[arc076f]Exhausted?

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前言

你们都会hall定理推广版本。
但是我没用hall定理做啊。

题目大意

一个二分图，X部每个点i连了Y部的[1,Li]和[Ri,m]。
求n-最大匹配。

做法

考虑到二分图最大匹配等于最小覆盖。
最优方案小我们一定是选择了Y部的一个前缀和一个后缀，剩余不能因此得到覆盖的X部点要选上。
假如我们枚举选了Y部的前缀l，假设Y部选的后缀是r，那么选的点为l+m−r+1+n−∑n

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ArcEngine错误码
挣钱花388的博客
03-24 645
QQ交流群：607330463 GIS开发技术最强交流群 未经允许 禁止转载 可以参考 序号 *错误代码* *错误描述* *错误名称*0 HRESULT:0x80040201 “Failed to load a resource (string, icon, bitmap, etc).” LOA...
GIS开发进阶之路（十四） ArcEngine打开cad文件的五种方法、ArcGIS Engine错误码
你微笑时好美丶的博客
12-23 5310
ArcEngine打开cad文件的几种方法 方法一、通过遍历CAD数据集，依次加载中点线面注记等图层，所加载的数据均为一个独立的图层。 IWorkspaceFactory pWorkspaceFactory; 　　IFeatureWorkspace pFeatureWorkspace; 　　IFeatureLayer pFeatureLayer; 　　IFeatureDataset pFeatureDataset; 　　//打开CAD数据集 　　pWorkspaceFactory = new ..
[arc076F]Exhausted?
WorldWide_D的博客
11-04 845
题目大意有m个椅子，第i个在位置i，每个椅子只能坐一个人。 有n个人，第i个人能坐的椅子的位置j需满足j≤Li或j≥Ri。 现在你可以添加若干个椅子，可以放在任意实数位置。问最少加多少个n,m≤200000分析题目就是问你最多坐多少个人… 首先考虑只有L或R的限制。以只有L为例，可以按位置从小到大枚举椅子，在Li处决定i坐在哪。很显然的贪心是：枚举每往后一个椅子就多一个位置放人，然后已知Lj=
arc076F - Exhausted? 二分图匹配相关+线段树
TYB的博客
04-07 459
题解： 根据上面这个东西，我们就可以得到这样的一种做法：按照r排序，然后用线段树维护每个l的贡献，具体怎么做只能靠自己YY了，反正我这么弱都YY出来了，相信你也没问题的，注意ans初始值的设置。 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long #define pa pair<in...
AtCoder Regular Contest 076 F - Exhausted （Hall's marriage theorem 或 贪心）
kalilili的专栏
06-25 1360
转化后的题意就是：有N个人，1 ～ M号座位，第i个人愿意坐的座位是［1，Li］或 ［Ri，M］。设这个二分图最大匹配是X，然后输出N - X，即问最少有几个人意愿得不到满足。 思路： 在二分图匹配中有个Hall's marriage theorem定理（https://en.wikipedia.org/wiki/Hall%27s_marriage_theorem），这个定理给出了二分
ARC 076 F - Exhausted? -堆
Cherries
06-27 767
题意： 有Ｍ张椅子Ｎ个人，第ｉ个人可以坐的椅子是小于LiL_i或大于RiR_i，现在你可以加若干个椅子（可以视为在任意位子加，但不影响原有的椅子），使得Ｎ个人都能坐在椅子上。求最少要放几个椅子。 数据范围： 1 ≤ N, M ≤ 2×10e5 0 ≤ Li < Ri ≤ M + 1(1 ≤ i ≤ N) 算法： 把人按Ｌ排序，用堆维护暂时还没有满足的Ｒ。枚举椅子，指针扫过去就行。
ARC076F Exhausted? [Hall定理]
pocket_legend
04-04 278
Description: nnn个人，每个人可以选[1,li][1,li][1,l_i]和[ri,m][ri,m][r_i,m]的位置坐下，问最少有多少个人没有位置。 Solution: 根据HallHallHall定理，我们有最大匹配=n−|S−Λx|=n−|S−Λx|=n-|S-\Lambda{x}| 所以最少人数即为|S−Λx||S−Λx||S-\Lambda{x}|,枚举右端点...
