NOIp 2012 Day2 T2 借教室

本文介绍了一种处理大学教室租赁需求的高效算法。通过使用差分数组和二分搜索,该算法能够在大量订单中快速判断并找出首个无法满足的租赁请求,确保资源的有效分配。

Description

在大学期间,经常需要租借教室。大到院系举办活动,小到学习小组自习讨论,都需要向学校申请借教室。教室的大小功能不同,借教室人的身份不同,借教室的手续也不一样。

面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。

我们需要处理接下来n天的借教室信息,其中第i天学校有ri个教室可供租借。共有m份订单,每份订单用三个正整数描述,分别为dj,sj,tj,表示某租借者需要从第sj天到第tj天租借教室(包括第sj天和第tj天),每天需要租借dj个教室。

我们假定,租借者对教室的大小、地点没有要求。即对于每份订单,我们只需要每天提

供dj个教室,而它们具体是哪些教室,每天是否是相同的教室则不用考虑。

借教室的原则是先到先得,也就是说我们要按照订单的先后顺序依次为每份订单分配教室。如果在分配的过程中遇到一份订单无法完全满足,则需要停止教室的分配,通知当前申请人修改订单。这里的无法满足指从第sj天到第tj天中有至少一天剩余的教室数量不足dj个。

现在我们需要知道,是否会有订单无法完全满足。如果有,需要通知哪一个申请人修改订单。

 

Input:

第一行包含两个正整数n,m,表示天数和订单的数量。

第二行包含n个正整数,其中第i个数为ri,表示第i天可用于租借的教室数量。

接下来有m行,每行包含三个正整数dj,sj,tj,表示租借的数量,租借开始、结束分别在

第几天。

每行相邻的两个数之间均用一个空格隔开。天数与订单均用从1开始的整数编号。

 

Output:

如果所有订单均可满足,则输出只有一行,包含一个整数 0。否则(订单无法完全满足)

输出两行,第一行输出一个负整数-1,第二行输出需要修改订单的申请人编号。

 

 

Sample Input:
4 3 
2 5 4 3 
2 1 3 
3 2 4 
4 2 4

Sample Output:
-1 
2

HINT

 

【输入输出样例说明】

第 1 份订单满足后,4 天剩余的教室数分别为 0,3,2,3。第 2 份订单要求第 2 天到

第 4 天每天提供 3 个教室,而第 3 天剩余的教室数为 2,因此无法满足。分配停止,通知第

2 个申请人修改订单。

【数据范围】

对于10%的数据,有1≤ n,m≤ 10;

对于30%的数据,有1≤ n,m≤1000;

对于 70%的数据,有1 ≤ n,m ≤ 10^5;

对于 100%的数据,有1 ≤ n,m ≤ 10^6,0 ≤ ri,dj≤ 10^9,1 ≤ sj≤ tj≤ n。


 

很巧妙的题目,据说用线段树会被卡,正解 差分数组 + 二分:

二分第一个无法满足要求的订单,用差分数组Check,复杂度应该是O(nlogn)的;

代码:

 

