蜡笔

本文介绍了一种通过二分查找及三维前缀和的方法来解决从大量三元组中选取特定数量的三元组,使得这些三元组间的最大差异最小的问题。该算法适用于数据规模较大且每个元素取值范围有限的情况。

题目大意

有n(n<=100000)个三元组。现在你需要选k个三元组,使者k个三元组两两差异(差异定义为三元组每一项差值的最大值)最小。
三元组每一项都不超过255。

二分

实际上就是挑选k个三元组使得任意两个三元组中任意项对应元素差值的最大值最小。
最大值最小自然就是二分啦。
不过二分对应的是判定性问题,怎么办呢?
我们可以统计最多能挑选多少个,那么如果这个数量大于等于k,挑选k个自然没有问题。
这就转化为判定性问题了。
观察每一项不超过255。我们二分答案ans后,可以枚举三项的上界,并求出下界,然后统计有多少个三元组每一项都在范围内。

三维前缀和

如何统计呢?
我们可以用三维前缀和以及容斥原理。
每一项可以看作一个约束。那么个数:
符合三个约束的-符合两个约束的+符合一个约束的-都不符合的。
这些都可以用三维前缀和得出。
怎么预处理三维前缀和呢?也要用容斥原理。
设cnt[i][j][k]表示三维前缀和。

cnt[i][j][k]+=(cnt[i-1][j][k]+cnt[i][j-1][k]+cnt[i][j][k-1]-cnt[i-1][j-1][k]-cnt[i-1][j][k-1]-cnt[i][j-1][k-1]+cnt[i-1][j-1][k-1]);

注意

防止越界。

参考程序

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
#define ME CQF
using namespace std;
int num[4][60],sum[4][60][60],cnt[260][260][260];
int i,j,k,l,r,mid,t,n,m,p,q;
bool czy;
int read(){
    int x=0;
    char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();
    while (ch>='0'&&ch<='9'){
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return x;
}
int max(int a,int b){
    if (a>b) return a;else return b;
}
int main(){
    n=read();m=read();
    fo(i,1,n){
        j=read();k=read();l=read();
        j++;
        k++;
        l++;
        cnt[j][k][l]++;
    }
    fo(i,1,256)
        fo(j,1,256)
            fo(k,1,256)
                cnt[i][j][k]+=(cnt[i-1][j][k]+cnt[i][j-1][k]+cnt[i][j][k-1]-cnt[i-1][j-1][k]-cnt[i-1][j][k-1]-cnt[i][j-1][k-1]+cnt[i-1][j-1][k-1]);
    l=0;
    r=255;
    while (l<r){
        mid=(l+r)/2;
        czy=0;
        fo(i,1,256){
            if (czy) break;
            fo(j,1,256){
                if (czy) break;
                fo(k,1,256){
                    q=cnt[i][j][k];
                    q-=cnt[max(i-mid-1,0)][j][k];
                    q-=cnt[i][max(j-mid-1,0)][k];
                    q-=cnt[i][j][max(k-mid-1,0)];
                    q+=cnt[max(i-mid-1,0)][max(j-mid-1,0)][k];
                    q+=cnt[max(i-mid-1,0)][j][max(k-mid-1,0)];
                    q+=cnt[i][max(j-mid-1,0)][max(k-mid-1,0)];
                    q-=cnt[max(i-mid-1,0)][max(j-mid-1,0)][max(k-mid-1,0)];
                    if (q>=m){
                        czy=1;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        if (czy) r=mid;else l=mid+1;
    }
    printf("%d\n",l);
}
蜡笔小新是一部广受欢迎的日本动漫,许多开发者会通过 Python 来实现与蜡笔小新相关的项目,例如动画制作、资源爬虫以及内容分析。以下是一些可能的方向和实现方式: ### 使用 Python 制作蜡笔小新风格的动画 Python 本身并不是动画制作的主流语言,但可以通过 `matplotlib` 和 `manim` 等库实现简单的 2D 动画效果。例如,使用 `matplotlib.animation` 模块可以创建帧动画,模拟蜡笔小新中人物的动作。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig, ax = plt.subplots() def animate(frame): ax.clear() ax.text(0.5, 0.5, '蜡笔小新', fontsize=20, ha='center') ax.set_title(f'Frame {frame}') return ax ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=200) plt.show() ``` 此类动画虽然无法与专业动画软件媲美,但可以作为学习动画原理和编程结合的入门练习。 ### 使用 Python 爬取蜡笔小新相关资源 利用 Python 的 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库可以从网络上爬取蜡笔小新相关的图片、视频链接或台词文本。例如,可以爬取某动漫网站上的蜡笔小新剧集列表。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example-anime-site.com/crayon-shin-chan' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') episodes = soup.find_all('div', class_='episode-title') for episode in episodes: print(episode.text.strip()) ``` 此类爬虫可用于收集蜡笔小新剧集信息、角色出场频率等,为后续的数据分析提供基础。 ### 使用 Python 进行蜡笔小新相关内容分析 获取蜡笔小新剧本或台词数据后,可以使用 `pandas`、`jieba`(中文分词)和 `wordcloud` 等库进行文本分析。例如,统计角色出场频率、情感倾向或生成词云。 ```python import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 假设已有蜡笔小新台词数据 data = {'character': ['小新', '风间', '小新', '妮妮', '小新']} df = pd.DataFrame(data) # 统计角色出场频率 character_count = df['character'].value_counts() # 生成词云 text = ' '.join(df['character']) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', width=800, height=400).generate(text) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() ``` 通过上述方法,可以对蜡笔小新中的角色互动、台词风格等进行可视化分析。
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