输入排列的字典序排名$k$,直接输出第$k+M$个排列,将时间复杂度降至$O(N^2)$[^3]。 #### 扩展优化:康托展开 康托展开公式为: $$X = a_n(n-1)! + a_{n-1}(n-2)! + \dots + a_1 \cdot 0!$$ 其中$a_i$表示第$i$位右侧比当前数字小的数字个数。通过计算输入排列的康托值$X$,可直接定位到第$X+M$个排列,无需遍历。
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