洛谷 P1966 火柴排队(树状数组求逆序)

本文探讨了两列火柴按特定规则交换以达到最小距离的问题。通过分析给出的公式,采用排序和构造数组的方法,结合逆序对原理,设计了一个高效算法来计算最少的交换次数。

题目描述

涵涵有两盒火柴,每盒装有 nn 根火柴,每根火柴都有一个高度。 现在将每盒中的火柴各自排成一列, 同一列火柴的高度互不相同, 两列火柴之间的距离定义为: \sum (a_i-b_i)^2∑(ai​−bi​)2

其中 a_iai​ 表示第一列火柴中第 ii 个火柴的高度, b_ibi​ 表示第二列火柴中第 ii 个火柴的高度。

每列火柴中相邻两根火柴的位置都可以交换,请你通过交换使得两列火柴之间的距离最小。请问得到这个最小的距离,最少需要交换多少次?如果这个数字太大,请输出这个最小交换次数对 99,999,99799,999,997 取模的结果。

输入输出格式

输入格式:

 

共三行,第一行包含一个整数 nn ,表示每盒中火柴的数目。

第二行有 nn 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,表示第一列火柴的高度。

第三行有 nn 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,表示第二列火柴的高度。

 

输出格式:

 

一个整数,表示最少交换次数对 99,999,99799,999,997 取模的结果。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

4
2 3 1 4
3 2 1 4

输出样例#1: 复制

1

输入样例#2: 复制

4
1 3 4 2
1 7 2 4

输出样例#2: 复制

2

说明

【输入输出样例说明1】

最小距离是 0 ,最少需要交换 1次,比如:交换第 1列的前 2 根火柴或者交换第 2 列的前 2 根火柴。

【输入输出样例说明2】

最小距离是 10 ,最少需要交换 2 次,比如:交换第 1 列的中间 2 根火柴的位置,再交换第 2 列中后 2 根火柴的位置。

【数据范围】

对于 10% 的数据, 1 ≤ n ≤ 101≤n≤10 ;

对于 30% 的数据, 1 ≤ n ≤ 1001≤n≤100 ;

对于 60% 的数据, 1 ≤ n ≤ 1,0001≤n≤1,000 ;

对于 100% 的数据, 1 ≤ n ≤ 100,000,0 ≤1≤n≤100,000,0≤ 火柴高度 ≤ maxlongint≤maxlongint

 

思路:

首先对这个式子进行分析。

最后要使\sum (a_i-b_i)^2∑(ai​−bi​)2这个最小,我们可以先对a1,a2,b1,b2来进行分析。

假设原始数列为:

a1,a2

b1,b2

我们如果使得交换之后更优,即(a1-b1)^2+(a2-b2)^2>(a1-b2)^2+(a2-b1)^2

将这个式子进行简单的化简之后可以得到

a1(b1-b2)<a2(b1-b2)

b1-b2>0时,即

b1>b2,a1<a2此时交换a1,a2更优

b1-b2<0时,即

b1<b2,a1>a2此时交换a1,a2更优

综上可以发现,最优的答案就是两个数组从小到大排序之后,\sum (a_i-b_i)^2∑(ai​−bi​)2这个是最优的。

但是要使得交换次数最少,就不能这样了。

我们可以发现,这个答案其实是把a数组的数构造成与b数组一样在第i位置的数在自己的数组中是一样的第K大。

所以我们只要构造出这样的数组求出逆序对,逆序对的大小就是a数组变成成与b数组一样第i位置第K大的交换次数。

 

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1e6+5;
const int mod=99999997;
ll a[maxn];
ll b[maxn];
int d[maxn];
struct node
{
    ll v;
    int id;
}q[maxn],p[maxn];
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.v<b.v;
}
int lowbit(int i)
{
    return i&(-i);
}
void update(int x,ll *c)
{
    while(x<maxn)
    {
        c[x]++;
        c[x]%=mod;
        x+=lowbit(x);
    }
}
ll query(int x,ll *c)
{
    ll ans=0;
    while(x)
    {
        ans+=c[x];
        ans%=mod;
        x-=lowbit(x);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%lld",&q[i].v);
        q[i].id=i;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%lld",&p[i].v);
        p[i].id=i;
    }
    sort(q+1,q+1+n,cmp);
    sort(p+1,p+1+n,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        d[q[i].id]=p[i].id;//构造出这样的数组
    }
    ll ans=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        update(d[i],a);
        ll a1=i-query(d[i],a);
        ans=(ans+a1)%mod;
    }
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}

 

### 使用树状数组(Fenwick Tree)计算逆序对 #### 方法概述 树状数组是一种支持高效单点更新和前缀和查询的数据结构,其核心思想是通过一种特殊的二进制表示方法来存储部分前缀和,从而使得每次更新或查询的时间复杂度降低至 \(O(\log n)\)[^1]。对于逆序对问题,可以通过从右向左遍历数组的方式,利用树状数组记录已经访问过的元素并统计小于当前元素的数量。 具体做法如下: - 将原数组中的数值离散化为排名值,以便减少内存占用。 - 初始化一个长度等于最大排名值的树状数组。 - 从右往左依次处理每个元素,先查询该元素之前有多少个大于它的数,再将其加入树状数组中[^2]。 --- #### 核心代码实现 (C++) 以下是基于 C++ 的树状数组实现逆序对计数的具体代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 定义树状数组类 class FenwickTree { public: vector<int> tree; int size; FenwickTree(int n) : size(n), tree(n + 1, 0) {} // 更新某个位置的值 void update(int index, int value) { while (index <= size) { tree[index] += value; index += index & (-index); } } // 查询某一段区间的前缀和 int query(int index) const { int sum = 0; while (index > 0) { sum += tree[index]; index -= index & (-index); } return sum; } }; int countInversions(vector<int>& nums) { if (nums.empty()) return 0; // 离散化过程 vector<int> sortedNums(nums.begin(), nums.end()); sort(sortedNums.begin(), sortedNums.end()); sortedNums.erase(unique(sortedNums.begin(), sortedNums.end()), sortedNums.end()); auto getRank = [&](const int& num) -> int { return lower_bound(sortedNums.begin(), sortedNums.end(), num) - sortedNums.begin() + 1; }; int rankSize = sortedNums.size(); FenwickTree fenwick(rankSize); long long inversionCount = 0; for (auto it = nums.rbegin(); it != nums.rend(); ++it) { // 反向迭代 int rank = getRank(*it); inversionCount += fenwick.query(rank - 1); // 统计前面比它小的数 fenwick.update(rank, 1); // 插入当前数 } return inversionCount; } int main() { vector<int> nums = {7, 5, 6, 4}; cout << "Number of inversions: " << countInversions(nums) << endl; // 输出应为 5 return 0; } ``` 上述代码定义了一个 `FenwickTree` 类用于管理树状数组的操作,并提供了一种通用的方式来计算任意整数序列中的逆序对数目[^3]。 --- #### 关键点解析 1. **离散化** 原始数组可能包含非常大的整数值,这会显著增加树状数组的空间需。因此,通常需要将原始数组映射到一个小范围内的连续整数集合上,这一过程称为离散化[^4]。 2. **反向遍历** 计算逆序对的关键是从最后一个元素开始逐步向前扫描整个数组。这样做的好处是可以动态维护已知范围内所有可能出现的小于当前元素的次数。 3. **时间复杂度分析** 整个算法由两部分组成:一是排序与去重后的离散化阶段;二是实际运用树状数组完成倒置对统计的部分。总体来看,这两个环节都维持在 \(O(n \log n)\),其中 \(n\) 表示输入列表大小。 --- ###
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