bzoj 4028 : [HEOI2015]公约数数列

本文介绍了一种利用分块技巧解决区间查询问题的方法。通过枚举最大公约数(GCD),并结合区间异或(XOR)操作,实现高效的区间查询与更新。算法将数组分为多个块,维护每个块的GCD和XOR值,并对块进行排序以加速查询过程。

之前看了好几次都没什么思路,今天下定决心把这题切了。

观察到$0-x$的gcd最多变化log次,因为它每次变化一定至少要去掉一个质因子,所以我们可以枚举gcd。

因为数据范围比较小,所以想到了分块。

设T为块的大小。

维护块首到块里每个位置的gcd和xor,再把xor排序。

修改的时候暴力改就行,复杂度$TlogT$。

询问的时候如果gcd在这个块里变化了,就把这个块暴力扫一遍,否则说明gcd在这个块里不变,相当于在区间里查是否有某个特定的值,随便二分一下,复杂度$T log inf+\frac{n}{T}logT$。

  1 #include<iostream>
  2 #include<cstdio>
  3 #include<cstring>
  4 #include<algorithm>
  5 #include<vector>
  6 #define N 100005
  7 #define d 200
  8 #define ll long long
  9 using namespace std;
 10 const int inf = 2000000000;
 11 int gcd(int a,int b)
 12 {
 13     if(!b)return a;
 14     return gcd(b,a%b);
 15 }
 16 int n;
 17 int a[N];
 18 int gd[N],xr[N],be[N];
 19 vector<int>g[N];
 20 vector<int>::iterator it;
 21 bool cmp(int x,int y)
 22 {
 23     if(xr[x]==xr[y])return x<y;
 24     return xr[x]<xr[y];
 25 }
 26 void gai(int x,int y)
 27 {
 28     int k=be[x];a[x]=y;
 29     int l=(k-1)*d+1,r=min(k*d,n);
 30     int xx=0,now=a[l];g[k].clear();
 31     for(int i=l;i<=r;i++)
 32     {
 33         now=gcd(now,a[i]);
 34         xx=xx^a[i];
 35         gd[i]=now;
 36         xr[i]=xx;
 37         g[k].push_back(i);
 38     }
 39     sort(g[k].begin(),g[k].end(),cmp);
 40 }
 41 void solve(ll x)
 42 {
 43     int now=a[1];int cnt=0,ed,xx=0;
 44     for(int i=1;i<=n;i+=d)
 45     {
 46         cnt++;ed=min(n,i+d-1);
 47         if(gd[ed]%now!=0)
 48         {
 49             for(int j=i;j<=ed;j++)
 50             {
 51                 if(gd[j]%now!=0)now=gcd(now,gd[j]);
 52                 if(x%now==0&&x/now==(ll)(xx^xr[j]))
 53                 {
 54                     printf("%d\n",j-1);
 55                     return ;
 56                 }
 57             }
 58         }
 59         else
 60         {
 61             if(x%now==0&&x/now<=inf)
 62             {
 63                 int tmp=x/now;
 64                 int l=0,r=g[cnt].size()-1;
 65                 tmp^=xx;
 66                 if(xr[g[cnt][r]]<tmp)
 67                 {
 68                     xx^=xr[ed];
 69                     continue;
 70                 }
 71                 while(l<r)
 72                 {
 73                     int mid=(l+r)>>1;
 74                     if(xr[g[cnt][mid]]>=tmp)r=mid;
 75                     else l=mid+1;
 76                 }
 77                 if(xr[g[cnt][r]]==tmp)
 78                 {
 79                     printf("%d\n",g[cnt][r]-1);
 80                     return ;
 81                 }
 82             }
 83         }
 84         xx^=xr[ed];
 85     }
 86     puts("no");
 87     return ;
 88 }
 89 int main()
 90 {
 91     scanf("%d",&n);
 92     for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
 93     int cnt=0;
 94     for(int i=1;i<=n;i+=d)
 95     {
 96         cnt++;
 97         int ed=min(n,i+d-1);
 98         int now=a[i];int xx=0;
 99         for(int j=i;j<=ed;j++)
100         {
101             be[j]=cnt;
102             now=gcd(now,a[j]);
103             xx=xx^a[j];
104             gd[j]=now;
105             xr[j]=xx;
106             g[cnt].push_back(j);
107         }
108         sort(g[cnt].begin(),g[cnt].end(),cmp);
109     }
110     int m;scanf("%d",&m);
111     char s[10];
112     int t1,t2;ll t3;
113     for(int i=1;i<=m;i++)
114     {
115         scanf("%s",s);
116         if(s[0]=='M')
117         {
118             scanf("%d%d",&t1,&t2);
119             t1++;gai(t1,t2);
120         }
121         else
122         {
123             scanf("%lld",&t3);
124             solve(t3);
125         }
126     }
127     return 0;
128 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ezyzy/p/6596160.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值