洛谷P3960 [NOIP 2017 提高组] 列队 分析与思考

这道题独特在需要自己设计一个能够完成特定操作的数据结构而不是直接套用现有的数据结构

每次将一个数取出,若这个数的坐标是(x,y),这个数右边的数要全部往左挪一个,最后一列,第x行以后的数要全部向上挪一个

这样挪来挪去,往后考虑就不太好有思路了

这样划分这个数的阵列:

C(R0)
R112345
R2678910
R31112131415
R41617181920

其中R表示row行,C表示column列

对于R1,R2,.....,Rn,每次把一个数(这个数位于上图中的蓝色部分,也就是第1到m-1列),挪走,可以看作在Rx(x是挪走的数的行坐标)那行中,把这个数删去,删去这个数后,R0中第x行的数补到第Rx的末尾

发现,C同样也是这样,每次操作会删去第x个数(x是数的横坐标),然后将被删去的那个数补到末尾

将C看作第0行,即R0

因此,需要一种数据结构,可以删除每行中的第i个数(人为指定i),然后将一个数添加到该行末尾

要高效实现这个数据结构,可以使用树状数组,快速求一个序列的前缀和

什么序列呢?以R1为例 1 2 3 4,初始的时候所有数都存在,这个序列是 1 1 1 1 

如果删掉第3个数 序列变为 1 1 0 1,再删掉第二个数 ,变为 1 0 0 1,因此1-i的前缀和为1-i中有多少个数还在序列中,写成pref[i],每次要修改第y列的数,(也就是R1中存在的第y个数)就是求满足pref[i]=y的最小i值(因为有0所以可能有多个i满足要求),这一点使用二分实现

增加数的时候,每行使用一个vector记录该行末尾新增加的数

但是,每行使用一个树状数组,内存不够用,所以可以针对第1-n行,记录每一行删去的数的纵坐标的集合y1,y2....,(y1表示第删去当前的第y1个数)和每个y对应的操作序号id1,id2...,预处理每一行每次操作删去的数为[包含删去和没有删去的数的序列]的第几个数,针对每一行记录下来

比如 1 2 3 4 5,被删成 1 4 5以后,要删第二个数(此时y=2),此时pref[4]=2并且4是使pref[i]=2的最小i,所以删的是实际上的第4个数

在最后对每个操作进行回答的时候,用树状数组维护R0的前缀和

复杂度分析

若每行序列极限长度为mx,则mx=max(m,n)+q

预处理的复杂度:mxlog(mx)+q*(log(mx)+log(mx)*log(mx)) 

计算结果时的复杂度:q*(log(mx)+log(mx)*log(mx))

综合来看,为mxlog(mx)+q*(log(mx)+log(mx)*log(mx)) 

mx和q同一数量级,所以是qlog(q)+q(logq+logqlogq),综合一下是q(logq)^2

若q取到 3*1e5,大约是47715265<100000000=1e8

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<utility>
#include<vector>
using namespace std;

#define lowbit(x) (x&(-x))
#define ll long long

const int maxn=3*1e5+5;
int tree[maxn*2],pre[maxn],optx[maxn],opty[maxn];
int n,m,q,mx;

vector<pair<int,int>> row_op[maxn];
vector<ll> add[maxn];

void update(int x,int d){
    while(x<=mx){
        tree[x]+=d;
        x+=lowbit(x);
    }
}

int query(int x){
    int res=0;
    while(x){
        res+=tree[x];
        x-=lowbit(x);
    }
    return res;
}

int bin_search(int tar){
    int l=1,r=mx+1;
    int ans=-1;
    while(l<r){
        int mid=(l+r)>>1;
        if(query(mid)>=tar){
            ans=mid;
            r=mid;
        }else{
            l=mid+1;
        }
    }
    return ans;
}

int main()
{
    freopen("D:\\in.txt","r",stdin);
    ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);

