codeforces1208F Bits And Pieces

本文详细解析了Codeforces竞赛中的一道F级题目,通过枚举和高维前缀和技巧,快速找到使a[i]或起来最大的(a[k]&a[j])组合,展示了算法设计与实现过程。

https://codeforces.com/contest/1208/problem/F

首先肯定是枚举a[i]然后找到能使a[i]或起来最大的(a[k]&a[j]),因为a[j]&a[k]是被绑定的。

那么问题就转化成了如何快速找到能使a[i]最大的(a[k]&a[j]),那么我们从高位到低位考虑,如果这一位a[i]中是0,那么肯定想要或上这一位使得答案变大,其实就是看这一位的超集有没有两个数字他们的位置都在i的右边就行了。

那么很显然问题转化为了一个超集的高维前缀和,每一个数字记录他作为子集的最靠后的两个数字的位置在哪里,假设在mx[i],sec[i],如果sec[i]都大于当前枚举位置的话,就说明满足存在把这一位或成1的方案了

从高位到低位考虑,如果能行就加上这一位,不行就不管。

会的东西还是太少了。。。感觉只要会高维前缀和这种F题就随便做了

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

const int maxl=3e6+10;

int n,ans;
int a[maxl];
int mx[maxl],sec[maxl];

inline void upd(int i,int x)
{
	if(x>mx[i])
		sec[i]=mx[i],mx[i]=x;
	else if(x>sec[i])
		sec[i]=x;
}

inline void prework()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{	
		scanf("%d",&a[i]);
		upd(a[i],i);
	}
	int up=1<<21;
	for(int j=0;j<20;j++)
		for(int i=0;i<up;i++)
		if(!((i>>j)&1))
		{
			upd(i,mx[i^(1<<j)]);
			upd(i,sec[i^(1<<j)]);
		}
}

inline void mainwork()
{
	int now;ans=0;
	for(int i=1;i<=n-2;i++)
	{
		now=0;
		for(int j=20;j>=0;j--)
		{
			if((a[i]>>j)&1)
				continue;
			if(sec[now^(1<<j)]>i)
				now^=(1<<j);
		}
		ans=max(ans,now|a[i]);
	}
}

inline void print()
{
	printf("%d",ans);
}

int main()
{
	prework();
	mainwork();
	print();
	return 0;
}

 

Codeforces 2123F 问题中,目标是通过重新排列数组 $ a $ 来最小化不动点的数量。所谓“不动点”是指在重新排列后的数组中满足 $ a_i = i $ 的位置。该问题要求设计一种策略,以最优方式重新排列数组元素,使得这样的不动点数量最少。 为了解决这个问题,可以采用贪心算法和图论思想相结合的策略: - 首先,观察到如果某个值 $ i $ 出现了多次(即 $ a_i = i $),那么这些重复的值必须被移动到其他位置,以消除不动点。 - 对于那些没有出现在其索引上的值(例如 $ a_i \neq i $),可以通过交换操作将其移动到合适的位置,从而避免产生新的不动点。 一个有效的解决方案可以基于以下步骤: 1. 构建一个映射表,记录每个值出现的位置。 2. 找出所有当前值等于其索引的位置(即当前的不动点)。 3. 尝试通过交换来消除这些不动点。优先考虑将这些值移动到未被占用的位置,并确保不会引入新的不动点。 4. 在无法完全消除所有不动点的情况下,选择最优的交换策略以尽可能减少不动点的数量。 以下是 Python 中的一个示例实现,用于解决此类问题的基本思路: ```python def minimize_fixed_points(n, a): pos = {} fixed_points = [] # 记录每个值的出现位置,并找出初始的不动点 for i in range(n): if a[i] == i + 1: fixed_points.append(i) if a[i] not in pos: pos[a[i]] = [] pos[a[i]].append(i) # 如果没有重复的值,则可以直接交换以消除所有不动点 result = a[:] for i in fixed_points: found = False for val in pos: if val != i + 1 and len(pos[val]) > 0: j = pos[val].pop() result[i], result[j] = result[j], result[i] found = True break if not found: # 特殊情况处理:当只剩下一个值时 for j in range(n): if j != i and result[j] != j + 1: result[i], result[j] = result[j], result[i] break return result # 示例输入 n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) result = minimize_fixed_points(n, a) print(' '.join(map(str, result))) ``` 此代码实现了上述逻辑,并尝试通过交换来最小化不动点的数量。对于大多数情况,它能够有效消除所有不动点;在某些特殊情况下(例如所有值都唯一且存在多个不动点),则需要特别处理。
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