[BZOJ3054] Rainbow的信号(考虑位运算 + DP?)

本文详细解析了一道涉及区间操作的算法题目,包括暴力求解、优化思路及动态规划等方法,并通过具体代码实现了对区间异或、或、与三种操作的期望值计算。

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

传送门

 

BZOJ没数据范围。。。

其实数据范围是这样的。。

前20%可以直接n^3暴力枚举每个区间

前40%可以考虑每一位,因为所有数每一位都是独立的,而和的期望=期望的和,那么可以枚举每一位,再枚举区间,最大 31*n*n

想到枚举每一位也就离正解不远了,可以dp,

对于xor有贡献的是区间xor值为1的区间,那么f[i]表示以i结尾的区间异或值为1的个数,那么xor就很好解决了

对于or,我们只需要找出所有的全为0的区间,拿总区间个数减去就好,

对于and,我们只需要找出所有全为1的区间即可

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 100005
#define LL long long
#define max(x, y) ((x) > (y) ? (x) : (y))

int p1, p0, mx;
int a[N], f[N];
LL n, num0, num1, cnt;
bool b[N];
double ans1, ans2, ans3;
//f[i]以i结尾的 xor值为1的数量

int main()
{
	int i, j, k;
	scanf("%lld", &n);
	for(i = 1; i <= n; i++)
	{
		scanf("%d", &a[i]);
		mx = max(mx, a[i]);
	}
	for(k = 0; mx; mx >>= 1, k++);
	for(i = 0; i < k; i++)
	{
		p0 = p1 = -1;
	 	num0 = num1 = cnt = 0;
		for(j = 1; j <= n; j++)
		{
			if(a[j] & (1 << i))
				f[j] = j - f[j - 1];
			else
				f[j] = f[j - 1];
			cnt += f[j];
			b[j] = (a[j] & (1 << i));
		}
		for(j = 1; j <= n; j++)
		{
			if(!b[j] && p0 == -1) p0 = j;
			if(b[j] && p0 ^ -1) num0 += (LL)(j - p0) * (j - p0), p0 = -1;
			if(b[j] && p1 == -1) p1 = j;
			if(!b[j] && p1 ^ -1) num1 += (LL)(j - p1) * (j - p1), p1 = -1;
		}
		if(p0 ^ -1) num0 += (LL)(j - p0) * (j - p0);
		if(p1 ^ -1) num1 += (LL)(j - p1) * (j - p1);
		cnt *= 2;
		for(j = 1; j <= n; j++)
			if(a[j] & (1 << i)) cnt--;
		ans1 += 1.0 * (1 << i) * cnt / n / n;
		ans2 += 1.0 * (1 << i) * num1 / n / n;
		ans3 += 1.0 * (1 << i) * (n * n - num0) / n / n;
	}
	printf("%.3lf %.3lf %.3lf\n", ans1, ans2, ans3);
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/zhenghaotian/p/7604817.html

题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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