51nod 1674 区间的价值 V2

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这个题很明显是要从位运算的角度去考虑的。

考虑“与运算“ 和 ”或运算“  的性质。

与运算,是只要有一个0,那么就都是0

或运算,是只要有一个1,那么就都是1

考虑样例:

3: 011

4: 100

5: 101

假如现在扫描到了第三个数5,那么就是要求 (3 & 4& 5) * (3|4|5)

按位扫描,最高位有2个连续的1,意味着最高位可以对答案贡献2次,

然后扫描各个位,发现在上下两个的范围内,第二位是0,第三位是1。

所以在这个过程中,只需要维护一个seq数组,seq[x]表示第x个位到现在为止有多少个连续的1.

再维护一个near数组,near[x]离当前最近的第x位上为1的数的下标。


当near在seq的上面,那么就说明这里的第x个位都不可能或出1来

当near在seq的下面,就说明有一部分可以或出1来。

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
#define LL long long int
using namespace std;

const int maxn = 110000;
int seq[32];
int near[32];
int n;
LL arr[maxn];
const int mod = 1000000007;

void init()
{
	memset(seq,0,sizeof(seq));
	memset(near,-1,sizeof(near));
}



int main()
{
	while(cin>>n)
	{
		init();
		for(int i = 1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%lld",&arr[i]);				
		}
		
		LL ans = 0;
		for(int i = 1;i<=n;i++)
		{
			int pt = 0;
			int x = arr[i];
			do
			{
				if( (x%2) == 1 )
				{
					seq[pt] ++;
					near[pt] = i;
				}
				else
				{
					seq[pt] = 0;
				} 
				x/=2;
				pt++;
			}while(x!=0);
			for(int j = pt;j<=31;j++)
			{
				seq[j] = 0;
			}
			
			for(int j = 0;j<=31;j++)
			{
				if(seq[j] == 0) continue;
				else
				{
					int x = seq[j];
					LL ft = ( 1LL<<j );
					LL sc = 0;
					ft %= mod;
					for(int k = 0;k<=31;k++)
					{
						if(i - near[k] + 1> x) continue;
						else
						{
							sc += (LL)(x - (i - near[k]) ) * (1LL<<k);
							sc %= mod;
						}
					}
					ans += ft*sc;
					ans %= mod;
				}
			}
		}
		printf("%lld\n",ans);
	}
	
	
	return 0;
}



题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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