Hall 定理学习笔记
最新发布
qq_56326461的博客
06-25 1016
对于一张二分图GVEG=(V,E)GVE，设其左右部点集分别为VLVRV_L,V_RVL​VR​，不妨认为∣VL∣≤∣VR∣∣VL​∣≤∣VR​∣，定义该二分图的一组完备匹配为左部∣VL∣|V_L|∣VL​∣个点全部成为匹配点的匹配。Hall 定理讲的是，定义NvN(v)Nv为节点vvv的邻居集，如果对于任意S⊆VLS⊆VL​，均有∣S∣≤∣⋃u∈SNu∣∣S。
网络流&二分图匹配
NEW_moon_11的博客
08-02 408
网络流 最大流 问题简述： 有一个有向图，存在源点 SSS 和汇点 TTT，每条边有一个流量，求从 SSS 到 TTT 最多能经过多少流量。 例如，在下图中： 最大流为4。 最小割 割：表示一个切面或切线，将网络分为分别包含源点和汇点的两个子集，该切线或切面与网络相交的边的集合，称为图像的割。 最小割：网络的所有割中，边权值和最小的割。 具体解释还可以参考百度百科。 显然的，最大流=最小割。 Ford-Fulkerson算法 基本思想： 这是一种贪心思想，只要存在从源点到汇点的路径，我们就沿着其中一个扩充
[AtCoder ARC076 .F] [二分图] [霍尔定理] Exhausted?
CE玩家
07-02 1810
注意到这个模型可以转化成二分图 根据霍尔定理，对于任意S∈US\in U，都要满足S≥N(S)S\ge N(S)，其中UU是全集，N(S)N(S)是与SS相连的点组成的集合。 因为N(S)N(S)都是一些在左边，一些在右边的形式，所以只要枚举一下N(S)N(S)，用线段树维护一下|S||S|的最大值就可以了。#include <cstdio> #include <iostream> #inclu
[二分图][Hall定理][线段树] ARC076 F - Exhausted?
Vectorxj的博客
01-03 468
SolutionSolution根据Hall定理答案就是MAXS⊆U(|N(S)|−|S|)\text{MAX}_{S\subseteq U}(|N(S)|-|S|)设一个点对(s,t)(s,t)代表区间[1,s]∪[t,m][1,s]\cup[t,m]。那么如果这个作为N(S)N(S)，就有Li≤s,Ri≥t,i∈SL_i\le s,R_i\ge t,i\in S。 把这些点放在平面内就相当于数
[AtCoder ARC076] F Exhausted?
weixin_30496431的博客
07-29 134
霍尔定理 + 线段树？ 咱学学霍尔定理... 霍尔定理和二分图完美匹配有关，具体而言，就是定义了二分图存在完美匹配的充要条件： 不妨设当前二分图左端集合为 X ，右端集合为 Y ，X 与 Y 之间的边集为 E 令 \(\omega(x)\) 表示在 Y 中能通过 E 与 x 中元素相连的元素数量，那么 $\forall x\in X, |x| \le |\omega(x)| $ 为 X 与 Y 存...
ARC076F Exhausted
weixin_30650859的博客
08-09 154
ARC076F Exhausted? 有 \(n\) 个人和 \(m\) 条板凳，每个板凳只能坐一个人，第 \(i\) 个人可以坐在编号为 \([1,\ l_i]\cup[r_i,\ m]\) 的板凳，求最少会有多少个人不能坐下。 \(n,\ m\leq2\times10^5,\ 0\leq l_i<r_i\leq m+1\) 贪心，数据结构 如果只有 \(l_i,\ r_i...
【ARC076D/F】Exhausted?
weixin_30242907的博客
08-17 166
Description 　　 ​　　 题目链接 　　 　　 　　 Solution 　　 ​　　 场上尝试使用优化建图网络流实现，结果T到怀疑人生。 　　 ​　　 鉴于这是个匹配问题，考虑用贪心做一下。 　　 ​　　 先退一步，想一下如果每一个人只有\([1,l_i]\)单个限制时怎么匹配。 　　 ​　　 我们应该对所有人按\(l_i\)从小到大排序。从前往后扫一次，能放则放，就能做到最大匹配。 ...
【AtCoder Regular Contest 076 F】Exhausted （贪心）
LZH的博客
08-17 2040
Description 机房里有M台电脑排成一排，第i台电脑的坐标是正整数i。 现在有N个OIer进入了机房，每个OIer需要一台电脑来学tui习ji，同时每个OIer对自己电脑所处的坐标范围有一个要求区间。第i个OIer希望自己的电脑的位置≤Li或≥Ri。自然，一台电脑只能给一个OIer使用，不然会发生友♂好的跤♂流 显然，有可能这个机房无法满足所有OIer的需求。这时老师就会在机房中增加...
