[洛谷P3939]数颜色

题目大意:有n个物品,每个物品有一个颜色。现在有两种操作:1.查询l~r内有多少颜色为c的物品并输出。2.将第x个物品和第x+1个交换。现在让你实现这些操作。

解题思路:首先一共有300000种颜色,最多只有300000个物品,但如果直接开数组,结果可想而知。

所以考虑用vector保存每种颜色的编号。

并且我们保证每个vector里的值都是升序的。

首先考虑操作2。如果两个相邻的物品的位置交换,只要它们的颜色不同,则在vector中交换两个元素时,仍然保持升序。

那么如果颜色相同,就不用交换了,否则需要交换两个物品的颜色,并且在vector中也交换。

由于vector中是升序的,所以可以用二分查找(lower_bound)的方法找到两个物品的迭代器,然后交换里面的值即可。

对于操作1,很容易想到用vector右边的指针减去左边的指针。那么用二分出两个迭代器,然后相减即可。

总时间复杂度$O(m\log n)$。

C++ Code:

#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cctype>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 300005
#define vt vector<int>::iterator
int n,m,a[N];
vector<int>p[N];
inline int readint(){
    char c=getchar();
    for(;!isdigit(c);c=getchar());
    int d=0;
    for(;isdigit(c);c=getchar())
    d=(d<<3)+(d<<1)+(c^'0');
    return d;
}
int main(){
    n=readint(),m=readint();
    for(int i=1;i<=n;++i)p[a[i]=readint()].push_back(i);
    while(m--){
        int cz=readint();
        if(cz==2){
            int x=readint();
            if(a[x]==a[x+1])continue;
            vt p1=lower_bound(p[a[x]].begin(),p[a[x]].end(),x),
            p2=lower_bound(p[a[x+1]].begin(),p[a[x+1]].end(),x+1);
            *p1=x+1,*p2=x;
            int f=a[x];
            a[x]=a[x+1],a[x+1]=f;
        }else{
            int l=readint(),r=readint(),c=readint();
            vt l1=lower_bound(p[c].begin(),p[c].end(),l),
            r1=upper_bound(p[c].begin(),p[c].end(),r);
            printf("%d\n",r1-l1);
        }
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Mrsrz/p/7773966.html

### 关于洛谷 P1162 填涂颜色的 Python 解法 洛谷 P1162 的核心在于通过动态规划来解决问题。该问题可以被抽象成一个二维网格上的路径计问题,其中每一步的选择受到前一步状态的影响[^1]。 以下是基于动态规划的思想实现的一个解法: #### 动态规划的状态定义 设 `dp[i][j]` 表示到达第 i 行 j 列时的不同填涂方案量。由于每一格的颜色取决于其上一格和左一格的颜色,因此可以通过转移方程计算当前格子的可能性目。 #### 转移方程 对于任意位置 `(i, j)`,如果它可以从上方 `(i-1, j)` 或左侧 `(i, j-1)` 移动过来,则有如下关系: \[ dp[i][j] = (dp[i-1][j] + dp[i][j-1]) \% mod \] 这里 `%mod` 是为了防止值过大而取模操作,通常题目会指定一个较大的质作为模。 #### 边界条件 初始状态下,起点处只有一种方式到达自己,即 \( dp[0][0] = 1 \);其他超出边界的情况均视为不可达,对应的值初始化为零。 下面是完整的 Python 实现代码: ```python def fill_color(n, m, k): MOD = int(1e9 + 7) # 初始化 DP 组 dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 1 # 枚举每一个单元格并更新状态 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): if i == 1 and j == 1: # 特殊处理第一个格子 dp[i][j] = k % MOD else: dp[i][j] = ((k - 1) * (dp[i-1][j] + dp[i][j-1])) % MOD return dp[n][m] # 输入部分 n, m, k = map(int, input().split()) result = fill_color(n, m, k) print(result) ``` 此程序实现了上述逻辑,并能够高效地求解大规模输入下的结果。 --- #### 注意事项 在实际提交过程中需要注意以下几点: 1. 据范围可能较大,需考虑优化空间复杂度。 2. 取模运算应贯穿整个过程以避免溢出错误。 3. 对于特殊情况(如单行或单列),可以直接给出结论而不必进入循环。 ---
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