loj2340 WC2018 州区划分 状压dp+FWT

本文探讨了一个涉及子集卷积、图论和动态规划的复杂问题。通过枚举子集和状态转移,文章详细解释了如何在O(n^2 * 2^n)的时间复杂度下解决特定的DP问题。核心在于将问题转化为子集卷积形式,并巧妙地利用卷积和或运算优化计算。

Description


题面到处都有系列。。

Solution


FMT是啥,能吃吗
首先考虑怎么判合法子图(也就是欧拉回路),我们n2*2n枚举点然后统计度数就可以了
那么一个比较显然的dp就是设f[S]表示二进制状态为S的所有答案,g[S]表示S这个集合分成一份的贡献
我们枚举S的子集转移即可,这样做是O(3n)的

考虑把柿子写出来,那么就是fS=∑T⊂SfT⋅gS∖Tf_{S}=\sum\limits_{T\subset S}f_{T}\cdot g_{S\setminus T}fS=TSfTgST
这实际上就是一个子集卷积,只不过这个有自己卷自己的部分。
注意到∑T⊂SfT⋅gS∖T=∑U⊂S,V⊂S,U∪V=S,U∩V=∅fU⋅gV=∑U⊂S,V⊂S,∣U∣+∣V∣=∣S∣,U∪V=SfU⋅gV\sum\limits_{T\subset S}{f_{T}\cdot g_{S\setminus T}}=\sum\limits_{U\subset S,V\subset S,U\cup V=S,U\cap V=\emptyset}{f_{U}\cdot g_{V}}=\sum\limits_{U\subset S,V\subset S,|U|+|V|=|S|,U\cup V=S}f_{U}\cdot g_{V}TSfTgST=US,VS,UV=S,UV=fUgV=US,VS,U+V=S,UV=SfUgV
这里的转化十分的巧妙
于是我们设fi,Sf_{i,S}fi,S表示二进制中i位是1,状态为S的答案,我们对i做卷积,然后对S做或卷积就可以了
于是复杂度就是O(n2⋅2n)O(n^2\cdot2^n)O(n22n)的了,我写的代码要卡一卡常数。。

Code


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

typedef long long LL;
const int MOD=998244353;
const int N=2197152;

LL f[22][N],g[22][N],s[N],inv[N];

int rc[22][22],fa[22],d[22],w[22],c[N];
int n,m,p,lim;

void upd(LL &x,LL y) {
	x+=y; (x>=MOD)?(x-=MOD):0;
}

int read() {
	int x=0,v=1; char ch=getchar();
	for (;ch<'0'||ch>'9';v=(ch=='-')?(-1):(v),ch=getchar());
	for (;ch<='9'&&ch>='0';x=x*10+ch-'0',ch=getchar());
	return x*v;
}

void FWT(LL *a,int f) {
	for (register int i=1;i<lim;i<<=1) {
		for (register int j=0;j<lim;j+=(i<<1)) {
			for (register int k=0;k<i;++k) {
				if (f==1) upd(a[j+k+i],a[j+k]);
				else a[j+k+i]=(a[j+k+i]+MOD-a[j+k])%MOD;
			}
		}
	}
}

LL ksm(LL x,LL dep) {
	LL res=1;
	for (;dep;dep>>=1) {
		(dep&1)?(res=res*x%MOD):0;
		x=x*x%MOD;
	}
	return res;
}

int find(int x) {
	return !fa[x]?x:(fa[x]=find(fa[x]));
}

bool merge(int x,int y) {
	x=find(x),y=find(y);
	if (x==y) return false;
	return 1|(fa[x]=y);
}

bool check(int S) {
	rep(i,1,n) fa[i]=d[i]=0;
	int cnt=1;
	rep(i,1,n) if (S>>(i-1)&1) {
		s[S]=(s[S]+w[i])%MOD;
		rep(j,i+1,n) if (S>>(j-1)&1) {
			if (!rc[i][j]) continue;
			++d[i],++d[j];
			cnt+=merge(i,j);
		}
	}
	inv[S]=ksm(ksm(s[S],MOD-2),p);
	rep(i,1,n) if (S>>(i-1)&1) {
		if (d[i]&1) return false;
		cnt--;
	}
	return !cnt;
}

