P3203 [HNOI2010]弹飞绵羊 —— 懒标记?分块?LCT?...FAQ orz

本文介绍了一款名为“弹飞绵羊”的游戏背后的算法原理。通过分块技术和LCT(链剖分树)方法解决游戏中绵羊弹射路径的问题,实现了高效计算并讨论了不同算法的适用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

好久没写博客了哈,今天来水一篇。_(:з」∠)_

题目 :弹飞绵羊(一道省选题)

题目描述

某天,Lostmonkey发明了一种超级弹力装置,为了在他的绵羊朋友面前显摆,他邀请小绵羊一起玩个游戏。游戏一开始,Lostmonkey在地上沿着一条直线摆上n个装置,每个装置设定初始弹力系数ki,当绵羊达到第i个装置时,它会往后弹ki步,达到第i+ki个装置,若不存在第i+ki个装置,则绵羊被弹飞。绵羊想知道当它从第i个装置起步时,被弹几次后会被弹飞。为了使得游戏更有趣,Lostmonkey可以修改某个弹力装置的弹力系数,任何时候弹力系数均为正整数。

输入输出格式

输入格式:
第一行包含一个整数n,表示地上有n个装置,装置的编号从0到n-1。

接下来一行有n个正整数,依次为那n个装置的初始弹力系数。

第三行有一个正整数m,

接下来m行每行至少有两个数i、j,若i=1,你要输出从j出发被弹几次后被弹飞,若i=2则还会再输入一个正整数k,表示第j个弹力装置的系数被修改成k。

输出格式:
对于每个i=1的情况,你都要输出一个需要的步数,占一行。

输入输出样例

输入样例#1:
4
1 2 1 1
3
1 1
2 1 1
1 1

输出样例#1:
2
3

说明

对于20%的数据n,m<=10000,对于100%的数据n<=200000,m<=100000

分块艹法

分析(1)

首先,本人拿到这篇题目的时候脑子是没有转过来的。那时候我在想什么呢?。。。对,当我们修改了某个点的k值之后,那么这个操作对于后面的点来说是没有丝毫的影响的,但却会使其前面的指向它的节点造成影响(因为一开始我没用分块嘛,直接用了一个比较暴力的思想:ans存答案,来做这道题的),于是乎觉得这样做太暴力,然后就弄了个懒标记和染色(但是有点复杂的样子于是乎挂了)。然后就直接一个朴素的懒标记骗了个50,TLE 五个点。

代码如下。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int M=2e5+100;
inline int read(){
    int x=0; char c=getchar();
    while(!isdigit(c)) c=getchar();
    for(;isdigit(c);c=getchar()) x=x*10+c-'0';
    return x;
}
int n,m,tag;
int k[M],ans[M];
inline void dfs(int to){  //更新区间内节点的ans值
    for(int i=tag-1;i>=to;--i)
        ans[i]=ans[i+k[i]]+1;
}
int main(){
    n=read();
    for(int i=0;i<n;++i)
        k[i]=read();
    for(int i=n-1;i>=0;--i){
        if(i+k[i]>=n) ans[i]=1;
        else ans[i]=ans[i+k[i]]+1;
    }
    m=read();
    while(m--){
        int op=read();
        if(op==1){
            int now=read();
            if(tag>now) dfs(now); //向前更新节点的ans值,直到当前的节点
            printf("%d\n",ans[now]);
        }
        else if(op==2){
            int now=read(),nwk=read();
            if(nwk==k[now]) continue;
            if(tag>now) dfs(now);  //原本的懒标记在后面那么先将now~tag的节点的ans值更新
            tag=now;    //懒标记记录下当前修改的位置
            k[now]=nwk; int to=now+k[now];
            if(to>=n) ans[now]=1;
            else ans[now]=ans[to]+1;
        }
    }
    return 0;
} 

那么我们先不进行分块解法的讨论,首先看看一道简单的分块题来熟(复)悉(习)一下分块这个算法吧。(如果你是初学,请点这里

Title :A Simple Problem with Integers

Description

You have N integers, A1, A2, … , AN. You need to deal with two kinds of operations. One type of operation is to add some given number to each number in a given interval. The other is to ask for the sum of numbers in a given interval.
//概述一下,就是区间加以及区间求和(简直就是模板题),另外提一下这个东西也可以用线段树做

