1478C Nezzar and Symmetric Array (构造)

本文解析了一种计算序列中每个元素ai与其相对位置距离和的算法,重点在于找出最大和第二大的ai值,同时考虑整数性和正性。通过实例演示和代码实现,展示了如何根据给定d序列确定ai值并判断条件。

题目

思路:首先来看一下这个距离是怎么计算的
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 不难发现4到3和-3的距离和=2 * 4 到-2 2到-1 1的距离和也都为2 * 4,在此可以发现规律一个较大的数到两个较小的数的距离和等于其自身二倍。观察0 1 2 -1 -2…到4 -4的距离和为都为2*4,又发现了一个规律一个绝对值较小的数和两个绝对值比它大的正负数的距离和=二倍大数的绝对值。

那么给出了d的序列,不难得出最大的那个di必然是最大的那个数和其他数的距离和,其对应的ai值为(di/2)/n,现在我们得到了最大的那个ai,那么我们现在要推出第二大的ai,其值=((第二大di)/2-最大ai)/(n-1),依此类推,每求出一个ai判断其是否为整数、是否>0,若否则NO。另如果di为奇数或不是成对出现容易发现一定为NO。

看一个例子:

4
40 56 48 40 80 56 80 48

首先d无奇数,每种d数量都为2

d由大到小排列为80 56 48 40

a1=(80/2)/4=10 符合整数且>0

a2=(56/2-10)/3=6 符合整数且>0

a3=(48/2-10-6)/2=4 符合整数且>0

a4=(40-10-6-4)=0不符合>0 NO

#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
typedef long long ll;

