牛客练习赛37C 筱玛的迷阵探险 折半搜索+trie

筱玛邀请朋友参加迷阵探险游戏,通过寻找最优路径来最大化经验值。游戏在一个n×n的矩阵中进行,每步只能向下或向右移动,最终经验值由初始经验与路径上所有数的权值异或和构成。采用巧妙的折半搜索和Trie树算法,求解最大可能获得的经验值。

Description


筱玛是个快乐的男孩子。
寒假终于到了,筱玛决定请他的朋友们一起来玩迷阵探险。
迷阵可以看做一个n×n
的矩阵A,每个格子上有一个有一个数Ai,j。
入口在左上角的(1,1)处,出口在右下角的(n,n)处。每一步都只能向下或向右移动一格。最后能获得的经验值为初始经验e与路径上经过的所有数的权值异或和。
求筱玛最大可能获得的经验值。

1≤n≤20;0≤e,Ai,j<231

Solution


A掉前三题就可rk20了233

非常巧妙的做法。我们折半搜出所有结果,一半扔在trie上,另一半查询相应最大异或值就可以了

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (int i=st;i>=ed;--i)

typedef long long LL;

const int N=10000005;

struct treeNode {
	int son[2],sz;
} t[N];

int tot,ans;

struct Tree {
	int rt;
	void ins(int v) {
		if (!rt) rt=++tot;
		int x=rt;
		drp(i,30,0) {
			t[x].sz++;
			int k=((v>>i)&1);
			if (!t[x].son[k]) t[x].son[k]=++tot;
			x=t[x].son[k];
		}
		t[x].sz++;
	}
	int ask(int v) {
		int x=rt,res=0;
		drp(i,30,0) {
			int k=((v>>i)&1);
			if (t[t[x].son[!k]].sz) {
				k^=1; res+=(1<<i);
			}
			x=t[x].son[k];
		}
		return res;
	}
} T[21];

int a[21][21],id[21][21],n,e;

void dfs1(int x,int y,int d,int S) {
	if (d==n) {
		T[id[x][y]].ins(S);
		return ;
	}
	dfs1(x+1,y,d+1,S^a[x+1][y]);
	dfs1(x,y+1,d+1,S^a[x][y+1]);
}

void dfs2(int x,int y,int d,int S) {
	if (d==n) {
		ans=std:: max(ans,T[id[x][y]].ask(S^a[x][y]));
		return ;
	}
	dfs2(x-1,y,d+1,S^a[x-1][y]);
	dfs2(x,y-1,d+1,S^a[x][y-1]);
}

int main(void) {
	freopen("data.in","r",stdin);
	freopen("myp.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&n,&e);
	rep(i,1,n) id[i][n-i+1]=i;
	rep(i,1,n) rep(j,1,n) scanf("%d",&a[i][j]);
	if (n==1) {printf("%d\n", a[1][1]^e); return 0;}
	dfs1(1,1,1,e^a[1][1]);
	dfs2(n,n,1,a[n][n]);
	printf("%d\n", ans);
	return 0;
}
牛客练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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