51nod 1276 岛屿的数量【思维】好题~

本文介绍了一个有趣的问题:根据岛屿的高度和不同的海平面高度查询形成的岛屿数量。通过排序和标记的方法来优化原始的O(nm)暴力解法,最终实现高效查询。

题目来源:  Codility
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20  难度:3级算法题
有N个岛连在一起形成了一个大的岛屿,如果海平面上升超过某些岛的高度时,则这个岛会被淹没。原本的大岛屿则会分为多个小岛屿,如果海平面一直上升,则所有岛都会被淹没在水下。
给出N个岛的高度。然后有Q个查询,每个查询给出一个海平面的高度H,问当海平面高度达到H时,海上共有多少个岛屿。例如:
岛屿的高度为:{2, 1, 3, 2, 3}, 查询为:{0, 1, 3, 2}。
当海面高度为0时,所有的岛形成了1个岛屿。
当海面高度为1时,岛1会被淹没,总共有2个岛屿{2} {3, 2, 3}。
当海面高度为3时,所有岛都会被淹没,总共0个岛屿。
当海面高度为2时,岛0, 1, 3会被淹没,总共有2个岛屿{3} {3}。
Input
第1行:2个数N, Q中间用空格分隔,其中N为岛的数量,Q为查询的数量(1 <= N, Q <= 50000)。
第2 - N + 1行,每行1个数,对应N个岛屿的高度(1 <= A[i] <= 10^9)。
第N + 2 - N + Q + 1行,每行一个数,对应查询的海平面高度(1 <= Q[i] <= 10^9)。
Output
输出共Q行,对应每个查询的岛屿数量。
Input示例
5 4
2
1
3
2
3
0
1
3
2
Output示例
1
2
0
2

思路:


1、暴力处理O(nm)肯定不行,那么考虑对其进行优化:

①首先我们对山峰的高度进行从小到大排序,当然我们同时留一个索引(输入的时候a【i】.pos=i)用来记录原来的位子。.

②然后我们对询问的水平线的高度进行从小到大排序,当然我们同事也留一个索引,用来记录原来的位子。

③对于当前询问的水平线高度,我们对应将比这个高度低的山峰高度全部置为0.(因为进行了排序,那么我们这里处理会非常方便)

④同时我们对这些山峰进行处理的时候处理两种情况:第一种就是多了一片岛屿,第二种就是少了一片岛屿,对应第一种情况,如果当前去掉的这个山峰的两边都是山峰,那么才能多一片岛屿,对于第二种情况,如果当前去掉的这个山峰的两边都是水了,我们才能少了一片岛屿。之前排序的时候我们保留了索引,所以这里的处理也是非常简单的。

⑤对应将所有询问都处理完毕之后,统一输出即可。


2、题目还是很有趣的~


Ac代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
    int val,pos;
}a[100500];
struct node2
{
    int num,pos;
}p[100500];
int b[100500];
int ans[100500];
int cmp(node a,node b)
{
    return a.val<b.val;
}
int cmp2(node2 a,node2 b)
{
    return a.num<b.num;
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i].val);
            b[i]=a[i].val;
            a[i].pos=i;
        }
        sort(a+1,a+1+n,cmp);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d",&p[i].num);
            p[i].pos=i;
        }
        int j=1;
        int output=1;
        int maxn=0;
        sort(p+1,p+1+m,cmp2);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            if(p[i].num<=maxn)
            {
                ans[p[i].pos]=output;
            }
            else
            {
                int tmp=0;
                maxn=p[i].num;
                while(j<=n&&a[j].val<=p[i].num)
                {
                    if(b[a[j].pos]>0&&b[a[j].pos+1]>0&&b[a[j].pos-1]>0)output++;
                    if(b[a[j].pos]>0&&b[a[j].pos+1]==0&&b[a[j].pos-1]==0)output--;
                    b[a[j].pos]=0,j++;
                }
                ans[p[i].pos]=output;
            }
        }
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            printf("%d\n",ans[i]);
        }
    }
}



51nod 3478 涉及一个矩阵问,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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