EOJ 3272 核反应控制

http://acm.ecnu.edu.cn/problem/3272/
最近学校OJ需要挂VPN才能进……

有集合 A={a1,a2,…,an},如果存在 i,j,k(i≠j,i≠k,j≠k) 使得 ai+aj=ak,则输出 NO;否则输出 YES。

数据没加强前很简单,暴力枚举加一点小优化就可以过。加强之后的标准做法FFT,暂时还不太会。有学长写了一种类似分块的办法:

用一个数组 b[] 表示集合,即当且仅当集合中存在 x 时 b[x]=1。将数组 b[] 分块,每块都用二进制数表示。由于 C++ 中最大的整数类型占 64 位,因此可以把每 64 各元素合成一个二进制数。这样的复杂度是 n∗maxa[i]/64,可以在规定时间(4s)内跑完。

受其启发,我偷懒采用了如下野鸡做法:

将数组 b[] 用二进制数 B 表示,于是可以直接判断 B&(B≪a[i]) 是否为零来获得答案。

问题在于,这样一来B最大可以有 2200000 2 200000 ,远远超出long long/long double范围。而如果用高精度写则丧失了位运算的优势。

不过我们还有STL。

嗯,就是bitset啦。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int maxn = 2e5+5;
bitset<maxn> bs;
int a[maxn], n;

int main()
{
    int cas;
    cin >> cas;
    for (int t = 1; t <= cas; ++t)
    {
        scanf("%d", &n);
        int maxa = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            scanf("%d", a+i);
            maxa = max(maxa, a[i]);
        }
        printf("Case %d: ", t);
        try
        {
            bs.reset();
            for (int i = 1; i <= n; ++i)
                bs.flip(a[i]);
            for (int i = 1; i <= n; ++i)
            {
                if (a[i]*2  > maxa) continue;
                bs.flip(a[i]);
                if (( (bs << a[i]) & bs).any())
                    throw 1;
                bs.flip(a[i]);
            }
            puts("YES");
        } catch (int e)
        {
            puts("NO");
        }
    }
    return 0;
}
### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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