【题解】codeforces776D The Door Problem

本文介绍了一种使用2-SAT问题及并查集算法解决门状态转换问题的方法。通过分析门的状态与操作之间的关系,将问题转化为2-SAT问题,并利用并查集来维护强连通分量,最终判断所有门是否能被关闭。

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题意:有n扇门,每扇门的状态为开(0)或闭(1)。有m种操作,每种操作可以改变若干扇门的状态。每扇门恰好可以被两种不同的操作改变状态。给出n扇门的初始状态,问是否可以经过操作把所有的门的状态都改为闭?

分析:设可改变第i扇门的2个操作为ai和bi。若第i扇门的状态为开,则ai和bi操作恰好只能执行一个;若第i扇门的状态为闭,则ai和bi操作要么都不执行要么都执行。由此原问题转化为2-sat问题。由于所加的边比较特殊(都是无向边),所以直接用并查集来维护强连通分量即可。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=2e5+10;
int n,m,a[maxn],mp[maxn][2];
int pre[maxn];
int find(int u)
{
	if (pre[u]!=u) pre[u]=find(pre[u]);
	return pre[u];
}
void add(int u,int v)
{
	u=find(u);v=find(v);
	pre[u]=v;
}
int main()
{
	cin>>n>>m;
	for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]),a[i]=1-a[i];
	for (int i=1;i<=m;i++)
	{
		int tot;scanf("%d",&tot);
		while (tot--)
		{
			int x;scanf("%d",&x);
			if (!mp[x][0]) mp[x][0]=i;
			else mp[x][1]=i;
		}
	}
	for (int i=1;i<=2*m;i++) pre[i]=i;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	    if (a[i])
	    {
	    	add(mp[i][0],m+mp[i][1]);
	    	add(m+mp[i][0],mp[i][1]);
		}
		else
		{
			add(mp[i][0],mp[i][1]);
			add(m+mp[i][0],m+mp[i][1]);
		}
	bool flag=1;
	for (int i=1;i<=m;i++) if (find(i)==find(m+i)) flag=0;
	if (flag) cout<<"YES";
	else cout<<"NO";
	return 0;
}


### Codeforces 题目解答思路与方法 #### Monsters and Spells 的解答思路 对于题目 *Monsters And Spells* ,其核心在于模拟怪物受到伤害的过程并判断最终能否击败所有怪物。此过程涉及到贪心算法的应用,具体来说是在每一轮攻击中尽可能多地减少怪物的生命值。 为了实现这一目标,可以先按照怪物初始生命值降序排列,然后依次处理每一个怪物,在每次施放技能时优先选择能造成最大伤害的方式。通过这种方式能够确保在有限的能量下最大化总伤害输出[^1]。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int t; cin >> t; while(t--) { long long n, h, a, b, k; cin >> n >> h >> a >> b >> k; vector<pair<long long,int>> monsters(n); for(int i = 0; i < n; ++i){ cin >> monsters[i].first; // 生命值 monsters[i].second = i; } sort(monsters.rbegin(), monsters.rend()); // 按照生命值从高到低排序 bool canDefeatAll = true; for(auto& m : monsters) { if(m.first > someFunctionToCalculateDamage(h,a,b,k)){ canDefeatAll = false; break; } } cout << (canDefeatAll ? "YES\n" : "NO\n"); } } ``` 上述代码片段展示了如何读取输入数据并对怪物按生命值进行排序,之后遍历这些已排序的数据来决定是否有可能战胜所有的敌人。 #### Sequence 数字序列生成逻辑分析 针对 *Sequence* 这一问题,则采取了一种完全不同的策略。考虑到直接计算会遇到性能瓶颈以及难以预测的结果模式,转而探索是否存在周期性的特性成为了解决方案的关键所在。经过观察发现随着数值的增长确实出现了重复现象,这意味着一旦找到了这样的循环节就可以快速定位任意位置上的元素而不必逐项构建整个列表[^3]。 ```python def find_nth_number(n): sequence = [] current_num = 1 seen = {} while True: str_form = ''.join(sorted(str(current_num))) if str_form in seen: loop_start_index = seen[str_form] non_loop_part_length = len(sequence[:loop_start_index]) relative_position_within_cycle = (n - non_loop_part_length - 1) % \ (len(sequence) - non_loop_part_length) return int(''.join(sorted(str(sequence[relative_position_within_cycle])))) seen[str_form] = len(sequence) sequence.append(current_num) next_value_options = set([current_num * 2, int(''.join(sorted(str(current_num))))]) current_num = min(next_value_options.difference(set(sequence)), default=current_num + 1) print(find_nth_number(15)) # 输出应为1156 ``` 这段 Python 实现首先尝试建立直到检测到第一个重复项为止的部分序列;接着利用模运算找到给定索引 `n` 对应在环内的确切位置,并据此返回相应的整数值。
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