Input

The first line contains two numbers N and Q. 1 ≤ N,Q ≤ 1e5.
//表示有n(不超过1e5)个数字,Q(不超过1e5)个操作
The second line contains N numbers, the initial values of A1, A2, … , AN. -1e9 ≤ Ai ≤ 1e9.
//第二行有n个数字,都是int/2的范围内的(但是加起来是会爆int的)
Each of the next Q lines represents an operation.
//表示接下来Q行是Q个操作
“C a b c” means adding c to each of Aa, Aa+1, … , Ab. -1e4 ≤ c ≤ 1e4.
//C: 表示对a~b进行区间加操作
“Q a b” means querying the sum of Aa, Aa+1, … , Ab.
//Q: 表示询问a~b的区间和

Output

You need to answer all Q commands in order. One answer in a line. //回答询问,每行一个答案

Sample Input

10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q 4 4
Q 1 10
Q 2 4
C 3 6 3
Q 2 4

Sample Output

4
55
9
15

Hint

The sums may exceed the range of 32-bit integers.
//可能会爆int(就是要你开long long)

代码如下:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<math.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int M=1e5+100;
inline ll read(){
    ll x=0,f=1; char c=getchar();
    for(;!isdigit(c);c=getchar()) if(c=='-') f=-1;
    for(;isdigit(c);c=getchar()) x=x*10+c-'0';
    return x*f;
}
int n,q,block,num,l[M],r[M];
ll blg[M],a[M],d[M],sum[M];
inline void build(){ //建立分块
    block=sqrt((double)n);
    num=n/block; if(n%block) ++num; 
    for(int i=1;i<=num;++i)
        l[i]=(i-1)*block+1,r[i]=i*block;
    r[num]=n;
    for(int i=1;i<=n;++i)
        blg[i]=(i-1)/block+1,sum[blg[i]]+=a[i];
}
inline void update(int x,int y,int k){ //一个更新区间的操作
    if(blg[x]==blg[y]){
        sum[blg[x]]+=(y-x+1)*k;
        for(int i=x;i<=y;++i)
            a[i]+=k;
        return ;
    }
    sum[blg[x]]+=(r[blg[x]]-x+1)*k;
    sum[blg[y]]+=(y-l[blg[y]]+1)*k;
    for(int i=x;i<=r[blg[x]];++i) a[i]+=k;
    for(int i=l[blg[y]];i<=y;++i) a[i]+=k;
    for(int i=blg[x]+1;i<blg[y];++i) d[i]+=k;
}
ll query(int x,int y){ //询问区间加的操作
    ll ans=0;
    if(blg[x]==blg[y]){
        for(int i=x;i<=y;++i)
            ans+=a[i]+d[blg[i]];
        return ans;
    }
    for(int i=x;i<=r[blg[x]];++i) ans+=a[i]+d[blg[i]];
    for(int i=l[blg[y]];i<=y;++i) ans+=a[i]+d[blg[i]];
    for(int i=blg[x]+1;i<blg[y];++i) ans+=sum[i]+block*d[i];
    return ans;
}

int main(){
    n=read();q=read();
    for(int i=1;i<=n;++i)
        a[i]=read();
    build();
    while(q--){
        char op=getchar();
        while(!isupper(op)) op=getchar();
        int L=read(),R=read();
        if(op=='Q') printf("%lld\n",query(L,R));
        else update(L,R,read());
    }
    return 0;
}

于是一道模板题热热身之后,大家应该有些分块思路了吧、?


分析(2)

于是乎该怎么办呢?(这个懒标记骗的分不满意啊)那么经过深思熟虑之后,我终于发现了这道题原来是可以用分块暴力来做的。具体怎么实现呢?其实就是说我们要维护某个点的话,就是维护他所在的那块区间里的值。什么值呢? 第一个值是该节点跳出该区间所需的步数,第二个值是该节点跳出该区间后到达的下一个节点的位置(注意下一个节点不一定在该区间相邻的区间内)。于是乎这道题我就用个分块维护区间信息的方法A了此题。那么为什么用分块做效率较高呢?因为分块时我们对于区间的操作只有一个预处理(n)+分块询问、维护(m*sqrt(n))的时间复杂度,即:O(n+m*sqrt(n)),这已经算是对于此问题一个较优的解法了(当然更优的还有动态树lct)。