[霍尔定理] AtCoder Regular Contest 076 F Exhausted?
雯舞
06-26 1026
霍尔定理 有完美匹配必然有任意 |S|≤|N(S)||S|\le|N(S)| 那么这题答案就是max{S−|N(S)|}max\{ S-|N(S)|\}我们枚举N(S)N(S)，必然是x≤s∨x≥tx\le s \vee x\ge t的形式 那么对其有贡献的ii，满足Li≤s<t≤RiL_i\le s< t\le R_i 直接扫描线注意特殊讨论N(S)N(S)是全集的情况 这样的话不用满足Li
ARC 076 F Exhausted? - 网络流 - 霍尔定理 - 线段树
Mys_C_K的博客
08-17 427
首先可以前缀和优化网络流建图并得到TLE的好成绩。 可以直接用霍尔定理（准确的说是其推广）转化，但是突然忘了Hull定理是啥了。 网上很多贪心都是错的，最经典的例如按照左端点排序相同就看右端点的做法可以被n=m=4, (1,3), (2,4), (2,5), (0,4)卡掉。 然后还是回来考虑网络流，开始思考这个特殊的网络流有什么转化方式可以直接做，人脑了1h后弃疗。 紧接着突然意识到最大...
[agc076f]Exhausted?
ZLTJohn的博客
05-14 429
题目大意 给你m个凳子，第i个的位置为i，现在有n个人要坐到凳子上，对于第i个人，它不能坐到位置在(li,ri)(li,ri)(l_i,r_i)区间里的凳子。现在问要添加多少张凳子，才能使得所有人都能坐到凳子，添加的凳子可以放在实数位置。 n,m&lt;=2e5,0&lt;=l,r&lt;=m+1. 题目分析 显然是一个二分图匹配问题。直接用n-最大匹配即可。 不知道zkw网络流在线段树...
exhausted
04-18
<think>嗯，用户现在想了解Java中的try-with-resources功能以及exhausted的含义。先看看用户之前的问题，他们之前问了关于try()参数的作用，我详细解释了自动资源管理、多资源管理和Java 9的改进，还提到了资源泄漏的风险。现在用户进一步想了解这个功能以及exhausted的相关信息，特别是结合他们提供的引用内容。 首先，用户提供的引用中有提到JedisExhaustedPoolException，这可能和连接池耗尽有关。引用2中建议使用try-with-resources来正确关闭Jedis实例，避免连接泄漏。而用户现在的问题也提到了exhausted，可能是在问连接池耗尽的原因和如何避免。 我需要把try-with-resources的功能再详细解释一遍，强调它如何自动关闭资源，防止资源泄漏，从而避免连接池被耗尽。然后，结合exhausted，比如当连接池中的资源没有被正确释放时，就会导致池耗尽，抛出异常。这时候使用try-with-resources可以确保每次使用完资源后自动关闭，归还到连接池，避免泄漏。 还要注意用户之前的问题中提到的参数作用，现在需要整合到新回答里。可能用户实际是在遇到连接池耗尽的问题，想知道如何解决，而try-with-resources是解决方案之一。需要明确两者的关联，并给出实际例子，比如引用2中的Jedis例子，说明如何正确使用try-with-resources来管理资源，防止池耗尽。 另外，用户可能对exhausted的概念不太清楚，需要解释资源耗尽的原因，比如连接未关闭、配置不当等，以及如何通过try-with-resources和合理配置来避免。需要分点说明，结构清晰，帮助用户一步步理解问题原因和解决方法。 还要检查是否有其他相关点，比如异常处理中的抑制异常，或者Java 9的特性是否相关，但可能用户更关注基础用法和exhausted的解决。确保回答简洁明了，重点突出，同时引用之前的引用内容作为支持，比如引用2中的例子直接说明如何应用try-with-resources来关闭Jedis，防止池耗尽。 最后，生成相关问题时要围绕try-with-resources的高级用法、资源耗尽的其他原因和解决方案，以及与其他异常处理的结合，帮助用户深入理解。</think>### Java try-with-resources 功能详解与资源耗尽（Exhausted）分析 --- #### 一、try-with-resources 核心功能 **作用**：通过自动资源管理机制，确保资源（如文件、数据库连接、网络连接等）在使用后**自动关闭**，避免资源泄漏。 **语法**：在 `try()` 中声明需管理的资源（必须实现 `AutoCloseable` 接口），资源会在 `try` 代码块结束时自动调用 `close()` 方法[^1][^2]。 ```java try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { // 示例：管理 Redis 连接 jedis.set("key", "value"); // 执行操作 } // 自动调用 jedis.close()，归还连接至连接池 ``` --- #### 二、资源耗尽（Exhausted）的含义与原因 **资源耗尽**指资源池（如数据库连接池、线程池）中所有可用资源已被占用且未释放，导致新请求无法获取资源。常见于以下场景： 1. **连接泄漏**：未正确关闭资源（如未调用 `close()` 方法），导致连接池资源被持续占用[^2]。 ```java // 错误示例：未关闭连接 Jedis jedis = jedisPool.getResource(); jedis.set("key", "value"); // 未关闭，连接未归还池中 ``` 2. **配置不当**：资源池容量过小或超时时间不合理，无法应对高并发请求。 3. **异常未处理**：资源关闭时抛出异常未被捕获，中断资源释放流程。 --- #### 三、try-with-resources 如何解决资源耗尽问题 1. **强制资源关闭** - 无论 `try` 块是否抛出异常，资源都会自动关闭，**杜绝泄漏**。 - 对比传统方式： ```java // 传统方式（易遗漏关闭操作） Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); // 操作 } finally { if (jedis != null) jedis.close(); // 需手动处理 } ``` 2. **抑制异常** - 若 `try` 块和 `close()` 均抛出异常，`close()` 的异常会被标记为“抑制异常”（通过 `Throwable.getSuppressed()` 获取），**优先保留主逻辑异常**[^1]。 3. **适用场景** - 管理数据库连接（如 JDBC）、网络连接（如 Jedis）、文件流等需要显式关闭的资源。 --- #### 四、避免资源耗尽的其他关键措施 1. **合理配置资源池** - 根据业务负载调整连接池大小（如 `maxTotal`、`maxIdle`）。 - 设置超时时间（如 `maxWaitMillis`），避免线程长期阻塞。 2. **监控与日志** - 通过日志监控资源池状态（如 `numActive`、`numIdle`），及时发现泄漏。 - 使用工具（如 JMX）实时查看资源使用情况。 3. **代码规范** - **禁止**在 `try-with-resources` 外直接调用资源池的 `getResource()`。 - 避免在循环中频繁创建/销毁资源（优先复用连接）。 --- #### 五、典型示例：Jedis 连接池耗尽问题解决 **问题复现**：频繁抛出 `JedisExhaustedPoolException`[^2]。 **解决方案**： ```java // 正确使用 try-with-resources 管理 Jedis 连接 try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { // 自动关闭 String value = jedis.get("key"); } // 连接自动归还至池中 ``` **配置优化**（以 Apache Commons Pool 为例）： ```properties maxTotal=50 # 最大连接数 maxIdle=10 # 最大空闲连接 minIdle=5 # 最小空闲连接 maxWaitMillis=3000 # 获取连接超时时间（毫秒） testOnBorrow=true # 验证连接有效性 ``` --- ### 相关问题 1. **try-with-resources 能否管理非 `AutoCloseable` 接口的资源？** 2. **如何自定义资源关闭逻辑（如第三方库未实现 `AutoCloseable`）？** 3. **资源池耗尽时，除了代码优化，还有哪些运维层面的排查手段？** 4. **Java 中 `Closeable` 和 `AutoCloseable` 接口的区别是什么？** --- 通过结合 `try-with-resources` 与合理的资源池配置，可从根本上避免资源耗尽问题，保障系统稳定性[^2][^3]。
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