LOJ #6256. 「CodePlus 2017 12 月赛」可做题1

本文介绍了一种快速判断矩阵中特定子方阵是否为巧妙矩阵的方法。巧妙矩阵定义为:对于任意n阶方阵,从不同行不同列选取n个元素,其权值之和均相等。文章提供了一个时间复杂度为O(n^2+T)的算法,并附带AC代码实现。

题目描述

这个问题是这样的:

对于任何一个n阶方阵,若任意从其中选择n个不同行不同列的位置,其上的权值之和均相等,则我们称这个矩阵是巧妙的。注意对于n=1的任何矩阵都是巧妙的。 例如矩阵147258369是巧妙的,因为
1+5+9=1+6+8=2+4+9=2+6+7=3+5+7=3+4+8=15

而矩阵1221不巧妙,因为1+12+2

现在有一个nm大小的矩阵M以及T个询问,每次询问其一个子方阵是否是巧妙的。

输入

从标准输入读入数据。

输入第一行包含三个正整数n,m,T

之后n行每行m个空格分割的非负整数,表示矩阵M

之后T行每行3个正整数x,y,k,表示询问第x行第y列为左上角的k阶方阵是否是巧妙的。保证这个矩阵完全位于M之中。

输出

输出到标准输出。

输出包含T行每行一个字符Y或者N。Y表示被询问的方阵是巧妙的,N表示不是。

样例

3 3 4
1 1 1
1 1 1
1 1 2
1 1 2
1 1 3
2 2 2
2 1 2

HINT

Y
N
N
Y

题意

就是证明矩阵的任意一个二阶子矩阵是巧妙矩阵就可以了
证明有空再写
二维数组预处理一下结果 时间复杂度可以做到O(n2+T)

AC代码

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

#define LL long long
#define CLR(a,b) memset(a,(b),sizeof(a))
const int MAXN = 1e3+10;
int arr[MAXN][MAXN];

int main()
{
    int n, m, T;
    cin >> n >> m >> T;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= m; j++) {
            cin >> arr[i][j];
        }
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j < n; j++) {
            arr[i][j] -= arr[i][j+1];
        }
    }
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        for(int j = 1; j < m; j++) {
            arr[i][j] = (arr[i][j]==arr[i+1][j]);
        }
    }
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        for(int j = 1; j < m; j++) {
            arr[i][j] += arr[i-1][j];
        }
    }
    while(T--) {
        int x, y, k, fg = 1;
        cin >> x >> y >> k;
        for(int i = y; i < y+k-1; i++) {
            fg &= ((arr[x+k-2][i]-arr[x-1][i])==(k-1));
        }
        if(fg)  cout << "Y\n";
        else cout << "N\n";
    }



return 0;
}
可并堆是一种支持合并操作的堆数据结构,常见的可并堆有左偏树、斜堆、二项堆等。对于 LOJ#P188 可并堆的问题,下面以左偏树为例给出解题思路和代码实现。 ### 解题思路 1. **左偏树的性质**: - 左偏树是一种可并堆,它满足堆性质(小根堆或大根堆),即每个节点的值小于(或大于)其子节点的值。 - 左偏树还满足左偏性质,即每个节点的左子树的距离(到最近的叶子节点的距离)不小于右子树的距离。 2. **合并操作**: - 合并两个左偏树时,比较两个根节点的值,将值较大的根节点的树合并到值较小的根节点的右子树中。 - 合并后,检查右子树的距离是否大于左子树的距离,如果是,则交换左右子树,以维护左偏性质。 3. **插入操作**: - 插入一个新节点可以看作是合并一个只有一个节点的左偏树和原左偏树。 4. **删除操作**: - 删除根节点后,将其左右子树合并成一个新的左偏树。 ### 代码实现 ```python class Node: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None self.dist = 0 def merge(x, y): if not x: return y if not y: return x if x.val > y.val: x, y = y, x x.right = merge(x.right, y) if not x.left or (x.right and x.left.dist < x.right.dist): x.left, x.right = x.right, x.left x.dist = (x.right.dist + 1) if x.right else 0 return x def insert(root, val): new_node = Node(val) return merge(root, new_node) def delete(root): return merge(root.left, root.right) # 示例使用 root = None root = insert(root, 3) root = insert(root, 1) root = insert(root, 5) print(root.val) # 输出堆顶元素 root = delete(root) print(root.val) # 输出删除堆顶元素后的堆顶元素 ```
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