[Codeforces 975C] [Valhalla Siege] [前缀和+二分]

本文解析了CodeForces上975C题目的解题思路及实现方法,通过计算士兵生命值的前缀和,并利用二分搜索确定每轮存活士兵数量。若所有士兵在一轮中死亡,则会在该轮结束时全部复活。

链接:

  http://codeforces.com/problemset/problem/975/C

题意:

  n个士兵站成一排,每个士兵有ai点hp,q回合内,每回合有ki支箭,每支箭伤害为1。

  士兵从最左边开始挡箭,hp为0即会死亡,某回合内士兵全部死亡,则本回合末全部满血复活。

  q次询问,每回合末还活着的士兵有多少?

思路:

  计算hp的前缀和数组sum,二分搜索arrCnt+ki;

  如果士兵全部死亡则置arrCnt=0;

代码:

 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 
 4 using namespace std;
 5 
 6 typedef long long LL;
 7 
 8 const int MAXN=2e5+10;
 9 
10 LL hp[MAXN],arr[MAXN],sum[MAXN];
11 
12 int bSearch(int l,int r,LL x);
13 
14 int main(void)
15 {
16     int n,q;
17     cin>>n>>q;
18 
19     cin>>hp[0];
20     sum[0]=hp[0];
21     for (int i=1;i<n;i++) {
22         scanf("%lld",&hp[i]);
23         sum[i]=sum[i-1]+hp[i];
24     }
25     for (int i=0;i<q;i++) {
26         scanf("%lld",&arr[i]);
27     }
28 
29     int cur;
30     LL arrCnt=0;
31     for (int i=0;i<q;i++) {
32         arrCnt+=arr[i];
33         cur=bSearch(0,n-1,arrCnt);
34 
35         if (cur==-1) {
36             cout<<n<<endl;
37             arrCnt=0;
38         } else {
39             cout<<n-cur<<endl;
40         }
41     }
42     return 0;
43 }
44 
45 int bSearch(int l,int r,LL x)
46 {
47     int left=l,right=r;
48     while (left<right) {
49         int mid=left+(right-left)/2;
50         if (sum[mid]>x) {
51             right=mid;
52         } else {
53             left=mid+1;
54         }
55     }
56     if (sum[left]>x) {
57         return left;
58     } else {
59         return -1;
60     }
61 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/moonstviolet/p/8984235.html

### Codeforces二维前缀和的应用 在解决涉及矩阵区域查询的问题时,二维前缀和是一种非常有效的工具。通过预先计算部分和,可以在常数时间内快速获取任意子矩形内的元素总和。 #### 什么是二维前缀和? 对于一个大小为 \( m \times n \) 的矩阵 `A`,定义其对应的前缀和矩阵 `sum` 如下: \[ sum[i][j] = A[0...i-1][0...j-1] \] 即 `sum[i][j]` 表示从原点 `(0, 0)` 到位置 `(i-1, j-1)` 所构成的矩形区域内所有元素之和[^2]。 为了方便处理边界情况,通常会将索引偏移一位,在实际编程中使用 `sum[i+1][j+1]` 来表示上述范围内的累加值。 #### 计算方法 构建前缀和的过程可以通过双重循环完成,时间复杂度为 O(mn),其中 m 和 n 分别代表矩阵的高度和宽度。核心代码如下所示: ```cpp for(int i = 1; i <= h; ++i){ for(int j = 1; j <= w; ++j){ // 当前格子加上左边、上面以及左上的三个方向已经累积的结果 sum[i][j] = A[i-1][j-1] + sum[i-1][j] + sum[i][j-1] - sum[i-1][j-1]; } } ``` 这里需要注意减去重复计算的部分 `- sum[i-1][j-1]`,因为这部分被前面两次相加操作多算了。 #### 查询指定矩形区域的和 假设要查询以坐标 `(x1,y1)` 作为左上角顶点,`(x2,y2)` 作为右下角顶点所围成的小矩形内部数值总和,则可以按照下面的方式进行计算: \[ query(x_1, y_1, x_2, y_2)=sum[x_2][y_2]-sum[x_1-1][y_2]-sum[x_2][y_1-1]+sum[x_1-1][y_1-1]\] 这同样遵循了容斥原理来排除重叠部分的影响。 #### 实际应用案例 考虑这样一个题目:“在一个整数矩阵中找到满足特定条件的最大/最小面积”。这类问题往往需要频繁地对不同尺寸的子矩形做求和运算,而借助于预处理好的前缀和表就可以大大简化这些操作并提高效率。 例如,在某些情况下可能还需要结合其他数据结构如线段树或者二分查找来进行更复杂的优化;而在另一些场景里则可以直接利用简单的四边形不等式性质加速搜索过程。
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