int main(void) {
	freopen("data.in","r",stdin);
    freopen("myp.out","w",stdout);
	n=read(),m=read(),p=read();
	lim=(1<<n)-1;
	rep(i,1,m) {
		int x=read(),y=read();
		rc[x][y]=rc[y][x]=1;
	}
	rep(i,1,n) w[i]=read();
	rep(i,0,lim) c[i]=c[i>>1]+(i&1);
	rep(i,1,lim) if (!check(i)) {
		// printf("%d\n", i);
		g[c[i]][i]=ksm(s[i],p);
	}
	f[0][0]=1;
	rep(i,0,n-1) f[1][1<<i]=(g[1][1<<i]!=0);
	rep(i,1,n) FWT(g[i],1);
	FWT(f[0],1);
	FWT(f[1],1);
	rep(i,2,n) {
		rep(j,1,i) rep(k,0,lim) {
			upd(f[i][k],g[j][k]*f[i-j][k]%MOD);
		}
		FWT(f[i],-1);
		rep(k,0,lim) {
			if (c[k]!=i) f[i][k]=0;
			else f[i][k]=f[i][k]*inv[k]%MOD;
		}
		FWT(f[i],1);
		// for (int j=0;j<=lim;++j) printf("%lld ", f[i][j]); puts("");
	}
	FWT(f[n],-1);
	printf("%lld\n", f[n][lim]);
	return 0;
}
<think>我们正在查询与LOJ6279相关的编程题目或解决方案。LOJ(LibreOJ)是一个在线的评测系统,主要收录算法竞赛题目。根据题号6279,我们需要确定该题目的具体内容。由于我无法直接访问网络,我将基于已知信息进行推理。在算法竞赛中,LOJ的题目编号通常与特定的题目对应。题号6279可能对应一个特定的问题。根据常见的题目类型,我们可以推测它可能涉及数据结构或算法。然而,为了准确回答,我们可以尝试回忆或推断常见的LOJ题目。例如,LOJ6000系列题目多为数据结构题,如线段树、树数组等。实际上,通过搜索记忆,我回想起LOJ6279是“数列分块入门3”(BlockArray3)题目。这是“分块”系列题目中的一题。题目描述:给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及间加法,询问间内小于某个值x的前驱(即最大的小于x的数)。因此,用户需要的是关于LOJ6279题目的描述和解决方案。解决方案:由于题目要求分块处理,我们将数列分成若干块,每块大小为sqrt(n)。对于每个块,我们维护一个有序的数组(用于二分查找)以及一个加法标记(记录整个块被加了多少)。操作:1.间加法:对于整块,直接更新加法标记;对于不完整的块,暴力更新元素值,然后重新排序该块(或者重新构建有序数组)。2.查询间内小于x的前驱:遍历间内的所有块。对于整块,在块的有序数组中二分查找小于(x-加法标记)的最大值;对于不完整的块,暴力遍历每个元素,判断是否小于x(注意加上加法标记)并更新最大值。代码实现(C++)示例:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>#include<climits>usingnamespacestd;constintMAXN=100010;constintBLOCK_SIZE=320;//约sqrt(MAXN)intn;vector<int>a;vector<int>block_add;//每块的加法标记vector<vector<int>>sorted_blocks;//每块的有序数组voidinit(){intblock_num=(n+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE;block_add.assign(block_num,0);sorted_blocks.resize(block_num);for(inti=0;i<n;i++){sorted_blocks[i/BLOCK_SIZE].push_back(a[i]);}for(inti=0;i<block_num;i++){sort(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end());}}voidupdate_block(intblock_id){sorted_blocks[block_id].clear();intstart=block_id*BLOCK_SIZE;intend=min((block_id+1)*BLOCK_SIZE,n);for(inti=start;i<end;i++){sorted_blocks[block_id].push_back(a[i]);}sort(sorted_blocks[block_id].begin(),sorted_blocks[block_id].end());}voidadd(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){block_add[i]+=c;}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_r);}}intquery(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;intans=-1;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){//在块i的有序数组中二分查找小于c-block_add[i]的最大值inttarget=c-block_add[i];autoit=lower_bound(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end(),target);if(it!=sorted_blocks[i].begin()){it--;intval=*it+block_add[i];if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_r];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}returnans;}intmain(){cin>>n;a.resize(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];}init();for(inti=0;i<n;i++){intop,l,r,c;cin>>op>>l>>r>>c;l--;r--;//如果题目输入是1-indexed,则转换为0-indexedif(op==0){add(l,r,c);}else{cout<<query(l,r,c)<<endl;}}return0;}```注意:上述代码是示例代码,可能需要根据题目具体输入要求进行调整。§§相关问题§§1.LOJ6279题目的具体描述是什么?2.分块算法的时间复杂度是多少?3.除了分块,还有哪些方法可以解决LOJ6279?4.如何优化分块算法的常数?5.分块算法适用于哪些场景?</think>### LOJ 6279 题目分析与解决方案 **题目描述**:LOJ 6279 是 LibreOJ 上的 **"数列分块入门 3"**,属于分块算法的经典练习题。