ZCMU 1156 新年彩灯Ⅰ(差分树状数组 + 区间更新 + 差分法)

本文介绍了一种通过差分法高效控制大量彩灯状态变化的算法,解决了新年彩灯控制中频繁状态更新的问题。利用差分数组特性,仅需修改区间两端值即可实现状态更新,大幅降低时间复杂度。

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                                                   1156: 新年彩灯Ⅰ

Description

新年将至,YY准备挂一排彩灯,已知彩灯刚挂完的彩灯共有N盏(编号为1,2,3,……),并且都是灭的。彩灯的闪烁由一段程序控制。

每一秒钟程序会生成两个正整数a和b(1<=a,b<=N),然后将编号为a和b之间的所有灯的状态改变一次,即如果灯i是灭的,那么经过一次改变,灯i会亮,如果灯i是亮的,经过一次改变,灯i会灭。

当YY看着自己挂的彩灯不断闪烁的时候,问题来了,YY想知道任意时刻某一区间灯的状态。

Input

多组测试数据,每一组第一行是一个整数N(1<=N<=1000000)和一个整数M(1<=M<=3000)。

然后是M行数据,包括以下两种形式:

         1 a b 表示灯a和灯b之间的灯(含灯a和灯b)变换一次状态。

         0 x y 表示YY想知道此刻灯x到灯y(包含灯x和灯y)的状态.

Output

对于每次YY想知道结果的时候,输出一行灯的状态(编号小的灯优先),如果是亮的输出”1”,否则输出”0”;

Sample Input

3 3

1 1 2

1 2 3

0 1 3

Sample Output

101

题目链接 ~~~

题意解释+做法:

开始所有灯均灭,对某盏灯一次操作亮,第二次操作灭。即我们可以记录下操作次数,奇数则为亮,偶数则灭。

我们不可能挨个遍历时间复杂度太高。

我们可以采用差分法。简单讲即在一个数组中 一个数减去其前一个数得到一个新数组。

举个栗子:a[] = {1, 2, 8, 3, 6} --->b[] = {1, 1, 6, -5, 3}。b[i] = a[i] - a[i-1] ;a[i] = b[1] + ...+ b[i];

假如区间[2,4]都加上2的话

a数组变为a[]={1, 4, 10, 5, 6},b数组变为b={1, 3, 6,-5, 1};

发现了没有,b数组只有b[2]和b[5]变了,因为区间[2,4]是同时加上2的,所以在区间内b[i]-b[i-1]是不变的.

所以对区间[x,y]进行修改,只用修改b[x]与b[y+1]:

b[x]=b[x]+k;b[y+1]=b[y+1]-k;

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn = 1000000 + 100;

int n, m, bit[maxn];
int lowbit(int n)
{
    return n & (-n);
}

void add(int i, int x)
{
    while(i <= n)
    {
        bit[i] += x;
        i += lowbit(i);
    }
}

int sum(int i)
{
    int s = 0;
    while(i > 0)
    {
        s += bit[i];
        i -= lowbit(i);
    }
    return s;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d", &n, &m) != EOF)
    {
        memset(bit, 0, sizeof(bit));
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            int a, b, c;
            scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
//            cout<<"a ="<<a<<"b = "<<b<<"c = "<<c<<endl;

            if(b > c)
            {
                int t = b;
                b = c;
                c = t;
            }
            if(a == 1) // 对区间两侧改变即可。对一个区间变化其余值不变
            {
                add(b, 1);
                add(c + 1, -1);
            }
            if(a == 0)
            {
                for(int j = b; j <= c; j++)
                {
                    if(sum(j) % 2 == 0)
                        printf("0");
                    else
                        printf("1");
                }
                printf("\n");
            }

        }

    }
}

 

 

当前提供的引用内容并未提及 ZCMU OJ 的题目编号 52131。因此无法直接通过现有引用获取其具体细节或解决方案[^4]。 通常情况下,在解决 OJ 平台上的问题时,可以遵循以下方法来分析和解决问题: ### 题目解析流程 #### 数据结构与算法的选择 对于未明确描述的题目,可以根据常见题型推测可能涉及的数据结构和算法。例如: - 如果涉及到字符串操作,则需考虑大小写敏感性以及特殊字符处理[^1]。 - 若为图论相关问题(如 Domino 倒下模拟),则可采用并查集或其他连通性算法进行求解[^2]。 - 对于最大子数和等问题,动态规划可能是有效的工具之一[^3]。 以下是基于假设的一个通用框架用于解决潜在类似的编程挑战: ```python def solve_problem(input_data): """ 解决特定输入数据下的计算逻辑 参数: input_data (list): 输入参数列表 返回值: result : 计算后的结果 """ # 初始化变量 n = len(input_data) # 动态规划表初始化 dp = [0]*n dp[0] = max_sum = input_data[0] for i in range(1,n): # 更新状态转移方程 dp[i] = max(dp[i-1]+input_data[i], input_data[i]) # 跟踪全局最优解 if dp[i]>max_sum: max_sum=dp[i] return max_sum ``` 此代码片段仅作为示范用途,并不一定适用于实际编号为 `52131` 的题目情境。 ### 注意事项 当面对新类型的竞赛题目时,请务必仔细阅读原题说明文档,理解边界条件、时间复杂度需求等因素后再着手编写程序实现方案。
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