codeforces 1204C Anna, Svyatoslav and Maps

本文介绍了一种优化算法,用于在给定的节点序列中找到最短的有效路径。通过使用双向链表和Floyd算法预处理节点间的距离,可以有效地判断并删除不必要的节点,最终得到最短的节点序列。

传送门:http://codeforces.com/problemset/problem/1204/C

我们从原p序列考虑每个点 i 能否删除,用双向链表存下当前还剩哪些点,如果他能删除,必定是 nxt[i]和pre[i]之间的距离等于必须要经过 i 的距离,那么就说明没必要经过 i 这个点

于是我们从前向后枚举,看每一个点是否能被删除,最后剩余在双向链表中的点就是必须要经过的点,也就是最短的v序列

两点间距离用floyed预处理

 

#include<bits/stdc++.h>
#define maxl 1000010
using namespace std;

int n,m,ans;
int a[maxl],pre[maxl],nxt[maxl];
int w[111][111],p[maxl];
char s[maxl];

inline void prework()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
			w[i][j]=maxl;	
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%s",s+1);
		for(int j=1;j<=n;j++)
		if(s[j]=='1')
			w[i][j]=1;
	}
	for(int k=1;k<=n;k++)
		for(int i=1;i<=n;i++)
			for(int j=1;j<=n;j++)
			{
				if(i==k || j==k || i==j) 
					continue;
				w[i][j]=min(w[i][j],w[i][k]+w[k][j]);
			}
	scanf("%d",&m);
	for(int i=1;i<=m;i++)
		scanf("%d",&p[i]);
}

inline void mainwork()
{
	for(int i=1;i<=m;i++)
		nxt[i]=i+1,pre[i]=i-1;
	int u,preu,nxtu;
	ans=m;
	u=nxt[1];
	while(u!=m)
	{
		preu=p[pre[u]];nxtu=p[nxt[u]];
		if(w[preu][p[u]]+w[p[u]][nxtu]==w[preu][nxtu])
		{
			nxt[pre[u]]=nxt[u];
			pre[nxt[u]]=pre[u];
			ans--;
		}
		u=nxt[u];
	} 
}

inline void print()
{
	printf("%d\n",ans);
	int u=1;
	do
	{
		printf("%d ",p[u]);
		u=nxt[u];
	}while(u!=m+1);

}

int main()
{
	int t=1;
	//scanf("%d",&t);
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

### 解题思路 #### 问题描述 Codeforces 1678C - Tokitsukaze and Strange Inequality 是一道关于排列组合与前缀和的应用问题。给定一个长度为 \( n \) 的排列数组 \( p \),需要统计满足条件 \( a < b < c < d \) 并且 \( p_a < p_c \) 同时 \( p_b > p_d \) 的四元组数量。 --- #### 核心思想 由于数据规模较小 (\( n \leq 5000 \)),可以直接通过枚举的方式解决问题。为了降低时间复杂度,引入 **前缀和** 技术来加速计算过程[^3]。 具体来说: - 枚举变量 \( a \) 和 \( c \),固定它们之后,目标是快速找到符合条件的 \( b \) 和 \( d \)。 - 使用预处理好的前缀和数组 `num` 来高效查询某个范围内满足特定关系的数量。 - 定义辅助数组 `sum` 表示对于固定的区间范围内的某些约束条件下的累积计数结果。 --- #### 实现细节 ##### 步骤一:构建前缀和数组 `num` 定义二维数组 `num[i][j]`,其中 `num[i][j]` 表示在序列的前 \( i \) 项中,有多少个元素大于 \( j \)。 该数组可以通过如下方式初始化: ```python n = len(p) max_val = max(p) # 初始化 num 数组 num = [[0] * (max_val + 2) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(max_val + 1, -1, -1): # 反向遍历以保持正确性 if p[i - 1] > j: num[i][j] = num[i - 1][j] + 1 else: num[i][j] = num[i - 1][j] ``` 上述代码的时间复杂度为 \( O(n \cdot m) \),其中 \( m \) 是数组中的最大值。 --- ##### 步骤二:定义并填充辅助数组 `sum` 定义另一个二维数组 `sum[i][j]`,它表示当 \( a=i \), \( c=j \) 时,在区间 \([a+1, c-1]\) 中满足 \( p[b] > p[d] \) 的总贡献次数。 利用动态规划的思想逐步更新此数组: ```python sum_ = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] bucket = [0] * (max_val + 1) for l in range(n - 1, 0, -1): bucket[p[l]] += 1 for r in range(l + 2, n + 1): sum_[l][r] = sum_[l][r - 1] + (num[r - 1][p[r - 1]] - num[l][p[r - 1]]) ``` 这里的关键在于如何有效累加当前区间的合法贡献,并借助之前已经计算的结果减少重复运算。 --- ##### 步骤三:枚举所有可能的 \( a \) 和 \( c \) 最后一步是对所有的 \( a \) 和 \( c \) 进行双重循环,并将对应位置上的 `sum[a][c]` 加入最终答案中: ```python result = 0 for a in range(1, n - 2): for c in range(a + 2, n): result += sum_[a][c] print(result) ``` 整个算法的核心部分即完成以上三个阶段的操作即可实现高效的解决方案。 --- ### 总结 本题主要考察的是对多重嵌套结构的有效简化以及合理运用前缀和技巧的能力。通过巧妙设计的数据结构能够显著提升程序运行效率至可接受水平。
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