int main()
{
	int t;cin >> t;
	while (t--)
	{
		ll n;cin >> n;
		map<ll, ll,greater<ll>> ma;
		int f = 0;
		for (int i = 1;i <= 2 * n;i++)
		{
			ll a;cin >> a;ma[a]++;
			if (a % 2 == 1)f = 1;
		}
		for (auto i = ma.begin();i != ma.end();i++)
		{
			if (i->second != 2)f = 1;
		}
		if (f)cout << "NO" << endl;
		else
		{
			ll n = ma.size(), s = 0;
			for (auto i = ma.begin();i != ma.end();i++)
			{
				if (i->first/2-s <= 0 || (i->first/2-s) % n != 0)
				{
					f = 1;break;
				}
				s += (i->first / 2 - s) / n;
				n--;
			}
			if (f)cout << "NO" << endl;
			else cout << "YES" << endl;
		}
	}
}
<think>我们正在讨论对称张量和对称秩的概念,用户希望看到相关的代码实现。根据之前的引用,对称张量是指其元素在下标的任意排列下保持不变的张量。对称秩(symmetric rank)是指将一个对称张量表示为对称秩1张量的最小数目。 由于用户没有指定编程语言,我们将使用Python和NumPy库来演示。在NumPy中,我们可以创建对称张量,并尝试计算对称秩。然而,计算对称秩是一个复杂的问题,通常需要特定的算法(如使用交替最小二乘法等)来近似分解。这里我们将展示如何创建一个对称张量,并演示对称张量分解(CP分解的对称版本)的简单示例。 注意:对称秩的计算通常是非平凡的,而且对于高阶张量,精确计算对称秩是困难的。因此,实际代码中往往使用近似分解来估计秩。 步骤: 1. 定义一个对称张量(例如三阶超对称张量)。 2. 使用对称张量分解(CP分解)来分解这个张量为对称秩1张量的和。 3. 分解后的秩(即使用的秩1张量的个数)就是对称秩的估计。 我们将使用`tensorly`库,它是一个用于张量分解的Python库。如果用户没有安装,需要先安装(`pip install tensorly`)。 示例:一个三阶超对称张量的CP分解(对称分解)。 注意:在对称CP分解中,我们要求每个秩1张量都是对称且相同的(即由同一个向量生成)。对于三阶超对称张量,一个对称秩1张量可以写为`v⊗v⊗v`(即三个相同向量的外积)。 我们将使用Tensorly的对称CP分解功能。 参考:Tensorly的文档中关于对称张量分解的部分:http://tensorly.org/stable/modules/generated/tensorly.decomposition.symmetric_parafac.html 但是,请注意,对称秩的精确计算通常很难,所以这里我们只能得到近似分解,并观察使用的分量数(即分解的秩)。 由于用户没有提供具体的张量,我们将创建一个已知对称秩的对称张量。例如,我们创建一个由两个对称秩1张量组成的对称张量,即: T = a⊗a⊗a + b⊗b⊗b 然后,我们尝试使用对称CP分解(秩=2)来分解它,并验证分解的误差。 代码步骤: 1. 导入必要的库。 2. 创建两个向量a和b。 3. 计算两个对称秩1张量(a⊗a⊗a和b⊗b⊗b)并相加。 4. 使用对称CP分解(指定秩=2)来分解张量T。 5. 检查重建误差。 如果误差很小,则说明我们成功地用两个秩1张量表示了原张量,即对称秩为2。 注意:在实际问题中,我们并不知道对称秩,因此需要尝试不同的秩直到重建误差满足要求。这里我们假设已知秩为2。 代码实现: </think>基于您对对称张量的需求,我将提供Python代码实现,使用NumPy库处理对称张量操作,并解释对称秩的计算原理。 ### 对称张量生成与验证代码 ```python import numpy as np def create_symmetric_tensor(order, dim): """ 创建n阶dim维对称张量 order: 张量阶数 dim: 每个维度的尺寸 """ shape = tuple(dim for _ in range(order)) tensor = np.random.rand(*shape) # 对称化处理:对所有索引排列取平均 for perm in permutations(range(order)): tensor = (tensor + np.transpose(tensor, perm)) / 2 return tensor def is_symmetric(tensor): """ 验证张量是否对称 """ order = tensor.ndim for perm in permutations(range(order)): if not np.allclose(tensor, np.transpose(tensor, perm)): return False return True # 使用示例 dim = 3 # 维度 order = 3 # 阶数 sym_tensor = create_symmetric_tensor(order, dim) print(f"对称张量形状: {sym_tensor.shape}") print(f"对称性验证: {is_symmetric(sym_tensor)}") ``` ### 对称秩计算实现 ```python def symmetric_rank(tensor, tolerance=1e-6): """ 计算对称张量的对称秩 原理:寻找最小r使得张量可表示为r个秩1对称张量的和 """ from scipy.optimize import minimize n = tensor.shape[0] # 维度 r = 1 # 初始秩 while True: # 初始化随机向量 vectors = [np.random.randn(n) for _ in range(r)] # 构建目标函数:最小化重构误差 def objective(x): recon = np.zeros_like(tensor) for i in range(r): v = x[i*n : (i+1)*n] rank1_tensor = np.ones(tensor.shape) for j in range(tensor.ndim): rank1_tensor = rank1_tensor * v.reshape( [-1 if k==j else 1 for k in range(tensor.ndim)] ) recon += rank1_tensor return np.linalg.norm(tensor - recon) # 优化求解 res = minimize(objective, np.concatenate(vectors)) # 检查误差 if res.fun < tolerance: return r r += 1 # 增加秩继续尝试 # 使用示例 rank = symmetric_rank(sym_tensor) print(f"对称秩: {rank}") ``` ### 关键概念说明 1. **对称张量**:满足 $x_{i_1i_2\cdots i_k} = x_{\pi(i_1)\pi(i_2)\cdots\pi(i_k)}$ 的张量,其中 $\pi$ 是任意排列[^1] 2. **对称秩**:将对称张量表示为对称秩1张量(形式为 $v^{\otimes k}$ )的最小个数 $r$ [^1] 3. **秩1对称张量**:可分解为单个向量的张量积 $\mathbf{v} \otimes \mathbf{v} \otimes \cdots \otimes \mathbf{v}$ ### 应用场景 此代码可用于: 1. 材料力学中的应力分析 2. 量子化学中的电子密度表示 3. 机器学习中的高阶统计特征提取 4. 计算机视觉中的结构张量处理[^3]
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