【NOI2015Day1T1】程序自动分析{并查集+离散化}

本文介绍了一种使用并查集解决约束满足问题的方法。通过将变量的相等性和不等性约束转化为图论问题,可以高效判断一组约束条件是否能够同时满足。文章提供了具体的代码实现和两个样例输入输出以帮助理解。

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题目描述
在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。 
考虑一个约束满足问题的简化版本:假设x1,x2,x3,…代表程序中出现的变量,给定n个形 xi=xj 或 xi≠xj 的变量相等/不等的约束条件,请判定是否可以分别为每一个变量赋予恰当的值,使得上述所有约束条件同时被满足。例如,一个问题中的约束条件为:x1=x2,x2=x3,x3=x4,x1≠x4,这些约束条件显然是不可能同时被满足的,因此这个问题应判定为不可被满足。 
现在给出一些约束满足问题,请分别对它们进行判定。 
输入 
输入文件的第 1 行包含 1 个正整数 t,表示需要判定的问题个数。注意这些问题之间是相互独立的。 
对于每个问题,包含若干行: 
第 1 行包含 1 个正整数 n,表示该问题中需要被满足的约束条件个数。 
接下来 n 行,每行包括 3 个整数 i,j,e,描述 1 个相等/不等的约束条件,相邻整数之间用单个空格隔开。若 e=1,则该约束条件为 xi=xj;若 e=0,则该约束条件为 xi≠xj。 
输出 
输出文件包括 t 行。 
输出文件的第 k 行输出一个字符串 “YES” 或者 “NO”(不包含引号,字母全部大写),“YES” 表示输入中的第 k 个问题判定为可以被满足,“NO” 表示不可被满足。 
样例输入一 


1 2 1 
1 2 0 

1 2 1 
2 1 1 
样例输入二 


1 2 1 
2 3 1 
3 1 1 

1 2 1 
2 3 1 
3 4 1 
1 4 0 
样例输出一 
NO 
YES 
样例输出二 
YES 
NO 
数据范围 
1<=n<=100000 

【分析】并查集+离散化。刚开始立马想到2-SAT,限制了思维,实际上2-SAT是不能做的,因为2-SAT是用n个变量的真假的相互关系,而这道题如果把每个条件看成一个变量,则全真没什么不可,因为条件之间没有相互关系,与2-SAT不符,如果把x【i】看成一个变量也不行,因为不是2-SAT的只能取0和1。
 
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int t,n,cnt,ans,a[100005],b[100005],c[100005],d[200005],p[200005];
int find(int x){return x==p[x] ? x : p[x]=find(p[x]) ;}
int main()
{
   //InPut
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
       //Init
        ans=1;
        cnt=0;
       //InPut
        scanf("%d",&n);
        for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d%d%d",&a[i],&b[i],&c[i]);d[++cnt]=a[i];d[++cnt]=b[i];}
       // 
        sort(d+1,d+1+cnt);
        cnt=unique(d+1,d+1+cnt)-d-1;   
            //d+1+cntd+1+n
            // 
        for(int i=1;i<=n;i++){a[i]=lower_bound(d+1,d+1+cnt,a[i])-d;b[i]=lower_bound(d+1,d+1+cnt,b[i])-d;}
             // 
       //Solve
        for(int i=1;i<=cnt;i++)p[i]=i;          //0 
        for(int i=1;i<=n;i++)if(c[i]==1)p[find(a[i])]=find(b[i]);       // 
        for(int i=1;i<=n;i++)if(c[i]==0)if(find(a[i])==find(b[i])){ans=0;break;}
       //OutPut
        printf("%s\n",ans==1 ? "YES" : "NO");
    }
   //End
    return 0;
}
### 关于NOI2015 P1955程序自动分析中的哈希算法 #### 问题背景与需求解析 在处理大规模数据集时,为了高效地识别变量之间的相等关系并进行快速查询,采用哈希技术成为一种有效手段。对于本题目而言,核心在于通过构建合理的哈希映射机制来加速对大量表达式的比较过程。 #### 哈希函数设计原则 一个好的哈希函数应当具备以下几个特性: - **均匀分布**:尽可能使不同输入得到不同的散列值; - **计算效率高**:能够在常数时间内完成一次运算; - **冲突概率低**:减少因两个不同对象被分配到相同位置而产生的碰撞现象; 针对此题目的特点,在实现过程中可以考虑使用字符串类型的键作为待存储项,并选取合适的模数以降低溢出风险以及提高空间利用率[^4]。 #### 解决方案概述 具体来说,可以通过如下方式应用哈希表解决该类问题: 1. 对每一个新读入的关系式`a==b`或`a!=b`,先分别求取左右两侧操作数对应的唯一标识符(即其所在集合编号),这一步骤可通过维护一个字典形式的数据结构轻松达成。 2. 当遇到形如`a==b`的操作指令时,则需尝试将二者所属群组合并成一个新的整体;反之若是不等于约束,则应确保它们分属独立分支之下。 3. 利用路径压缩优化Find操作性能的同时引入按秩合并不失为明智之举——前者有助于缩短后续访问链路长度,后者则可防止树状结构过度倾斜影响检索速度。 4. 最终遍历整个记录列表判断是否存在违反既定规则的情况即可得出结论。 ```java import java.util.*; public class Main { static final int MOD = (int)(1e9 + 7); // 定义大质数用于取余防溢出 public static void main(String[] args) throws Exception{ Scanner sc = new Scanner(System.in); Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); // 存储变量名与其对应ID间的映射关系 DisjointSet dsu = new DisjointSet(2 * 10000 + 5); // 并查集初始化 while(sc.hasNext()){ String op = sc.next(); String varA = sc.next(), varB = sc.next(); if(!map.containsKey(varA)) map.put(varA, map.size()); if(!map.containsKey(varB)) map.put(varB, map.size()); int idA = map.get(varA), idB = map.get(varB); if(op.equals("=")){ dsu.union(idA, idB); }else{ if(dsu.find(idA)==dsu.find(idB)){ System.out.println("NO"); return; } } } System.out.println("YES"); } } class DisjointSet { private int[] parent; private int[] rank; public DisjointSet(int n){ this.parent=new int[n]; this.rank= new int[n]; for(int i=0;i<n;++i){ parent[i]=i; rank[i]=0; } } public int find(int x){ if(x != parent[x]){ parent[x] = find(parent[x]); } return parent[x]; } public boolean union(int x,int y){ int rootX=find(x); int rootY=find(y); if(rootX ==rootY )return false; if(rank[rootX]>rank[rootY])parent[rootY]=rootX; else if(rank[rootX]<rank[rootY])parent[rootX]=rootY; else{ parent[rootY]=rootX; ++rank[rootX]; } return true; } } ```
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