【考试题 - 排列】 分治+树形DP

探讨了一种利用单调栈和分治策略解决特定排列问题的方法。通过分析元素间的大小关系,将问题转化为树形结构,进而求解满足条件的排列数量。介绍了算法实现过程,包括初始化、查询、分治求解和深度优先搜索。

题意:求有多少种排列满足 $i$ 之前第一个小于 $i$ 的位置是 $q[i]$.  

如果没有 $q[i]$ 的限制,答案就是全排列,然后 $q[i]$ 会限制一些元素之间的大小关系.  

直接做的话没办法方便地求出元素之间的大小关系.   

不妨思考单调栈的过程:如果遇到前缀最小值的话肯定会将栈清空. 

那么也就是说如果最小值 $i$ 将序列分为 $L,R$,则 $L,R$ 之间相互不影响.         

有上述结论后就可以根据最小值进行分治了,会形成一个树形结构.    

建出树后令 $f[x]$ 表示以 $x$ 为根的子树有多少种排列满足限制,然后转移的话乘上一个组合数就好了. 

code: 

#include <cstdio>  
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>    
#define N 500008 
#define ll long long  
#define mod 998244353
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin)
using namespace std; 
int n,edges; 
int fac[N],inv[N],g[20][N],q[N],Lg[N],hd[N],to[N],nex[N],f[N],size[N];    
void add(int u,int v) { 
    nex[++edges]=hd[u]; 
    hd[u]=edges,to[edges]=v;  
}
int qpow(int x,int y) { 
    int tmp=1; 
    for(;y;y>>=1,x=(ll)x*x%mod) {    
        if(y&1) tmp=(ll)tmp*x%mod; 
    } 
    return tmp; 
}  
inline int get_inv(int x) { 
    return qpow(x,mod-2); 
}
void init() { 
    fac[0]=1; 
    for(int i=1;i<N;++i) fac[i]=(ll)fac[i-1]*i%mod; 
    inv[1]=1; 
    for(int i=2;i<N;++i) inv[i]=(ll)(mod-mod/i)*inv[mod%i]%mod;  
    inv[0]=1;  
    for(int i=1;i<N;++i) inv[i]=(ll)inv[i-1]*inv[i]%mod; 
} 
int C(int x,int y) { 
    return (ll)fac[x]*inv[y]%mod*inv[x-y]%mod;  
}        
void build() { 
    for(int i=1;(1<<i)<=n;++i) 
        for(int j=1;j+(1<<i)-1<=n;++j) {
            int a=g[i-1][j],b=g[i-1][j+(1<<(i-1))];   
            if(q[b]<=q[a]) g[i][j]=b; 
            else g[i][j]=a;  
        }
    Lg[1]=0; 
    for(int i=2;i<N;++i) { 
        Lg[i]=Lg[i>>1]+1;  
    }
}
int query(int l,int r) { 
    int det=Lg[r-l+1];  
    return q[g[det][r-(1<<det)+1]]<=q[g[det][l]]?g[det][r-(1<<det)+1]:g[det][l];  
}
int solve(int l,int r) {   
    if(l>r) return 0; 
    int now=query(l,r);   
    if(q[now]!=l-1) {  
        printf("0\n"); 
        exit(0);  
    }    
    int a=solve(l,now-1),b=solve(now+1,r);    
    if(a) add(now,a);  
    if(b) add(now,b);   
    return now;  
}
void dfs(int x) { 
    f[x]=1;  
    for(int i=hd[x];i;i=nex[i]) { 
        int y=to[i]; 
        dfs(y),size[x]+=size[y];  
        f[x]=(ll)f[x]*C(size[x],size[y])%mod*f[y]%mod;    
    } 
    ++size[x];  
}
int main() {  
    // setIO("input");      
    init(); 
    scanf("%d",&n); 
    for(int i=1;i<=n;++i) { 
        scanf("%d",&q[i]);  
        g[0][i]=i;  
    }  
    build();  
    int p=solve(1,n);   
    dfs(p);  
    printf("%d\n",f[p]);  
    return 0; 
}

  

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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