代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int M=2e5+100;
inline int read(){ //快读 
    int x=0; char c=getchar();
    while(!isdigit(c)) c=getchar();
    for(;isdigit(c);c=getchar()) x=x*10+c-'0';
    return x;
}
int n,m,block,num;
int k[M],l[M],r[M],blg[M],ans[M],to[M];

inline void build(){  //建立分块区间 
    block=sqrt(n);
    num=n/block; if(n%block) ++num;
    for(int i=1;i<=num;++i)
        l[i]=(i-1)*block+1,r[i]=i*block;
    r[num]=n;
    for(int i=1;i<=n;++i)
        blg[i]=(i-1)/block+1;
}

inline void work(int x,int y){ //分块区间维护 
    for(int i=y;i>=x;--i){
        int nxt=i+k[i];
        (nxt>r[blg[i]])?
        (ans[i]=1,to[i]=nxt):
        (ans[i]=ans[nxt]+1,to[i]=to[nxt]);
    }
}

inline int query(int now){ //单点询问
    int res=ans[now],nxt=to[now];
    for(int i=blg[now]+1;nxt<=n;++i)
        res+=ans[nxt],nxt=to[nxt];
    return res;
} 

int main(){
    n=read(); build();
    for(int i=1;i<=n;++i)
        k[i]=read();
    work(1,n);  //先维护一下整个区间 
    m=read();
    while(m--){
        int op=read();
        if(op==1){
            int now=read()+1;
            printf("%d\n",query(now));
        }
        else{
            int now=read()+1,kk=read();
            k[now]=kk;
            work(l[blg[now]],r[blg[now]]); //这里只需维护单个分块区间 
        }
    }
    return 0;
}

于是乎,这道题我们就可以愉快的用分块A了。


LCT艹法

那么…如果要高级一点的话,我们是不是可以考虑一下 LCT呢?
(如果你还不懂LCT:1. 你可以跳过一下内容; 2.你可以学习一下 LCT ,温馨提示,学习LCT的一个前提就是你会 Splay ,然后树剖会不会没关系,问题貌似不大)

那么这道题为什么可以用 LCT 来做呢?
我们考虑一下,从任意一个节点弹飞后会到达的节点 有且只有 一个
而且任意节点指向的节点必然在当前节点的后面(题目中的性质)

那么我们是不是可以建一棵树来维护这些父子信息呢?当然可以!
但是如何表示绵羊被弹飞了呢?其实我们只需要加一个不存在的点设为弹飞节点就行了
任意点上的羊要是找不到后面的节点了(即被弹飞了),就连向这个不存在的点
而每次询问我们就拎出询问该到根节点(上述的弹飞节点)的这条路径,输出树的 size-1 就行了
那么…为什么输出 size-1 就可以了?
我们可以发现某节点上的绵羊被弹次数等于该节点在树中(根为弹飞节点)的 深度-1
而这条路径被我们拉出来形成一个小 splay 了之后它的 size 不就是等于深度了么?

那么一个节点的父节点要被修改了怎么办我们只需要 cut 掉老的边, link 上新的边就行了
而这些操作我们都可以用 LCT 简单实现!

//by Judge (忽然爱上压行,将就一下)
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define ls ch[x][0]
#define rs ch[x][1]
#define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
const int M=2e5+100;
int nxt[M],f[M],ch[M][2],siz[M],stk[M],rev[M];
inline int get(int x){ return ch[f[x]][1]==x; } //splay得到父子关系
inline void pushr(int x){ std::swap(ls,rs),rev[x]^=1; }
inline void pushup(int x){ siz[x]=1+siz[ch[x][0]]+siz[ch[x][1]]; }
inline void pushdown(int x){ if(rev[x]) pushr(ls),pushr(rs),rev[x]=0; }
inline bool nroot(int x){ return ch[f[x]][0]==x||ch[f[x]][1]==x; } //判断是否非根
inline void rotate(int x){ // rotate , Splay 里面的不解释 
    int y=f[x],z=f[y],sn=get(x),b=ch[x][sn^1];
    if(nroot(y)) ch[z][get(y)]=x; ch[y][sn]=b,ch[x][sn^1]=y;
    if(b) f[b]=y; f[y]=x,f[x]=z,pushup(y);
}
inline void splay(int x){ // splay 直旋到根的模板
    int y=x,z=0; stk[++z]=y;
    while(nroot(y)) stk[++z]=y=f[y];
    while(z) pushdown(stk[z--]);
    for(y=f[x];nroot(x);rotate(x),y=f[x])
        if(nroot(y)) rotate(get(x)^get(y)?x:y);
    pushup(x);
}
inline void access(int x){ for(int y=0;x;x=f[y=x]) splay(x),rs=y,pushup(x); }  //打通 x 到根的路径
inline void find_root(int x){ access(x),splay(x); while(ls) pushdown(x),x=ls; }
inline void make_root(int x){ access(x),splay(x),pushr(x); }  //将 x 设为根
//(如果你对LCT不是特别掌握的话,一定要好好思考为什么要 pushr !以及不 pushr 所带来的后果)
inline void spilt(int x,int y){ make_root(x),access(y),splay(y); } //拉出 x - y 的路径
inline void link(int x,int y){ make_root(x),find_root(y),f[x]=y; } //连边
inline void cut(int x,int y){ make_root(x),find_root(y),f[x]=ch[y][0]=0,pushup(y); } //切边
int main(){
    int n,m,x,k,opt; scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n+1;++i) siz[i]=1; //每个节点初始独立,size = 1
    for(int u=1,v;u<=n;++u)
        scanf("%d",&k),nxt[u]=min(u+k,n+1),f[u]=nxt[u];
        //注意这里不要作死去 link !会T的! 本人亲测(好吧是坑)
    scanf("%d",&m);
    while(m--){
        scanf("%d",&opt);
        switch(opt){ //两种操作
            case 1: scanf("%d",&x),++x,spilt(n+1,x),printf("%d\n",siz[x]-1); break;
            case 2: scanf("%d%d",&x,&k),++x,cut(nxt[x],x),nxt[x]=min(x+k,n+1),link(nxt[x],x); break;
        }
    } return 0;
}

