JZOJ2984游戏

题目大意

现在有一个序列a。
多组询问,每次给定m颗棋子的初始位置。
两人轮流操作,每次可以将一个位置为i的棋子移到j(满足1<=j<i,且[j,i]中a值两两不同)。
不能操作者输,每组询问先手是否必胜。

线段树

显然我们需要处理一个jump[i]表示位置i的棋子最多移到位置jump[i]。
那么一定有a[jump[i]1]=a[i]
于是可以用桶保存每个值出现的最后位置。
然后sg[i]=mexsg[ij]1<=j<=jump[i]jump[i]=0sg[i]=0
区间求mex可以使用线段树。
复杂度o(n log n)

线性做法

我们用上面的思路。
维护指针j表示jump[i]。
每当i往右移时,对j进行调整。
具体的,我们维护一个桶,我们让j不断增加直至a[i]出现次数为1。
同样我们顺便维护mex。
也就是需要兹瓷添加和删除操作,以及求mex。
那么我们同样用一个桶,now指针表示当前的mex-1。那么每次进行添加操作,now的增加函数增加1。每次删除操作,例如删除元素k,如果此时k的出现次数为0,且k不大于now,那么把now变成k-1。
由于最多进行n次添加操作,所以增加函数上限是n,因此因为添加操作而造成的now的移动的复杂度是o(n)。
由于指针j满足单调性,因此最多进行n次删除操作,而每次删除操作是o(1),因此因为删除操作而造成的复杂度是o(n)。
那么我们得到了简短优美的线性算法。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
const int maxn=100000+10,maxd=1000000+10;
int cnt[maxd],num[maxd];
int a[maxn],sg[maxn];
int i,j,k,l,t,n,m,now,ca;
int main(){
    scanf("%d",&n);
    fo(i,1,n) scanf("%d",&a[i]);
    sg[i]=0;
    cnt[a[j=1]]=1;
    num[0]=1;
    now=0;
    fo(i,2,n){
        cnt[a[i]]++;
        while (cnt[a[i]]>1){
            cnt[a[j]]--;
            num[sg[j]]--;
            if (!num[sg[j]]&&sg[j]<=now) now=sg[j]-1;
            j++;
        }
        sg[i]=now+1;
        num[now+1]++;
        while (num[now+1]) now++;
    }
    scanf("%d",&ca);
    while (ca--){
        l=0;
        scanf("%d",&m);
        fo(i,1,m){
            scanf("%d",&t);
            l^=sg[t];
        }
        if (l) printf("Yes\n");else printf("No\n");
    }
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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