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 using namespace std;
 5 
 6 inline void Read(int&);
 7 const int maxn = 1000000 + 5;
 8 struct App
 9 {
10     int num, s, e;
11 }app[maxn];
12 int n, m, rul[maxn], maxx;
13 int num[maxn], s[maxn], e[maxn], dif[maxn];
14 bool Check(int);
15 
16 int main()
17 {
18     Read(n), Read(m);
19     for(int i = 1; i <= n; i++)
20         Read(rul[i]);
21     for(int i = 1; i <= m; i++)
22         Read(app[i].num), Read(app[i].s), Read(app[i].e);
23     int l = 1, r = m + 1;
24     while(l <= r)
25     {
26         int mid = l + r >> 1;
27         if(Check(mid)) l = mid + 1;
28         else r = mid - 1;
29     }
30     if(r == m + 1) puts("0");
31     else cout << "-1\n" << r + 1;
32     return 0;
33 }
34 
35 bool Check(int ans)
36 {
37     for(int i = 1; i <= n; i++) dif[i] = 0;
38     for(int i = 1; i <= ans; i++)
39         dif[app[i].s] += app[i].num,
40         dif[app[i].e + 1] -= app[i].num;//差分数组的处理,自己推一下就差不多了
41     for(int i = 1; i <= n; i++)
42     {
43         dif[i] += dif[i - 1];//求出每一天的需求
44         if(dif[i] > rul[i]) return false;
45     }
46     return true;
47 }
48 
49 inline void Read(int &x)
50 {
51     x = 0;
52     bool f = 0;
53     char c = getchar();
54     while(c < '0'||c > '9')
55     {
56         f = (c == '-');
57         c = getchar();
58     }
59     while(c >= '0'&&c <= '9')
60     {
61         x = x*10 + c - '0';
62         c = getchar();
63     }
64     if(f) x = -x;
65 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/DreifxP/p/7763064.html