然后这道题貌似也没什么好说的了。。。那么,拜拜! _(:з」∠)_

ヾ( ̄▽ ̄)Bye~Bye~

JFM7VX690T型SRAM型现场可编程门阵列技术手册主要介绍的是上海复旦微电子集团股份有限公司(简称复旦微电子)生产的高性能FPGA产品JFM7VX690T。该产品属于JFM7系列,具有现场可编程特性,集成了功能强大且可以灵活配置组合的可编程资源,适用于实现多种功能,如输入输出接口、通用数字逻辑、存储器、数字信号处理和时钟管理等。JFM7VX690T型FPGA适用于复杂、高速的数字逻辑电路,广泛应用于通讯、信息处理、工业控制、数据中心、仪表测量、医疗仪器、人工智能、自动驾驶等领域。 产品特点包括: 1. 可配置逻辑资源(CLB),使用LUT6结构。 2. 包含CLB模块,可用于实现常规数字逻辑和分布式RAM。 3. 含有I/O、BlockRAM、DSP、MMCM、GTH等可编程模块。 4. 提供不同的封装规格和工作温度范围的产品,便于满足不同的使用环境。 JFM7VX690T产品系列中,有多种型号可供选择。例如: - JFM7VX690T80采用FCBGA1927封装,尺寸为45x45mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T80-AS同样采用FCBGA1927封装,但工作温度范围更广,为-55°C到+125°C,同样使用锡银焊球。 - JFM7VX690T80-N采用FCBGA1927封装和铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T80-AS相同。 - JFM7VX690T36的封装规格为FCBGA1761,尺寸为42.5x42.5mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T36-AS使用锡银焊球,工作温度范围为-55°C到+125°C。 - JFM7VX690T36-N使用铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T36-AS相同。 技术手册中还包含了一系列详细的技术参数,包括极限参数、推荐工作条件、电特性参数、ESD等级、MSL等级、重量等。在产品参数章节中,还特别强调了封装类型,包括外形图和尺寸、引出端定义等。引出端定义是指对FPGA芯片上的各个引脚的功能和接线规则进行说明,这对于FPGA的正确应用和电路设计至关重要。 应用指南章节涉及了FPGA在不同应用场景下的推荐使用方法。其中差异说明部分可能涉及产品之间的性能差异;关键性能对比可能包括功耗与速度对比、上电浪涌电流测试情况说明、GTH Channel Loss性能差异说明、GTH电源性能差异说明等。此外,手册可能还提供了其他推荐应用方案,例如不使用的BANK接法推荐、CCLK信号PCB布线推荐、JTAG级联PCB布线推荐、系统工作的复位方案推荐等,这些内容对于提高系统性能和稳定性有着重要作用。 焊接及注意事项章节则针对产品的焊接过程提供了指导,强调焊接过程中的注意事项,以确保产品在组装过程中的稳定性和可靠性。手册还明确指出,未经复旦微电子的许可,不得翻印或者复制全部或部分本资料的内容,且不承担采购方选择与使用本文描述的产品和服务的责任。 上海复旦微电子集团股份有限公司拥有相关的商标和知识产权。该公司在中国发布的技术手册,版权为上海复旦微电子集团股份有限公司所有,未经许可不得进行复制或传播。 技术手册提供了上海复旦微电子集团股份有限公司销售及服务网点的信息,方便用户在需要时能够联系到相应的服务机构,获取最新信息和必要的支持。同时,用户可以访问复旦微电子的官方网站(***以获取更多产品信息和公司动态。
