CodeForces 1100F Ivan and Burgers

本文解析了CodeForces1100F题目的解题思路,利用线性基和线段树离线维护的方法解决区间异或最大值问题,通过实例代码展示了如何在线更新数据结构并快速响应查询。

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

CodeForces题面

Time limit 3000 ms

Memory limit 262144 kB

Source Codeforces Round #532 (Div. 2)

Tags data structures divide and conquer greedy math *2600

Editorial

中文题意

英文题面还是没读太懂……其他博客是这么说的——一个长度为\(n\)的序列,\(m\)个询问,每次询问一个区间内数字的异或最大值。

解题思路

我用的下面第一个思路,还没仔细想证明啊……为什么可以直接把线性基里靠前的那些替换掉而不改变线性基的性质呢……

又有了4道题可以补了

  • [x] CodeForces 1100F Ivan and Burgers 单纯询问区间异或最大值
  • [ ] HDU 6579 Operation 多了个末尾插入数据的操作,还有强制在线
  • [ ] BZOJ 4184 shallot 这题还多了插入和删除的操作。居然是权限题……本地测一下算了。
  • [ ] UVALive 8514 XOR 2017ICPC西安的一道题,操作都差不多

源代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

const int MAXN=1e6+5;
const int wide=31;

int T;
int n,m;

int p[MAXN][wide+2],pos[MAXN][wide+2];

void insert(int loc,int val)//location和value
{
    for(int i=wide;~i;i--)
    {
        p[loc][i]=p[loc-1][i];
        pos[loc][i]=pos[loc-1][i];
    }
    int temp=loc;
    for(int i=wide;~i;i--)
    {
        if((val>>i)&1)
        {
            if(!p[loc][i])
            {
                p[loc][i]=val;
                pos[loc][i]=temp;
                return;
            }
            if(pos[loc][i]<temp)//????????????????????????这里目前还没有想通
            {
                std::swap(pos[loc][i],temp);//????????????????????????
                std::swap(p[loc][i],val);
            }
            val^=p[loc][i];
        }
    }
}


int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1,v;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&v);
        insert(i,v);
    }
    scanf("%d",&m);
    int lastans=0;
    while(m--)
    {
        int l,r;
        scanf("%d%d",&l,&r);
        int ans=0;
        for(int i=wide;~i;i--)
        {
            if((ans^p[r][i])>ans&&pos[r][i]>=l)
                ans^=p[r][i];
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/wawcac-blog/p/11326516.html

Codeforces 2123F 问题中,目标是通过重新排列数组 $ a $ 来最小化不动点的数量。所谓“不动点”是指在重新排列后的数组中满足 $ a_i = i $ 的位置。该问题要求设计一种策略,以最优方式重新排列数组元素,使得这样的不动点数量最少。 为了解决这个问题,可以采用贪心算法和图论思想相结合的策略: - 首先,观察到如果某个值 $ i $ 出现了多次(即 $ a_i = i $),那么这些重复的值必须被移动到其他位置,以消除不动点。 - 对于那些没有出现在其索引上的值(例如 $ a_i \neq i $),可以通过交换操作将其移动到合适的位置,从而避免产生新的不动点。 一个有效的解决方案可以基于以下步骤: 1. 构建一个映射表,记录每个值出现的位置。 2. 找出所有当前值等于其索引的位置(即当前的不动点)。 3. 尝试通过交换来消除这些不动点。优先考虑将这些值移动到未被占用的位置,并确保不会引入新的不动点。 4. 在无法完全消除所有不动点的情况下,选择最优的交换策略以尽可能减少不动点的数量。 以下是 Python 中的一个示例实现,用于解决此类问题的基本思路: ```python def minimize_fixed_points(n, a): pos = {} fixed_points = [] # 记录每个值的出现位置,并找出初始的不动点 for i in range(n): if a[i] == i + 1: fixed_points.append(i) if a[i] not in pos: pos[a[i]] = [] pos[a[i]].append(i) # 如果没有重复的值,则可以直接交换以消除所有不动点 result = a[:] for i in fixed_points: found = False for val in pos: if val != i + 1 and len(pos[val]) > 0: j = pos[val].pop() result[i], result[j] = result[j], result[i] found = True break if not found: # 特殊情况处理:当只剩下一个值时 for j in range(n): if j != i and result[j] != j + 1: result[i], result[j] = result[j], result[i] break return result # 示例输入 n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) result = minimize_fixed_points(n, a) print(' '.join(map(str, result))) ``` 此代码实现了上述逻辑,并尝试通过交换来最小化不动点的数量。对于大多数情况,它能够有效消除所有不动点;在某些特殊情况下(例如所有值都唯一且存在多个不动点),则需要特别处理。
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