poj3685（嵌套二分）

最新推荐文章于 2020-07-06 14:36:10 发布

weixin_30716725

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原文链接：http://www.cnblogs.com/jzssuanfa/p/7123078.html

本文介绍了一种算法，用于在一个特定形式的N×N矩阵中寻找第M小的元素。该矩阵的每个元素由一个关于行i和列j的多项式公式定义。通过利用列的单调性特点，采用二分搜索策略实现高效查找，最终算法的时间复杂度为log(10^18)*N*log(N)。

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Matrix

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Description

Given a N × N matrix A, whose element in the i-th row and j-th column A_ij is an number that equals i² + 100000 × i + j² - 100000 × j + i × j, you are to find the M-th smallest element in the matrix.

Input

The first line of input is the number of test case.
For each test case there is only one line contains two integers, N(1 ≤ N ≤ 50,000) and M(1 ≤ M ≤ N × N). There is a blank line before each test case.

Output

For each test case output the answer on a single line.

Sample Input

Sample Output

Source

POJ Founder Monthly Contest – 2008.08.31, windy7926778

首先打个表看看，初步觉得左下到右上递增。

认真一看，又不是特别有规律，在N比較大时候，递增就木有了。

可是每一列的单调性是能够保持的。这个分别将i,j看成常数求一下导数就很easy知道了。

这个二分有意思。

在long long 范围内二分一个数X。>号即为满足X大于矩阵的数大于等于M个

而大于矩阵的数的个数能够通过每一列二分来确定。

时间复杂度log(10^18)*N*log(N)。

#include <iostream>

using namespace std;
long long N, M;
const long long INF = 1LL << 50;
long long mtr ( long long  i, long long j )
{
	return i * i + 100000 * i + j * j - 100000 * j + i * j;
}

bool b_s ( long long X )
{
	long long res = 0;

	for ( int i = 1; i <= N; i++ )
		{
			int cnt = N ;
			int l = 1, r = N;

			while ( l <= r )
				{
					int mid = ( r + l ) >> 1;

					if ( mtr ( mid, i ) >= X )
						{
							r = mid - 1;
							cnt = mid - 1;
						}
					else
						{
							l = mid + 1;
						}
				}

			res += cnt ;
		}
	return res >= M;
}
int main()
{
	int n;
	cin >> n ;
	while ( n-- )
		{
			cin >> N >> M;
			long long l = -INF, r = INF;
			long long ans=-1;

			while ( l <= r )
				{
					long long mid = ( r + l )>>1;
					if ( b_s ( mid ) )
						{
							r = mid - 1;
							ans = mid - 1;
						}
					else
						{
							l = mid + 1;
						}
				}

			cout <<ans << endl;
		}

	return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/jzssuanfa/p/7123078.html