EOJ Monthly 2018.12 C. 她的名字 (模拟)

本文解析一道算法竞赛题目,通过预处理和组合数的巧妙运用,解决了一个关于从特定数字串中抽取子串的问题。文章深入探讨了如何高效地计算满足特定条件的子串数量,为参赛者提供了宝贵的解题思路。

C. 她的名字

单测试点时限: 4.0 秒

内存限制: 512 MB

“他走过一个又一个星球,
却始终放不下对她的思念。“
”深情终究是一趟孤独的旅程,
她是他永远的牵绊。”

我们每个人心中都有一只小狐狸。我们渴望被自己喜欢的人驯服。

爱情是彼此之间至为甜蜜的臣服。我们都是傻痴痴的小狐狸,徒具一副精明的外表。

就像你走到哪都挂念着她,想把她写进自己的歌里,成为你们共同的记忆。

你想从她全部由数字构成的名字里取出其中的 N 个数字,维持原来的顺序,组成结尾为数字 XY 的新词。

你自然希望自己的歌能够很长很长,歌词的每一句都能饱含甜蜜。

所以你想知道,她的名字能够组成多少个长度为 N 且结尾为数字 XY 的新词(如果从她名字中取出的任意一个数字位置不同,两个词就被认为是不同的)。

输入

第一行包含一个由数字构成的字符串 S (1≤|S|≤2 000)。

第二行包含一个整数 Q (1≤Q≤5⋅105),表示需要选择的不同结尾数量。

接下来的 Q 行,每行包含了一个整数 N (1≤N≤5⋅105) 和两个数字 XY,用空格隔开,表示需要选择的歌词的长度和结尾。

输出

对于每一个询问,输出一个整数,表示答案。

答案可能会很大,你只需要输出对于 109+7 取模后的结果。

样例

input

312121
4
2 21
3 31
4 22
3 22

output

3
0
1
2

提示

样例中第一个询问:312121, 312121, 312121.

第二个询问:无。

第三个询问:312121.

题意:略;

题解:自己没写出来,听说需要预处理,不预处理会超时,后来补提,感觉暴力真好:详细解释看代码:

#include <iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod=1e9+7;
const int MAX = 2018;
ll c[MAX][MAX];
ll ans[MAX][MAX];
void init(){//组合数,公式就不说了
	c[0][0]=1;
	for (int i = 1; i <= 2000;i++){
		c[i][0]=1;
		for (int j = 1; j <= i;j++){
			if(j<=i/2) c[i][j]=(c[i-1][j-1]%mod+c[i-1][j]%mod)%mod;
			else c[i][j]=c[i][i-j];
		}
	}
}
int main(){
	init();
	string s;
	cin >> s;
	int len=s.size();
	for (int i = 0; i <= 9;i++){//预处理
		for (int j = 0; j <= 9;j++){
			int sum=0;//统计i后面有几个j
			for (int k = len-1; k >= 0;k--){
				for (int r = 2; r <= k+2;r++)
				if(s[k]==i+'0'&&sum) ans[r][i*10+j]=(ans[r][i*10+j]%mod+c[k][r-2]%mod*sum%mod)%mod;
				if(s[k]==j+'0') sum++;
			}
		}
	}
	int q;
	scanf("%d",&q);
	while(q--){
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		if(x>len||x<2) printf("0\n");//大于字符串长度,和小于2直接不存在
		else printf("%d\n",ans[x][y]);
	}
	return 0;
}

 

### 关于 EOJ 3681 的中位数问题解析 #### 题目概述 题目描述了一张由 \( n \) 个点和 \( m \) 条边组成的有向无环图 (DAG),其中每个节点具有一个点权 \( A_i \)[^2]。目标是找到从起点 \( 1 \) 到终点 \( n \) 所有可能路径中的最大中位数值。 --- #### 解题思路分析 为了求解此问题,需考虑以下几个方面: 1. **定义中位数** 对于一条路径上的点权序列,假设其长度为奇数,则中位数为按升序排列后的中间值;若长度为偶数,则通常取两个中间值的平均值作为中位数。 2. **二分查找法的应用** 要最大化路径的中位数,可以通过二分查找来逼近最优解。设定初始范围为所有点权的最大值和最小值之间,并逐步缩小范围直到满足精度条件(即绝对或相对误差小于 \( 10^{-4} \))[^3]。 3. **验证候选中位数的有效性** 给定当前猜测的中位数 \( mid \),通过调整权重重新构建图模型:将大于等于 \( mid \) 的点赋正权值,其余点赋负权值。随后利用动态规划或其他算法判断是否存在总权重非负的可行路径。 4. **实现细节** - 使用拓扑排序处理 DAG 图结构。 - 动态维护前缀和数组以便快速计算子路径权重之和。 以下是基于上述逻辑的具体代码实现: ```python from collections import deque, defaultdict def can_find_non_negative_path(graph, weights, threshold): """检查是否存在一条路径使得经过调整后的权重和 >= 0""" dp = [-float('inf')] * len(weights) order = topological_sort(graph) for node in order: if weights[node] >= threshold: current_weight = 1 else: current_weight = -1 dp[node] = max(dp[node], current_weight) for neighbor in graph.get(node, []): dp[neighbor] = max(dp[neighbor], dp[node]) return dp[-1] >= 0 def topological_sort(graph): """对给定的 DAG 进行拓扑排序""" indegree = {node: 0 for node in range(len(graph))} queue = deque() for u in graph: for v in graph[u]: indegree[v] += 1 for node in indegree: if indegree[node] == 0: queue.append(node) result = [] while queue: curr = queue.popleft() result.append(curr) for next_node in graph[curr]: indegree[next_node] -= 1 if indegree[next_node] == 0: queue.append(next_node) return result def find_max_median(n, edges, values): """主函数用于寻找最大中位数""" INF = float('inf') low, high = min(values), max(values) precision = 1e-5 graph = defaultdict(list) # 构建邻接表表示的图 for a, b in edges: graph[a].append(b) best_mid = -INF while abs(high - low) > precision: mid = (low + high) / 2 if can_find_non_negative_path(graph, values, mid): best_mid = max(best_mid, mid) low = mid else: high = mid return round((best_mid + low) / 2, 5) # 输入样例测试部分省略... ``` --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度主要取决于二分次数以及每次验证操作的时间开销。假设有 \( k \) 层次迭代完成二分过程,则整体时间复杂度大约为 \( O(k \cdot E) \),其中 \( E \) 表示边的数量。 - 空间复杂度则受存储图数据结构的影响,约为 \( O(V+E) \),\( V \) 和 \( E \) 分别代表顶点数目与边数量。 ---
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