AcWing 105.七夕祭

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七夕节因牛郎织女的传说而被扣上了「情人节」的帽子。

于是 TYVJ 今年举办了一次线下七夕祭。

Vani 同学今年成功邀请到了 cl 同学陪他来共度七夕,于是他们决定去 TYVJ 七夕祭游玩。

TYVJ 七夕祭和 11 区的夏祭的形式很像。

矩形的祭典会场由 NN 排 MM 列共计 N×MN×M 个摊点组成。

虽然摊点种类繁多,不过 cl 只对其中的一部分摊点感兴趣,比如章鱼烧、苹果糖、棉花糖、射的屋……什么的。

Vani 预先联系了七夕祭的负责人 zhq,希望能够通过恰当地布置会场,使得各行中 cl 感兴趣的摊点数一样多,并且各列中 cl 感兴趣的摊点数也一样多。

不过 zhq 告诉 Vani,摊点已经随意布置完毕了,如果想满足 cl 的要求,唯一的调整方式就是交换两个相邻的摊点。

两个摊点相邻,当且仅当他们处在同一行或者同一列的相邻位置上。

由于 zhq 率领的 TYVJ 开发小组成功地扭曲了空间,每一行或每一列的第一个位置和最后一个位置也算作相邻。

现在 Vani 想知道他的两个要求最多能满足多少个。

在此前提下,至少需要交换多少次摊点。

输入格式

第一行包含三个整数 NN 和 MM 和 TT,TT 表示 cl 对多少个摊点感兴趣。

接下来 TT 行,每行两个整数 x,yx,y,表示 cl 对处在第 xx 行第 yy 列的摊点感兴趣。

输出格式

首先输出一个字符串。

如果能满足 Vani 的全部两个要求,输出 both;

如果通过调整只能使得各行中 cl 感兴趣的摊点数一样多,输出 row;

如果只能使各列中 cl 感兴趣的摊点数一样多,输出 column;

如果均不能满足,输出 impossible。

如果输出的字符串不是 impossible, 接下来输出最小交换次数,与字符串之间用一个空格隔开。

数据范围

1≤N,M≤1000001≤N,M≤100000,
0≤T≤min(N∗M,100000)0≤T≤min(N∗M,100000),
1≤x≤N1≤x≤N,
1≤y≤M1≤y≤M

输入样例:
2 3 4
1 3
2 1
2 2
2 3
输出样例:
row 1

 题解

这道题可以进行行和列交换。

首先,明白进行上下交换不会改变列的摊点数,进行左右交换不会改变每行的摊点数。

就看上下交换吧(两个交换的思路一样)

上下交换不会改变每列的的摊点数,会改变每行的摊点数,最后我们的目的是每行的摊点数相同,

我们假设每行的总共的摊点数为xi,那么最后它们都是相等的。

由此我们就要想办法将总共的摊点均分到每行,这就转化为糖果传递的问题了

还需要注意的是,如果是both,我们要将行和列改变次数相加(因为行交换只会行,不会改变列)

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cmath>

using namespace std;

const int N=1e5+10;

typedef long long ll;

ll x,y,t,n,m;
ll row[N],col[N],b[N];

ll cal(ll a[],ll u)
{

    ll ave=t/u;
    for(int i=1;i<=u;i++) b[i]=b[i-1]+ave-a[i];
    
    sort(b+1,b+u+1);
    
    ll mid=b[u/2+1];
    
    ll res=0;
    for(int i=1;i<=u;i++) res+=abs(b[i]-mid);
    
    return res;
}

int main()
{
    cin>>n>>m>>t;
    
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        scanf("%lld%lld",&x,&y);
        row[x]++,col[y]++;
    }
    //均分的前提是,总数是行或者列的倍数才能均分
    if(t%n==0&&t%m==0)  printf("both %lld",cal(row,n)+cal(col,m));
    else if(t%n==0)  printf("row %lld",cal(row,n)); 
    else if(t%m==0)  printf("column %lld",cal(col,m));
    else cout<<"impossible"<<endl;
    return 0;
}

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### P1742 七夕节 题目概述 P1742 七夕节是一道经典的算法竞赛题目,通常涉及图论中的最小生成树(MST)或者最短路径问题。该题的核心在于如何优化牛郎与织女之间的距离计算,在满足特定条件的情况下找到最优解[^1]。 #### 题目背景描述 题目设定在一个二维平面上,给定多个点以及它们之间的边权值,要求通过某种方式连接这些点使得总代价最小化。具体来说,题目可能涉及到以下几点: - 平面内的若干节点表示不同的位置。 - 边的权重可以由两点间的欧几里得距离或其他定义的距离函数决定。 - 牛郎和织女分别位于两个固定的位置上,目标是最小化两者之间经过某些中间节点后的最终路径长度。 此类型的题目往往可以通过Kruskal算法或Prim算法来解决,其中利用并查集数据结构加速连通性的判断是一个常见的技巧[^1]。 ```python import math def euclidean_distance(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2) # Kruskal's Algorithm Example class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) def find(self, u): if self.parent[u] != u: self.parent[u] = self.find(self.parent[u]) return self.parent[u] def union(self, u, v): pu, pv = self.find(u), self.find(v) if pu != pv: self.parent[pu] = pv def kruskal(edges, n): edges.sort(key=lambda e: e[2]) # Sort by weight uf = UnionFind(n) mst_cost = 0 count_edges = 0 for u, v, w in edges: if uf.find(u) != uf.find(v): uf.union(u, v) mst_cost += w count_edges += 1 if count_edges == n - 1: break return mst_cost if count_edges == n - 1 else float('inf') ``` 上述代码片段展示了基于克鲁斯卡尔算法实现的一个例子,适用于求解平面中最优路径的问题。 #### 时间复杂度分析 对于此类问题的时间复杂度主要取决于以下几个方面: - 排序操作:`O(E log E)`,E代表总的边数。 - 查找与合并操作:接近线性时间复杂度 `O(α(V))`,V为顶点数量,而 α 是反阿克曼函数增长极慢。 因此整体效率较高,适合处理大规模输入实例[^1]。 相关问题
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