<think>题目:P1083 [NOIP2012 提高组] 借教室 题目描述:我们需要处理n天的借教室订单,有m个订单。每个订单包含三个参数:d_j, s_j, t_j,表示从第s_j天到第t_j天,每天需要借d_j个教室。 我们按照订单顺序处理,如果某个订单无法满足(即某一天剩余的教室数量不足),则拒绝该订单,并且输出该订单编号。 若所有订单都能满足,则输出0。 输入格式: 第一行:两个正整数n, m,表示天数和订单数量。 第二行:n个正整数,第i个数表示第i天可用于租借教室数量。 接下来m行,每行三个正整数d_j, s_j, t_j,表示第j个订单。 输出格式: 若所有订单都能满足,输出0;否则输出-1,并输出第一个无法满足的订单编号(即第一次出现不能满足的订单)。 注意:订单是按照顺序处理的,所以我们需要依次处理每个订单,并且一旦发现某个订单无法满足,就停止处理。 常规思路:直接模拟,对于每个订单,将区间[s_j, t_j]内的每一天都减去d_j,如果某一天减成了负数,则说明该订单不能满足。但是这样时间复杂度是O(n*m),对于n和m最10^6,会超时。 优化思路:使用差分数组进行区间更新,然后结合前缀和还原,同时需要二分答案(因为订单是顺序处理的,第一个不满足的订单具有二分性质:如果第x个订单不满足,则x之后的订单都不满足,而x之前的都满足)。 具体步骤: 1. 读入n, m,以及每天的教室数量数组r(1-indexed,方便处理) 2. 读入订单,每个订单包括d, s, t 3. 二分订单编号,判断从第1个订单到第mid个订单是否都能满足。判断时,使用差分数组来快速进行区间减法操作,然后检查每一天是否出现负数(即供不应求)。 二分框架: left = 1, right = m while (left <= right) { mid = (left+right)/2 if (check(mid)) { // 前mid个订单都能满足 left = mid+1 } else { right = mid-1 } } 如果left==m+1,说明所有订单都满足,输出0。 否则,输出-1和left(因为left是第一个不满足的订单编号) 注意:在check(mid)函数中,我们用差分数组来模拟前mid个订单的教室借用情况。 差分数组diff[1...n]初始为0,然后对于每个订单i (1<=i<=mid),执行: diff[s_i] += d_i diff[t_i+1] -= d_i (注意t_i+1要在数组范围内,否则不用处理) 然后计算前缀和,即第k天的教室使用量 = diff[1] + diff[2] + ... + diff[k] 然后检查每一天k:如果使用量 > r[k](第k天原有的教室数量),则返回false(表示不能满足)。 否则返回true。 但是注意:差分数组的更新是累加的,所以每次check(mid)都需要重新初始化diff数组,然后重新处理前mid个订单。 然而,如果每次check都重新处理前mid个订单,那么每次check的时间复杂度是O(mid+n),总的时间复杂度是O((m+n)*log(m)),对于n,m最10^6,log(m)约为20,总操作次数为20*(10^6+10^6)=40e6,在C++中是可以接受的。 实现细节: - 数组小:天数和订单数量最均为10^6,所以数组开1000000+10。 - 注意差分数组的边界:当t_i+1<=n时才需要减,否则不需要(超出数组范围)。 代码步骤: 1. 读入数据 2. 二分订单编号 3. 编写check函数:判断前x个订单是否都能满足。 注意:二分时,我们寻找的是第一个不能满足的订单。如果前x个订单都满足,那么第一个不能满足的订单在x+1之后;如果前x个订单不能满足,那么第一个不能满足的订单在x或之前。 输出:如果所有订单都满足(即left=m+1),输出0;否则输出-1和left(因为left是第一个不满足的订单编号)。 但是注意:我们二分的结果是left,因为当check(mid)满足时,说明前mid个订单都可以,那么第一个不满足的订单在mid+1,所以left=mid+1;当check(mid)不满足时,第一个不满足的订单在mid或之前,所以right=mid-1。最后left指向第一个不满足的订单。 因此,如果最后left落在[1, m]之间,则输出left;如果left==m+1,则说明所有订单都满足。 代码实现: 注意:差分数组在每次check时都需要重新初始化(可以每次check都创建一个新的全0数组,但这样频繁创建数组可能效率不高,所以我们可以使用一个全局的diff数组,然后在每次check时用循环将其清零?但是清零操作需要O(n),总时间复杂度O(n*logm)≈20*10^6=2e7,可以接受。或者我们可以用两个数组,一个用于存储原教室数量,另一个用于差分,然后在check函数中每次将差分数组清零的操作改为用memset?但是memset也是O(n)的。另外,我们可以使用一个临时数组,然后在check函数内部定义,利用作用域自动释放,这样也可以。 由于n最1e6,logm最多20,所以最多执行20次O(n)的操作,总操作次数20e6,可以过关。 另一种优化:不实际清零,而是记录当前check的订单数,然后每次只重新添加前x个订单?这样不行,因为每个check的x不同。 因此,我们选择在check函数内部定义局部数组,然后每次重新计算。但是这样会多次申请和释放,但总空间在20*10^6*4(int)=80MB,可能超过栈空间(局部数组在栈上可能太),所以我们将其定义为全局数组,然后在每次check时用循环填充0(或者用memset)。但是注意:全局数组的话,每次check都要清零,我们可以用循环清零,或者用memset,但memset对于1e6的数组约1ms,20次就是20ms,可以接受。 或者,我们可以在check函数内使用vector,但是动态分配也会有点时间开销。 为了效率,我们使用一个全局的差分数组,并在每次check时清零(用循环将每个位置赋0,或者用memset,但是循环清零我们可以只清零需要的那部分:1到n+1,因为订单只用到n天,所以差分数组我们只需要1到n+1,清零长度为n+2)。 