核心要求如下: - **操作 1**:间 $[l, r]$ 内每个数加上值 $c$ - **操作 2**:查询间 $[l, r]$ 内小于 $c$ 的**最大元素值**(即前驱),不存在时返回 $-1$ #### 分块算法设计 分块的核心思想是将数列划分为 $\sqrt{n}$ 大小的块,平衡暴力操作与批量处理。 ##### 关键数据结构 1. **块内有序数组**: - 每块维护一个排序后的数组,用于二分查找前驱。 - 示例:块 $B_i$ 的排序数组为 $S_i$。 2. **加法懒标记**: - 记录整块被加的总值 $add_i$(不影响块内有序性)。 ##### 操作实现 1. **间加法($[l, r] + c$)**: - **整块**:直接更新懒标记 $add_i \gets add_i + c$,时间复杂度 $O(1)$。 - **碎块**:暴力修改元素值,并**重构有序数组**(排序),时间复杂度 $O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$。 2. **查询前驱($[l, r]$ 内 $< c$ 的最大值)**: - **整块**:在有序数组 $S_i$ 中二分查找 $c - add_i$ 的前驱,时间复杂度 $O(\log \sqrt{n})$。 - **碎块**:暴力遍历元素,检查 $a_j + add_i < c$ 并更新最大值,时间复杂度 $O(\sqrt{n})$。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100010; int n, block_size; vector<int> a; vector<int> add_tag; // 块的加法标记 vector<vector<int>> blocks; // 每块的有序数组 void init() { block_size = sqrt(n); int block_num = (n + block_size - 1) / block_size; add_tag.assign(block_num, 0); blocks.resize(block_num); for (int i = 0; i < n; i++) blocks[i / block_size].push_back(a[i]); for (int i = 0; i < block_num; i++) sort(blocks[i].begin(), blocks[i].end()); } void rebuild_block(int block_id) { blocks[block_id].clear(); int start = block_id * block_size; int end = min(start + block_size, n); for (int i = start; i < end; i++) blocks[block_id].push_back(a[i]); sort(blocks[block_id].begin(), blocks[block_id].end()); } void range_add(int l, int r, int c) { int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; if (block_l == block_r) { // 同一块内 for (int i = l; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); } else { // 左侧碎块 for (int i = l; i < (block_l + 1) * block_size; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); // 中间整块 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) add_tag[i] += c; // 右侧碎块 for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_r); } } int query_predecessor(int l, int r, int c) { int ans = -1; int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; // 左侧碎块暴力查询 for (int i = l; i < min(r + 1, (block_l + 1) * block_size); i++) { int val = a[i] + add_tag[block_l]; if (val < c && val > ans) ans = val; } // 中间整块二分查找 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) { int target = c - add_tag[i]; auto it = lower_bound(blocks[i].begin(), blocks[i].end(), target); if (it != blocks[i].begin()) { it--; int val = *it + add_tag[i]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } // 右侧碎块暴力查询 if (block_l != block_r) { for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) { int val = a[i] + add_tag[block_r]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } return ans; } int main() { cin >> n; a.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; init(); for (int i = 0; i < n; i++) { int op, l, r, c; cin >> op >> l >> r >> c; l--; r--; // 转为0-indexed if (op == 0) range_add(l, r, c); else cout << query_predecessor(l, r, c) << endl; } return 0; } ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**: - 单次修改/查询:$O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$(碎块排序主导)。 - 总操作 $m$ 次:$O(m \sqrt{n} \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$。 #### 优化技巧 1. **减少排序次数**: - 碎块修改时只重构受影响块的有序数组。 2. **块大小调整**: - 实测调整块大小为 $n^{0.6}$ 可能更快(需测试)。 #### 应用场景 分块算法适用于**强制在线**的间问题(如 LOJ 的数列分块系列题),在 $O(\sqrt{n})$ 复杂度下平衡修改与查询[^1]。
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