P5283 [十二省联考2019]异或粽子 可持久化01Trie+线段树

本文介绍了一个关于粽子美味度最大化的算法问题,通过使用前缀和、可持久化01Trie和线段树等数据结构,实现了求解前k大两两异或和的高效算法。

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$ \color{#0066ff}{ 题目描述 }$

小粽是一个喜欢吃粽子的好孩子。今天她在家里自己做起了粽子。

小粽面前有 \(n\) 种互不相同的粽子馅儿,小粽将它们摆放为了一排,并从左至右编号为 \(1\)\(n\)。第 \(i\) 种馅儿具有一个非负整数的属性值 \(a_i\)。每种馅儿的数量都足够多,即小粽不会因为缺少原料而做不出想要的粽子。小粽准备用这些馅儿来做出 \(k\) 个粽子。

小粽的做法是:选两个整数数 \(l\), \(r\),满足 \(1 \leqslant l \leqslant r \leqslant n\),将编号在 \([l, r] 范围\)内的所有馅儿混合做成一个粽子,所得的粽子的美味度为这些粽子的属性值的异或和。(异或就是我们常说的 xor 运算,即 C/C++ 中的 ˆ 运算符或 Pascal 中的 xor 运算符)

小粽想品尝不同口味的粽子,因此它不希望用同样的馅儿的集合做出一个以上的 粽子。

小粽希望她做出的所有粽子的美味度之和最大。请你帮她求出这个值吧!

\(\color{#0066ff}{输入格式}\)

第一行两个正整数 \(n\),\(k\),表示馅儿的数量,以及小粽打算做出的粽子的数量。

接下来一行为 \(n\) 个非负整数,第 \(i\) 个数为 \(a_i\),表示第 \(i\) 个粽子的属性值。 对于所有的输入数据都满足:\(1 \leqslant n \leqslant 5 \times 10^5\), \(1 \leqslant k \leqslant \min\left\{\frac{n(n-1)}{2},2 \times 10^{5}\right\}\)\(0 \leqslant a_i \leqslant 4 294 967 295\)

\(\color{#0066ff}{输出格式}\)

输出一行一个整数,表示小粽可以做出的粽子的美味度之和的最大值。

\(\color{#0066ff}{输入样例}\)

3 2
1 2 3

\(\color{#0066ff}{输出样例}\)

6

\(\color{#0066ff}{数据范围与提示}\)

测试点\(n\)\(k\)
\(1\), \(2\), \(3\), \(4\), \(5\), \(6\), \(7\), \(8\)\(\leqslant 10^3\)\(\leqslant 10^3\)
\(9\), \(10\), \(11\), \(12\)\(\leqslant 5 \times 10^5\)\(\leqslant 10^3\)
\(13\), \(14\), \(15\), \(16\)\(\leqslant 10^3\)\(\leqslant 2 \times 10^5\)
\(17\), \(18\), \(19\),\(20\)\(\leqslant 5 \times 10^5\)\(\leqslant 2 \times 10^5\)

\(\color{#0066ff}{题解}\)