    cin>>n>>m>>q;
    mx=max(m,n)+q;
    //由于内存限制,只能一行一行地预处理每次删去的数的原位置
    //所以保存每行删去的数的位置,以及对应的操作序号
    for(int i=1;i<=q;i++){
        int x,y;cin>>x>>y;
        optx[i]=x;opty[i]=y;
        if(y!=m){
            row_op[x].push_back({y,i});
        }
    }
    //预处理出行删去的数的原位置
    //树状数组初始化为每个数都存在
    for(int i=1;i<=mx;i++){
        update(i,1);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=0;j<row_op[i].size();j++){
            pair<int,int> t=row_op[i][j];
            int y=t.first,id=t.second;

            int ori=bin_search(y);
            pre[id]=ori;
            update(ori,-1);
        }
        for(int j=0;j<row_op[i].size();j++){
            pair<int,int> t=row_op[i][j];
            int y=t.first,id=t.second;

            update(pre[id],1);
        }
    }
    //1.维护最后一列,维护新增的数 2.输出结果
    for(int i=1;i<=q;i++){
        int x=optx[i],y=opty[i];
        //将最后一列的第x个数,加入第x行的新增数的序列中
        int ori=bin_search(x);
        update(ori,-1);
        //输出结果
        ll ans;
        ll last;
        if(ori<=n){
            last=1LL*ori*m;
        }else{
            last=add[0][ori-n-1];
        }
        if(y<m){        //针对行的询问
            if(pre[i]<m){
                ans=pre[i]+1LL*(x-1)*m;
            }else{
                ans=add[x][pre[i]-m];
            }
        }
        else {
            ans=last;
        }
        cout<<ans<<"\n";
        //更新add
        add[0].push_back(ans);
        if(y<m){
            add[x].push_back(last);
        }
    }
    return 0;
}

### NOIP2017 提高 列队 问题 解题思路 #### 问题描述 给定一个 n 行 m 列的矩阵,初始时每个位置都有一个人。有 q 次操作,每次操作给出两个人的位置 (x, y),表示这个人离开了队伍。离开的人会重新站在最后一列的最后一行。需要支持这些操作并能快速查询某个人当前所在的位置。 #### 数据结构选择 为了高效处理上述操作,可以采用动态开点线段树来管理行列中的人员变动情况[^2]。具体来说: - 对于每一行建立一棵线段树用于记录该行内成员的具体分布状况; - 另外再单独设立一颗针对最右侧一列的全局线段树负责追踪所有被移至末端的新成员; 通过这种方式可以在 O(logN) 的时间复杂度下完成单次更新以及定位请求。 #### 关键算法逻辑 当执行一次删除动作 `(x,y)` 后: - 需要先将原位于此处的目标个体从对应行内的局部线段树中剔除出去; - 接着把原本处于 `x` 行末尾的那个元素补充进来填补空缺,并相应调整其在线段树里的状态; - 最后再把这个已经被挤出来的对象追加到整体序列最后面的一列上,同样利用相应的数据结构保持有序性。 以下是 Python 实现代码片段展示如何构建此类解决方案: ```python from collections import defaultdict class SegmentTree: def __init__(self, size): self.tree = [defaultdict(int)] * (size << 2) def update(self, idx, val, node=1, start=0, end=None): if not end: end = len(self.tree) >> 2 if start == end: self.tree[node][idx] += val else: mid = (start + end) >> 1 if idx <= mid: self.update(idx, val, node << 1, start, mid) else: self.update(idx, val, (node << 1) | 1, mid + 1, end) self.push_up(node) def push_up(self, node): pass # Implement according to specific requirements def main(): n, m, q = map(int, input().split()) row_trees = [SegmentTree(m) for _ in range(n)] col_tree = SegmentTree(n*m-n+1) changes = [] while q > 0: x, y = map(lambda z: int(z)-1, input().split()) # Convert from 1-based index last_in_row = m - 1 removed_val = row_trees[x].query(y, y)[y] row_trees[x].update(y, -1) if y != last_in_row: moved_from_end_of_row = row_trees[x].query(last_in_row, last_in_row)[last_in_row] row_trees[x].update(last_in_row, -1) row_trees[x].update(y, moved_from_end_of_row) new_pos_at_last_col = col_tree.query(col_tree.size()-len(changes), col_tree.size())[col_tree.size()-len(changes)] col_tree.update(len(changes)+1, removed_val) changes.append((new_pos_at_last_col//m + 1, new_pos_at_last_col % m)) q -= 1 if __name__ == "__main__": main() ```
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