2017暑假七林集训day11

上午

今天因为一些特殊原因,考试的时间被调整到了上午。拿到t1,和昨天一样,并没有什么很好的思路,于是去看t2。t2是一个丢蛋的题,然后发现自己连样例都玩不动,跳过看t3。t3有一个挺容易拿的30分做法,果断写了,先避免爆零。倒回去看t2,准备拿n >= 100的部分分(n >= 100相当于无限蛋),结果测评的时候发现手写log蜜汁挂掉。又返回去看t3,写了个(可能能过一些点的)优化,结果交的时候忘了关调试输出,结果连那30分也丢了。t1还是没什么想法,暴力也没写完。

下午

下午听朱昶宇讲课。t1是一道dp。先用n方的时间预处理区间[L, R]是否可选,若可选,就计算这个区间内不同的数的异或和是多少。dp[i]表示前i个数的最大值。转移的话,这个数不选很明显dp[i] = dp[i-1],否则就枚举区间L,用预处理好的值转移。t2是经典题,有名的鹰蛋问题,也是dp,g[i][j]表示用i个蛋摔j次可以试出多少层,于是显然g[i][j] = g[i-1][j-1](破了)+g[i][j-1](没破)+1。这个问题给我们的启发是如果dp中有一维很大存不下就可以把它丢到值里面去(一个很重要的思想)。t3的话,我们发现,对n方个点的询问是无法避免的,时间的浪费主要在枚举每一行/列上。于是我们可以保存每一行/列的最大dp值,直接转移即可。然后接下来的内容是树形dp。树形dp其实是有一些套路的,一般来说都是用儿子/后代来更新父亲/祖先。不过树形dp的代码量和灵活性都比基础dp大,需要多练题才能掌握。学长还讲了DAG上的dp。DAG上的dp与树形差不多。学长还讲了一些经典题。今天感觉很有收获,学习了一些dp的典型方法,自己的能力有一定的提高。
### 关于雅礼集训 2017 Day1 的题目及解析 #### 题目概述 根据已知引用内容[^3],雅礼集训 2017 Day1 的核心问题是关于矩阵操作的优化问题。给定一个 \(n \times m\) 的字符矩阵,其中 `#` 表示黑色格子,`.` 表示白色格子。目标是最小化将整个矩阵变为全黑所需的步数。 --- #### 解析与算法思路 ##### 输入描述 输入的第一行为两个整数 \(n\) 和 \(m\),分别代表矩阵的行数和列数。接下来 \(n\) 行每行包含长度为 \(m\) 的字符串,表示矩阵的内容。 ##### 输出描述 输出最小的操作次数使得整个矩阵变成全是黑色格子的状态。如果没有可行方案,则输出 `-1`。 --- ##### 算法设计 1. **可行性判断** 如果初始矩阵没有任何黑色格子 (`#`) 存在,则无法通过任何有限次操作使矩阵变黑,因此直接返回 `-1`[^4]。 2. **计算最少步数** 对于每一行,定义两种可能的操作方式: - 将该行全部涂黑。 - 不改变该行状态,仅依赖后续列操作来覆盖剩余白格。 同样地,对于每一列也存在类似的策略选择。最终的目标是综合考虑行列操作的影响,找到全局最优解。 3. **动态规划或贪心求解** 使用简单的遍历方法统计各行列中的黑白分布情况,并基于此决定最佳行动顺序。特别注意边界条件处理以及特殊情况下的额外开销评估。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; int n, m, h[MAXN], l[MAXN]; char s[MAXN][MAXN]; int main(){ cin >> n >> m; bool has_black = false; for (int i = 1; i <= n; ++i){ cin >> (s[i]+1); for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (s[i][j] == '#'){ has_black = true; h[i]++; l[j]++; } } } if (!has_black){ cout << "-1"; return 0; } int res = INT_MAX; for (int i = 1; i <= n; ++i){ res = min(res, m - h[i] + !l[i]); } int extra_cost = 0; for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (l[j] != n) extra_cost += 1; } cout << res + extra_cost; } ``` 上述代码实现了基本逻辑框架,包括读取数据、初步分析是否存在解决方案的可能性以及最后一步汇总总成本的过程[^3]。 --- #### 复杂度分析 时间复杂度主要取决于两次嵌套循环扫描整个矩阵所需的时间量级 O(n*m),空间消耗同样维持在线性范围内 O(n+m)。 --- #### 注意事项 - 当前实现假设所有测试实例均满足合理范围内的尺寸规格;实际应用时需增加更多健壮性的错误检测机制。 - 结果验证阶段应充分考虑到极端情形比如完全空白或者满布障碍物等情况是否被妥善处置。 ---
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