具体步骤: 定义全局数组:const int MAXN = 1000010; int diff[MAXN]; // 差分数组,小为MAXN,索引从1到n+1 int r[MAXN]; // 每天的教室数量 int d[MAXN], s[MAXN], t[MAXN]; // 存储订单 在check(x)函数中: 将diff[1]到diff[n+1]清零(因为订单更新可能会用到n+1)。 然后对于每个订单i(从1到x): diff[s[i]] += d[i]; if (t[i] + 1 <= n) { diff[t[i] + 1] -= d[i]; } 然后计算前缀和sum=0,遍历每一天k(1到n): sum += diff[k]; if (sum > r[k]) { // 第k天需要的教室于拥有的教室 return false; } 如果全部天数都满足,则返回true。 注意:这里我们使用全局数组,所以在check函数中清零是必须的,否则会受到上一次的影响。 但是,我们可以避免每次清零整个数组吗?因为每次check处理的订单数不同,我们可以用另一种方式:在每次check时,我们重新创建一个临时数组,然后计算前缀和。但是这样内存消耗较。 或者,我们可以不全局清零,而是用减法撤销?但是这样并不简单,因为每次订单数量不同。 因此,我们决定使用全局数组,并在每次check时清零,但是只清零需要的位置(1到n+1),用循环。 代码示例: 注意:由于n和m最为10^6,所以数组小设为1000010。 输入输出使用scanf和printf,因为数据量较。 完整代码: </think>以下是解决「借教室」问题的 C++ 实现。该方法使用**差分数组**和**二分答案**技术优化订单处理,时间复杂度为 \(O((n + m) \log m)\),适用于规模数据。 ### 解决方案代码 ```cpp #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1000010; int n, m; int r[MAXN]; // 每天可用教室数量 int d[MAXN], s[MAXN], t[MAXN]; // 订单信息 long long diff[MAXN]; // 差分数组(使用long long防溢出) // 检查前x个订单是否可以满足 bool check(int x) { memset(diff, 0, sizeof(diff)); // 重置差分数组 for (int i = 1; i <= x; i++) { diff[s[i]] += d[i]; // 区间起点添加订单量 if (t[i] + 1 <= n) { diff[t[i] + 1] -= d[i]; // 区间终点后一天减去订单量 } } long long current = 0; // 当前每天的借用总量 for (int i = 1; i <= n; i++) { current += diff[i]; // 计算前缀和 if (current > r[i]) { return false; // 超过当天可用教室 } } return true; } int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &r[i]); } for (int i = 1; i <= m; i++) { scanf("%d%d%d", &d[i], &s[i], &t[i]); } int left = 1, right = m; // 二分订单编号 int ans = 0; while (left <= right) { int mid = (left + right) >> 1; if (check(mid)) { left = mid + 1; // 前mid个订单可满足 } else { ans = mid; // 记录第一个不满足的订单 right = mid - 1; } } if (ans == 0) { printf("0\n"); // 所有订单均满足 } else { printf("-1\n%d\n", ans); // 输出第一个不满足的订单 } return 0; } ``` ### 代码解释 1. **核心数据结构**: - `r[]`:存储每天初始可用教室数量 - `d[], s[], t[]`:存储订单的借用量、起始天和终止天 - `diff[]`:差分数组,用于高效处理区间修改 2. **`check(int x)` 函数**: - **差分数组构建**:遍历前 `x` 个订单,在 `s[i]` 处添加 `d[i]`,在 `t[i]+1` 处减去 `d[i]`(若未越界) - **前缀和计算**:逐天累加差分数组值,得到每天实际借用量 - **容量检查**:若某天借用量超过 `r[i]` 则返回 `false` 3. **二分查找逻辑**: - **初始化**:`left=1`, `right=m` - **二分过程**:若前 `mid` 个订单可满足,则向右搜索;否则向左搜索 - **结果判定**:若 `ans` 为 0 则全部满足;否则输出第一个失败订单 4. **时间复杂度**: - 每次 `check()` 操作:\(O(n + m)\) - 二分次数:\(O(\log m)\) - 总复杂度:\(O((n + m) \log m)\) 5. **空间复杂度**: - 使用 \(O(n + m)\) 的数组存储数据 - 差分数组额外占用 \(O(n)\) 空间 ### 注意事项 - **差分数组边界**:需检查 `t[i]+1` 不超过 `n`,防止数组越界 - **数据类型**:使用 `long long` 防止累加过程中的整数溢出 - **初始化清零**:每次 `check()` 需重置差分数组避免脏数据 - **输入输出**:使用 `scanf/printf` 提高效率 ### 算法分析 1. **差分技术**:将区间修改优化为 \(O(1)\) 操作 2. **二分答案**:利用订单处理的单调性(前k个满足则k-1个必满足) 3. **时间复杂度对比**: - 暴力模拟:\(O(nm)\)(超时) - 优化方案:\(O((n+m)\log m)\)(高效)
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