标题“100余款高清原厂车标开机logo”所指的是一份资源集合,其中包含了超过100个汽车制造商的高清品牌标志,这些标志是专为开机画面或车载娱乐系统的启动界面设计的。在车载信息娱乐系统中,车标的开机logo通常会在车辆启动时展示,增添品牌形象,提升用户体验。 描述中的信息告诉我们这份资源提供了三种不同的分辨率:1024x600、800x480和222x124。这些尺寸对应了不同车载屏幕的常见分辨率,确保了在各种车型上都能有良好的显示效果。"任你选择"意味着用户可以根据自己的车辆屏幕尺寸选择合适的logo。"还等什么快上车"是一句促销用语,鼓励用户立即下载并使用这些高清车标。 标签“车机logo”明确了这个压缩包的内容是与汽车相关的开机图形标识,主要应用于车载信息系统。 至于文件名称列表中提到的“drawable-hdpi-v4”,这是Android开发中的一个目录名,用于存放不同密度(hdpi:高密度)的图像资源。在Android系统中,为了适应不同屏幕密度的设备,开发者会将图片资源按照ldpi(低密度)、mdpi(中密度)、hdpi、xhdpi、xxhdpi等分类存储。"v4"可能表示这些资源兼容Android 4.0(API级别14)及以上版本的系统,以确保广泛的设备兼容性。 这份压缩包是一个丰富的汽车品牌开机logo库,适合用于各种车载信息娱乐系统,提供了适配不同屏幕尺寸和分辨率的选项,并且遵循了Android应用开发的标准,保证在多数现代Android设备上可以正常显示。对于汽车电子设备开发者、UI设计师或者车友来说,这都是一份极具价值的资源
内存分区情况的分析是嵌入式系统开发中的一个重要环节,特别是在资源有限的MCU(微控制器)环境中。标题提到的工具是一款专为分析Linux环境下的`gcc-map`文件设计的工具,这类文件在编译过程结束后生成,包含了程序在目标设备内存中的布局信息。这个工具可以帮助开发者理解程序在RAM、ROM以及FLASH等存储区域的占用情况,从而进行优化。 `gcc-map`文件通常包含以下关键信息: 1. **符号表**:列出所有定义的全局和静态变量、函数以及其他符号,包括它们的地址和大小。 2. **节区分配**:显示每个代码和数据节区在内存中的位置,比如.text(代码)、.data(已初始化数据)、.bss(未初始化数据)等。 3. **内存汇总**:总览所有节区的大小,有助于评估程序的整体内存需求。 4. **重定位信息**:显示了代码和数据如何在目标地址空间中定位。 该分析工具可能提供以下功能: 1. **可视化展示**:将内存分配以图形化方式呈现,便于直观理解。 2. **详细报告**:生成详细的分析报告,列出每个符号的大小和位置。 3. **比较功能**:对比不同编译版本或配置的`map`文件,查看内存使用的变化。 4. **统计分析**:计算各种内存区域的使用率,帮助识别潜在的优化点。 5. **自定义过滤**:允许用户根据需要筛选和关注特定的符号或节区。 虽然在MCU环境中,Keil IDE自带的工具可能更方便,因为它们通常针对特定的MCU型号进行了优化,提供更加细致的硬件相关分析。然而,对于通用的Linux系统或跨平台项目,这款基于`gcc-map`的分析工具提供了更广泛的适用性。 在实际使用过程中,开发者可以利用这款工具来: - **优化内存使用**:通过分析哪些函数或数据占用过多的内存,进行代码重构或调整链接器脚本以减小体积。 - **排查内存泄漏**:结合其他工具,比如动态内存检测工具,查找可能导致内存泄漏的部分。 - **性能调优**:了解代码执行时的内存分布,有助于提高运行效率。 - **满足资源限制**:在嵌入式系统中,确保程序能在有限的内存空间内运行。 总结来说,`gcc-amap`这样的工具对于深入理解程序的内存布局和资源消耗至关重要,它能帮助开发者做出更明智的决策,优化代码以适应不同的硬件环境。在处理`map`文件时,开发者不仅能获取到程序的内存占用情况,还能进一步挖掘出可能的优化空间,从而提升系统的整体性能和效率。
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