上海计算机学会 2023年11月月赛 乙组T2 桌式足球(二分 贪心 思维)

文章介绍了如何利用贪心策略和二分查找对球和球洞进行排序,确定最优操作序列以达到最少操作次数,涉及球的移动、距离计算和维护后缀最大值。

第二题:T2桌式足球

标签:二分、贪心、思维
题意:给定一条数轴上 n n n个球和 m m m个球洞的坐标,球的坐标分别为 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1,x_2,...,x_n x1,x2,...,xn,球洞的坐标分别为 p 1 , p 2 , . . . p m p_1,p_2,...p_m p1,p2,...pm。每一轮,可以把所有球整体向左平移一格,或整体右移一格,如果有球经过平移掉入球洞,就会一直待在洞里,后续操作也不会对其有影响,求将所有球落入球洞中,需要的最少操作次数。
1 ≤ n , m ≤ 2 × 1 0 5 , − 1 0 9 ≤ x i , p i ≤ 1 0 9 1≤n,m≤2×10^5,−10^9≤x_i,p_i≤10^9 1n,m2×105,109xi,pi109,且数据保证没有 x i = p j x_i=p_j xi=pj
题解:首先,肯定得给这些球和球洞坐标分别从小到大排序。然后观察样例,发现样例是先把所有球往右移动 1 1 1格,再往左移动 4 4 4格最优。

能够想到最终的最少操作次数肯定是:一直往右、一直往左、先往左再往右、先往右再往左 这四种情况中较小次数的那个。

第一步:先去求出每个球分别往左和往右 遇到的第一个球洞的距离,这个部分我们可以通过二分找到第一个大于 x i x_i xi p j p_j pj坐标(即第 i i i个球右边第一个球洞位置),因为题目中保证没有 x i = p j x_i=p_j xi=pj,找到的 p j − 1 p_{j-1} pj1是第 i i i球左边遇到的第一个球洞位置。如果球的左边或者右边没有球洞,我们设置一下距离无穷大(因为左边或者右边没有球洞,往没有球洞的方向去移动其实没有意义)。

第二步:我们得去考虑 先往左再往右,是不是直接考虑 每个球中往左的距离最大值,再加上每个球中往右的距离最大值即可;发现这个思路其实有问题,因为准备去加的往右的距离最大值的球 可能往左的时候已经掉到球洞里面了。

所以,我们可以二分的时候存每个球离它左/右( l   / r l \ /r l /r)第一个球洞的距离放入结构体数组 a a a中,我们可以先按 a [ i ] . l a[i].l a[i].l从小到大排序;然后先跑个后缀,求出第 i i i个球到第 n n n个球中 a [ i ] . r a[i].r a[i].r最大值。

再从前往后枚举一下每个球,因为排序的问题,对于第 i i i个球来说,在它之前的球肯定会在往左 a [ i ] . l a[i].l a[i].l的距离下掉入左边的洞;移过去还得移回来,这部分距离得算两次( 2 ∗ a [ i ] . l 2*a[i].l 2a[i].l),然后剩下来就得加上第 i + 1 i+1 i+1到第 n n n个球中往右边的最大距离了(这个我们之前维护了一个后缀 s u f [ i + 1 ] suf[i+1] suf[i+1])。
式子: a n s = m i n ( a n s , 2 ∗ a [ i ] . l + s u f [ i + 1 ] ) ans = min(ans, 2 * a[i].l + suf[i + 1]) ans=min(ans,2a[i].l+suf[i+1])

第三步:求先往右再往左的,和第二步类似(按 a [ i ] . r a[i].r a[i].r从小到大排序), s u f suf suf要重新维护一下,我这边就直接给出式子了。
式子: a n s = m i n ( a n s , 2 ∗ a [ i ] . r + s u f [ i + 1 ] ) ans = min(ans, 2 * a[i].r + suf[i + 1]) ans=min(ans,2a[i].r+suf[i+1])
代码

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

typedef long long ll;
const ll INF = 1e15;
struct node {
    // l/r: 每个球离其 左边/右边 最近球洞的距离
    ll l, r;
}a[200005];

ll n, m, ans = INF;
ll x[200005], p[200005], suf[200005];

bool cmp1(node k1, node k2) {
    return k1.l < k2.l;
}

bool cmp2(node k1, node k2) {
    return k1.r < k2.r;
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> x[i];
    for (int i = 1; i <= m; i++) cin >> p[i];

    sort(x + 1, x + 1 + n);
    sort(p + 1, p + 1 + m);

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        ll k = upper_bound(p + 1, p + 1 + m, x[i]) - p;
        a[i].l = x[i] - p[k - 1];
        a[i].r = p[k] - x[i];
        if (k == 1) a[i].l = INF;
        else if (k == m + 1) a[i].r = INF;
    }

    // 先按l从小到大排序 维护一个后缀最大值r
    sort(a + 1, a + 1 + n, cmp1);
    for (int i = n; i >= 1; i--) {
        suf[i] = max(suf[i + 1], a[i].r);
    }
    // 先往左再往右或直接往右 i=0表示直接往右
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        ans = min(ans, 2 * a[i].l + suf[i + 1]);
    }

    sort(a + 1, a + 1 + n, cmp2);
    for (int i = n; i >= 1; i--) {
        suf[i] = max(suf[i + 1], a[i].l);
    }
    // 先往右再往走或直接往左 i=0表示直接往左
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        ans = min(ans, 2 * a[i].r + suf[i + 1]);
    }

    cout << ans;
    return 0;
}
### 问题解上海计算机学会 202211月乙组T2题目的大意是:给定一个正整数序列,目标是通过若干次操作将序列中所有数的总和减小到不超过 $S$,每次操作可以选择一个数减1。要求在操作中尽可能少地使用操作次数,找出最少的操作次数。 该问题可以通过贪心策略解决,具体思路如下: - **判断初始条件**:首先计算所有数的总和 $sum$。如果 $sum \leq S$,则无需进行任何操作。 - **优先减少较大的数**:为了使操作次数最少,应优先减少较大的数,因为较大的数减少1所带来的总和减少更大。 - **排序与模拟**:将数组按从大到小排序,依次减少每个数,直到总和满足条件为止。 ### 解法实现 以下是一个可能的实现代码示例: ```python n, S = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) sum_total = sum(a) if sum_total <= S: print(0) else: a.sort(reverse=True) operations = 0 for num in a: reduce_amount = min(sum_total - S, num) num -= reduce_amount sum_total -= reduce_amount operations += 1 if sum_total <= S: break print(operations) ``` ### 解法分析 - **时间复杂度**:排序操作的时间复杂度为 $O(n \log n)$,遍历数组的时间复杂度为 $O(n)$,因此总时间复杂度为 $O(n \log n)$。 - **空间复杂度**:额外使用的空间为 $O(1)$,不包括输入数组。 ### 优化与扩展 - **允许选择多个数同时减1**:如果允许每次操作同时减少多个数,则可以通过优先队列(最大堆)来维护当前最大的数,每次操作减少堆顶元素。 - **动态规划解法**:对于某些变种问题,例如要求操作后的数组满足特定条件,可以考虑动态规划解法,但此题的最优解更适合贪心策略。 - **大规模数据优化**:若数据规模较大,可以采用堆结构优化减少操作的选取过程,从而减少时间复杂度。 ### 相关问题 1. 如何解决202211月乙组T2的扩展问题,例如允许选择多个数同时减1? 2. 该题的进阶版本是否存在动态规划解法? 3. 如何优化解法以应对更大的数据规模? 4. 如果操作次数的代价不同,如何调整策略以最小化代价?
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