显然可以转换一下,求一下前缀和,问题就变成了前k大两两异或和
建立一个可持久化01Trie,发现可以类似权值线段树求第k大,然后就水了。。。
用线段树维护每一个\(s_i\)的最优的\(s_j(j<i)\)使得\(s_i \ \ xor \ \ s_j\)最大
每次加上线段树最大值,然后找到最大值取到的位置,在01Trie上找次大的在线段树上更新就行了
蒟蒻考场上只写了60的暴力。。。。
然而本题貌似卡指针,反正数组过了23333
// luogu-judger-enable-o2
#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
LL in() {
    char ch; LL x = 0, f = 1;
    while(!isdigit(ch = getchar()))(ch == '-') && (f = -f);
    for(x = ch ^ 48; isdigit(ch = getchar()); x = (x << 1) + (x << 3) + (ch ^ 48));
    return x * f;
}
template<class T> bool chkmax(T &a, const T &b) { return a < b? a = b, 1 : 0; }
template<class T> bool chkmin(T &a, const T &b) { return b < a? a = b, 1 : 0; }
const int maxn = 5e5 + 100;
struct SGT {
    protected:
        struct node {
            node *ch[2];
            int l, r, id;
            LL val; 
            node(int l = 0, int r = 0, LL val = 0): l(l), r(r), val(val) { ch[0] = ch[1] = NULL; }
            void upd() { val = std::max(ch[0]->val, ch[1]->val); }
            int mid() { return (l + r) >> 1; }
        }*root, *tail, pool[maxn << 2];
        void build(node *&o, int l, int r) {
            o = new(tail++) node(l, r);
            if(l == r) return;
            build(o->ch[0], l, o->mid());
            build(o->ch[1], o->mid() + 1, r);
        }
        void lazy(node *o, int pos, LL val) {
            if(o->l == o->r) return (void)(o->val = val);
            if(pos <= o->mid()) lazy(o->ch[0], pos, val);
            else lazy(o->ch[1], pos, val);
            o->upd();
        }
    public:
        SGT() { tail = pool; }
        void lazy(int pos, LL val) { lazy(root, pos, val); }
        void init(int n) { build(root, 1, n); }
        LL getans() { return root->val; }
        int getpos() {
            node *o = root;
            while(o->l != o->r) o = o->ch[o->ch[0]->val <= o->ch[1]->val];
            return o->l;
        }
}T;
LL a[maxn], k, n, cont[maxn];
struct Tree {
    Tree *ch[2];
    int num;
    Tree(int num = 0): num(num) { ch[0] = ch[1] = NULL; }
}*root[maxn], pool[maxn << 6], *tail;
void add(Tree *&o, Tree *lst, int dep, LL val) {
    o = new(tail++) Tree(), *o = *lst, o->num++;
    if(!(~dep)) return;
    if(val & (1LL << dep)) add(o->ch[1], lst->ch[1], dep - 1, val);
    else add(o->ch[0], lst->ch[0], dep - 1, val);
}
LL getkth(Tree *o, int dep, LL val, int nowk) {
    if(dep == -1) return 0;
    int now = val & (1LL << dep)? 1 : 0;
    if(nowk <= o->ch[now ^ 1]->num) return getkth(o->ch[now ^ 1], dep - 1, val, nowk) | (1LL << dep);
    else return getkth(o->ch[now], dep - 1, val, nowk - o->ch[now ^ 1]->num);
}
void init() {
    tail = pool;
    root[0] = new(tail++) Tree();
    root[0]->ch[0] = root[0]->ch[1] = root[0];
}
signed main() {
    n = in(), k = in();
    T.init(n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) a[i] = a[i - 1] ^ in();
    init();
    for(int i = 1; i <= n; i++) add(root[i], root[i - 1], 31, a[i - 1]);
    for(int i = 1; i <= n; i++) T.lazy(i, getkth(root[i], 31, a[i], ++cont[i]));
    LL ans = 0;
    while(k --> 0) {
        LL now = T.getans();
        ans += now;
        int nowpos = T.getpos();
        T.lazy(nowpos, getkth(root[nowpos], 31, a[nowpos], ++cont[nowpos]));
    }
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/olinr/p/10686213.html

### 线段树区间修改异或实现方法 #### dfs序与线段树结合处理子树异或操作 对于给定的一棵树,通过dfs遍历可以得到节点访问顺序即dfs序。利用这一特性,在执行`pow x`操作时,只需在线段树上对表示该子树区间的部分进行懒惰标记设置为要异或的值即可完成整棵子树节点值的批量更新[^1]。 ```cpp void update(int node, int start, int end, int l, int r, int val) { if(lazy[node]) { // 如果当前结点存在延迟标记,则先应用之 tree[node].sum ^= lazy[node]*(end-start+1); if(start != end){ lazy[node*2] ^= lazy[node]; lazy[node*2+1] ^= lazy[node]; } lazy[node] = 0; } if(r < start || end < l) return; // 当前区间与目标无交集 if(l <= start && end <= r){ // 完全覆盖的情况 tree[node].sum ^= val*(end-start+1); if(start != end){ lazy[node*2] ^= val; lazy[node*2+1] ^= val; } return ; } int mid = (start + end)/2; update(node*2, start, mid, l, r,val); update(node*2 + 1, mid + 1, end,l,r,val); tree[node].sum = tree[node*2].sum + tree[node*2+1].sum; } ``` 此代码片段展示了如何基于dfs序构建线段树并支持区间内的异或操作。每当遇到需要对某个特定子树实施整体变换的任务时,这段程序能够高效地完成任务。 #### 对于单个二进制位建立多棵线段树管理 考虑到直接针对整个数值范围做异或可能带来的不便之处,另一种策略是对每一位单独设立独立的数据结构来进行追踪。具体来说,就是按照各个二进制位置分别创建不同的线段树实例,从而简化了实际编程过程中的逻辑判断,并提高了算法效率[^2]。 每棵这样的线段树专门负责记录某一位在整个序列里‘1’的数量变化情况;当面临查询请求或者更改指令时,只需要逐位分析其影响再累加结果便能得到最终答案。这种方法特别适用于那些涉及到频繁读取/改写大量数据的应用场景之中。 #### 区间覆盖优化技巧 除了上述两种方式外,还有其他手段可用于加速含有异或特性的区间更新流程。例如采用更精细的设计使得每次仅需O(log N)时间就能同步多个连续单元格的状态转换——这便是所谓的“区间覆盖”。它允许我们在不影响性能的前提下轻松应对更大规模的问题实例[^3]。 综上所述,无论是借助DFS次序还是细粒分割至每位层面亦或是巧妙运用区间覆盖机制,这些方案都提供了有效途径来解决带有异或性质的动态规划挑战。
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