集合划分——cf1028D思维题

非常思维的一道题目,题意很长

给定s1,s2两个集合,s1维护最大值,s2维护最小值,s1的所有元素要比s2小

操作1:往两个集合里的任意一个添加x

操作2:把x从所在的集合里删掉:要求被删的x必须是s1里最大的元素或s2里最小的元素

因为操作2的要求十分严格。。我们可以想到在最后一次操作2结束前所有的操作1都是确定下来的

那我们先来考虑最后一次操作2之前的操作1:

  每次加x,但是不知道x往哪里加,那就直接用一个大集合S,把x加进去

直到出现一个操作2:操作2给出的x必然在集合S的某个位置,那比x小的元素必定被划分到集合s1中,比x大的元素被划分到s2中,此时之前的操作添加的数都有确定的位置了,并且两个集合的最大值L,最小值R也确定下来了

然后接下去的操作1就是往集合里面加元素,操作2就进行重新划分+更新L,R,并且每次操作2都有两种选择,即x从s1里删去还是从s2里删去 ( 除了两种特殊情况:无解和x恰好==L,R边界 ) 

最后一次操作2后,cnt次操作1添加的数都没有确定的划分,所以再乘上cnt+1种选择

#include<bits/stdc++.h>
#include<set>
using namespace std;
#define ll long long
#define maxn 400005
#define mod 1000000007
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f
ll n,x,L,R;
char op[100];
set<ll>s;
set<ll>::iterator it;

int main(){
    cin>>n;ll ans=1;
    L=-INF,R=INF;
    s.insert(INF);s.insert(-INF);
    it=s.begin();
    
    int cnt=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%s%lld",op,&x);
        if(op[1]=='D'){
            if(x>=L && x<=R)cnt++;
            s.insert(x);    
        }
        else {
            cnt=0;
            if(x<L || x>R){
                puts("0");
                return 0;
            }
            else if(x!=L && x!=R)ans=ans*2%mod;
            //这里要注意因为所有的元素都不相等,所以当要删除边界时只有一种选择 
             
            it=s.lower_bound(x);
            it++;R=*it;
            it--;it--;L=*it;
            it++;s.erase(it);
        }
    }
    cout<<ans*(++cnt)%mod<<endl;    
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsben991126/p/10816108.html

基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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