Day1 省选衔接题 思路总结

文章探讨了两种算法问题:可反悔的贪心策略在取数问题中的应用,以及使用暴搜和剪枝优化的巧置挡板问题。通过设计状态和优先级队列,作者解释了如何调整贪心策略以保证正确性,并提出记忆化和剪枝技巧降低复杂度。

Day1 省选题 思路


取数

题面1
可反悔的贪心。我们开一个双向链表记录此时每个数的前/后一个数是什么。一个简单但不一定正确的贪心策略即为:每次都取走当前值最大的且可取的数,并更新列表。考虑如何使这个贪心思路正确。

prexpre_xprex 表示 xxx 的前一个元素,nxtxnxt_xnxtx 表示 xxx 的后一个元素,w(x)w(x)w(x) 表示 xxx 的值。则在取走 xxx 后,显然 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx 在这之后都不能被选取。**但如果发现选择 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx 会比只选 xxx 更优呢?**考虑这个贪心每轮都至少新挑出一个元素出来,那么在选择 xxx 后放弃 xxx 选择了 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx,可以理解是将 xxx 替换为后两者中的一个(反悔操作),并新选出了后两者中的另一个。而将 xxx 替换为 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx 的收益为 w(prex)+w(nxtt)−w(x)w(pre_x)+w(nxt_t)-w(x)w(prex)+w(nxtt)w(x),所以我们就可以将这个值也当作一个可选的点,继续进行贪心。

细节部分,在选择了 xxx 后,可以将链表中的 xxx 直接替换为 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx 两点综合起来。具体地,在计算完 xxx 的贡献后,标记 nxtx,prexnxt_x,pre_xnxtx,prex 这两个单独的点分别标记为已选,然后就可以更新 w(x)←w(prex)+w(nxtt)−w(x)w(x)\gets w(pre_x)+w(nxt_t)-w(x)w(x)w(prex)+w(nxtt)w(x)。因为 nxtx,prexnxt_x,pre_xnxtx,prex 都不能再单独被选,所以按照正常的链表删除操作删除 prex,nxtxpre_x,nxt_xprex,nxtx 两个单独的点。

取数2

在这里插入图片描述
题意即为:从 nnn 个集合中各选出一个数求和,求出前 kkk 大的和。为了顺应大家的习惯,这里将 n,kn,kn,k 的意义调换了。

显然最大的取法就是从每个集合中取一个最大值求和,我们设这个最优值为 ansansans。考虑其可能的后几个略小一些的状态。我们将每个集合按照最大值减次大值的差从小到大排序,每个集合内部按从大到小排序。假设当前状态 {i,j,w}\{i,j,w\}{i,j,w} 表示枚举到第 iii 个集合中的第 jjj 个数,考虑将 ansansans 中第 iii 个集合取的数更换为 jjj更换后的答案为 www。令 c(i,j)c(i,j)c(i,j) 表示集合 iii 中第 jjj 大的值,最初始的状态即为 {1,2,ans−c(1,1)+c(1,2)}\{1,2,ans-c(1,1)+c(1,2)\}{1,2,ansc(1,1)+c(1,2)}。对于每个状态会有三个可能的分支:

  • 如果 j<sizij<siz_ij<sizi,则一种可能的选择即为放弃更换为 jjj,考虑更换为 j+1j+1j+1。新的状态为 {i,j+1,w−c(i,j)+c(i+j)}\{i,j+1,w-c(i,j)+c(i+j)\}{i,j+1,wc(i,j)+c(i+j)}
  • 如果 iii 不是最后一个集合:
    • 一种可能的选择即为决定更换为 jjj,开始考虑 i+1i+1i+1 集合的选择。新的状态为 {i+1,2,w−c(i+1,1)+c(i+1,2)}\{i+1,2,w-c(i+1,1)+c(i+1,2)\}{i+1,2,wc(i+1,1)+c(i+1,2)}
    • 另外,如果 j=2j=2j=2,则一种可能的选择即为放弃更换 iii 中的元素,直接考虑 i+1i+1i+1 集合的选择。新的状态为 {i+1,2,w−c(i,2)+c(i,1)−c(i+1,1)+c(i+1,2)}\{i + 1,2,w - c(i,2) + c(i,1) - c(i+1,1) + c(i+1,2)\}{i+1,2,wc(i,2)+c(i,1)c(i+1,1)+c(i+1,2)}

开一个优先队列记录这些状态,从中取 kkk​ 轮即为答案。

文件列表

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
可以说是 C++ 语法题

直接按照题意模拟即可,注意文件(夹)名可能会重复。

巧置挡板

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

暴搜+剪枝。由于最终每一个矩形中都有且仅有一个 111,我们不妨在搜索的过程中,每次枚举所有包含某一个 111 的矩形。状态可以这样设计,我们用一个长度为 nnn 的序列来表示一条从右上到左下的单调分界线(序列中每一个元素表示该行分界线的位置),分界线左边为搜索过的区域,右边为未搜索的区域。这个状态的答案将表示完成右侧区域最少的边数。

为什么是单调的分界线?在任意一种分隔方案中,都一定存在一种矩形放置顺序,使得每次放置之后,分界线仍然是单调的。所以即使是仅考虑单调的分界线状态,也一定可以搜索到所有状态,这样可以简化状态降低复杂度。然而这样复杂度仍然较高。这里给出几种:剪枝的手段:

  • 状态可以记忆化,哈希之后用 map 存储;
  • 假设某一行有一个折角(分界线相比上一行发生左移),如果折角的右下方没有一个 111,则一定会出现空矩形,不合法;
  • 枚举当前矩形时,111 的个数超过 111 后可以直接停止,不合法。
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