1584D - Guess the Permutation & 交互题入门

这篇博客介绍了交互题的基本概念,并以1584D为例,详细讲解如何在40次询问内解决一个关于数组逆序对的交互问题。通过二分查找和性质分析,确定数组的反转起点和终点,从而找到关键参数。

1584D - Guess the Permutation & 交互题入门

一、 交互题简介

第一次做交互题,用了大概半天时间学习了交互题的概念和大致做法

交互题跟一般题相反, 一般题目是系统给你输入数据, 让你输出答案, 系统判断答案是否正确

而交互题则类似于电视节目中的猜数字, 你可以理解为后台有一些数据, 但是需要你去询问, 系统会根据你的询问给你答案, 需要你在规定的询问次数内得到答案并输出

主要的思想是二分、三分、随机数,难点在于几乎无法本地自测

交互题是special judge中的一种, 交互题的大概写法是:

// 问系统params, 返回系统给你的答案
T ask(T params ...) {
   
   
	cout << params << endl; // 输出你要问的问题 给系统
    cout.flush(); // 清空缓存
    // System.out.flush() java
    // fflush(stdout) C
    // stdout.flush() py
    cin >> ans;
    return ans;
}

以1584D为例, 介绍下这道题怎么做

二、 题目

有一个长度为n的数组, n<1e9, 初始时是自然排列. 后台有3个参数 i , j , k i, j, k i,j,k, 对这个数组的 [ i , j − 1 ] [i,j-1]

### size - variance #### 含义 在引用内容中虽未直接提及&ldquo;size - variance&rdquo;,但可从全局平均池化(GAP)对输入尺寸的鲁棒性侧面理解。一般而言,size - variance可理解为模型或算法对输入尺寸变化的敏感程度。例如,若一个模型具有高size - variance,意味着输入尺寸的微小变化可能会导致模型输出的显著改变;反之,低size - variance表示模型对输入尺寸变化不敏感。像全局平均池化,由于它对整个空间范围进行操作,对输入图像尺寸的变化不那么敏感,即具有低size - variance [^1]。 #### 应用 在计算机视觉领域,许多模型需要处理不同尺寸的输入图像。例如在目标检测任务中,图像中的目标大小和位置可能各不相同,具有低size - variance的模型可以更好地适应这种变化,提高检测的准确性。在医学图像分析中,不同患者的器官图像大小可能存在差异,低size - variance的模型能够更稳定地对这些图像进行分析和诊断。 ### permutation - invariance #### 含义 同样引用中未直接阐述&ldquo;permutation - invariance&rdquo;,其含义通常指模型或算法的输出不受输入元素排列顺序的影响。也就是说,无论输入元素如何排列,模型都会给出相同的输出结果。 #### 应用 在一些数据处理场景中,数据元素的排列顺序本身可能不携带重要信息。例如在图神经网络(GNN)中,图的节点顺序是任意的,具有permutation - invariance的GNN模型可以更有效地处理图数据,因为它不会因为节点的不同排列而产生不同的结果。在一些多目标检测或跟踪任务中,目标出现的顺序不影响最终的检测和跟踪结果,使用具有permutation - invariance的模型可以提高算法的效率和准确性。 ```python # 以下是一个简单示例,展示如何实现一个具有permutation - invariance的函数 def permutation_invariant_function(input_list): return sum(input_list) # 测试不同排列的输入 input1 = [1, 2, 3] input2 = [3, 2, 1] print(permutation_invariant_function(input1)) print(permutation_invariant_function(input2)) ```
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