【noip模拟赛】数字对

本文探讨了一个涉及序列分析的数学问题,目标是找出序列中所有能够被某个特定元素整除的连续子序列,并计算这些子序列的最大长度及数量。通过运用GCD(最大公约数)的概念和ST表(线段树)算法,解决复杂的数据结构问题,提高计算效率。

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http://hzwer.com/5015.html


好题一道,二分的单调性很隐秘,还介绍了ST算法的拓展


【题目描述】

小H是个善于思考的学生,现在她又在思考一个有关序列的问题。

她的面前浮现出一个长度为n的序列{ai},她想找出一段区间[L, R](1 <= L <= R <= n)。

这个特殊区间满足,存在一个k(L <= k <= R),并且对于任意的i(L <= i <= R),ai都能被ak整除。这样的一个特殊区间 [L, R]价值为R - L。

小H想知道序列中所有特殊区间的最大价值是多少,而有多少个这样的区间呢?这些区间又分别是哪些呢?你能帮助她吧。

【输入格式】

第一行,一个整数n.

第二行,n个整数,代表ai.

【输出格式】

第一行两个整数,num和val,表示价值最大的特殊区间的个数以及最大价值。

第二行num个整数,按升序输出每个价值最大的特殊区间的L.

【样例输入1】

5

4 6 9 3 6

【样例输出1】

1 3

2

【样例输入2】

5

2 3 5 7 11

【样例输出2】

5 0

1 2 3 4 5

【数据范围】

30%: 1 <= n <= 30 , 1 <= ai <= 32.

60%: 1 <= n <= 3000 , 1 <= ai <= 1024.

80%: 1 <= n <= 300000 , 1 <= ai <= 1048576.

100%: 1 <= n <= 500000 , 1 <= ai < 2 ^ 31.

题解

30% :暴力枚举判断。O(n^4) or O(n^3)。

60% :特殊区间的特点实际上就是区间最小值等于这个区间的GCD,于是暴力或递推算出每个区间最小值与GCD。而对于最大价值,可以通过二分来进行求解。复杂度O(n ^ 2)。

100%:在60%的基础上,最小值与GCD都使用RMQ算法来求解,对于这道题推荐使用ST表,线段树会被艹飞。复杂度O(nlogn)。

实际上此题数据水机智的暴力踩标程


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#define ll long long
#define inf 2147483647
using namespace std;
int read()
{
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}
int bin[20];
int n,top,res;
int a[500005],L[500005],q[500005],ans[500005];
int mn[500005][19],g[500005][19];
int gcd(int x,int y)
{
	return y==0?x:gcd(y,x%y);
}
void pre()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
		mn[i][0]=g[i][0]=a[i];
	for(int j=1;j<=18;j++)
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(i+bin[j]-1<=n)
			{
				mn[i][j]=min(mn[i][j-1],mn[i+bin[j-1]][j-1]);
				g[i][j]=gcd(g[i][j-1],g[i+bin[j-1]][j-1]);
			}
			else break;
		}
}
bool query(int l,int r)
{
	int t=L[r-l+1],R=r-bin[t]+1;
	return min(mn[l][t],mn[R][t])==gcd(g[l][t],g[R][t]);
}
void solve(int x)
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
		if(i+x-1<=n)
			if(query(i,i+x-1))
				ans[++top]=i;
}
int main()
{
	//freopen("pair.in","r",stdin);
	//freopen("pair.out","w",stdout);
	bin[0]=1;for(int i=1;i<20;i++)bin[i]=bin[i-1]<<1;
	L[0]=-1;for(int i=1;i<=500000;i++)L[i]=L[i>>1]+1;
	n=read();
	for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=read();
	pre();
	int l=1,r=500000;
	while(l<=r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		top=0;
		solve(mid);
		if(top)res=mid,l=mid+1;
		else r=mid-1;
	}
	top=0;
	solve(res);
	printf("%d %d\n",top,res-1);
	for(int i=1;i<=top;i++)
		printf("%d ",ans[i]);
	return 0;
}




<think>好的,我现在需要帮助用户了解最大区间问题的相关概念和解决方法。首先,我需要明确用户所说的“最大区间问题”具体指的是什么,因为在算法领域可能有不同的区间相关的问题,比如最大不重叠区间、合并区间、区间覆盖等等。用户提供的引用中提到了区间覆盖问题、合并区间以及贪心算法在这些问题中的应用,所以我应该结合这些信息来解答。 首先,用户引用了贪心算法在区间问题中的应用,特别是区间调度、合并区间等。根据引用[2]和[3],贪心算法在处理区间问题时通常采取局部最优策略,比如选择结束最早的区间来最大化不重叠区间的数量。而合并区间问题,如引用[4]提到的LeetCode 56题,可能需要将重叠的区间合并成更大的区间。但用户的问题是关于“最大区间问题”,我需要确定这里的具体定义。 可能的“最大区间问题”可能指以下几种情况: 1. 寻找一组区间中的最大覆盖范围,即合并所有重叠区间后得到的总长度最大的区间。 2. 寻找一个最大的不重叠区间集合,即选择尽可能多的不重叠区间。 3. 其他变种,比如在给定约束下找到最大的单个区间。 结合用户提供的引用,尤其是引用[4]中的合并区间问题,可能用户指的是第一种情况,即合并所有重叠的区间,然后找到覆盖范围最大的那个,或者合并后的总长度。或者,可能是找出不重叠区间的最多数量,即经典的区间调度问题。 根据引用[3],贪心算法在区间调度问题中的解法通常是按结束时间排序,然后依次选择不重叠的区间,这样可以获得最大的不重叠区间数量。例如,区间调度问题的最优解就是通过这种贪心策略得到的。而合并区间问题则是另一种处理方式,需要将重叠的区间合并,可能用户想了解如何高效地合并并找到最大的覆盖范围。 因此,我需要分步骤解释最大区间问题的不同变种及其解决方法,特别是使用贪心算法的策略。同时,结合用户提供的引用内容,引用相关的知识点,比如贪心算法的步骤(分解问题、贪心策略、局部最优到全局最优)以及具体应用场景。 接下来,我需要确保回答结构清晰,逐步引导用户理解问题。可能的结构如下: 1. 定义最大区间问题的不同变种。 2. 针对每种变种,介绍贪心算法的应用方法。 3. 给出具体的解决步骤和示例。 4. 引用用户提供的参考文献中的相关内容来支持解释。 例如,对于合并区间问题,步骤可能包括排序区间、遍历并合并重叠的区间。对于最大不重叠区间数量问题,步骤可能是按结束时间排序,然后贪心选择最早结束的区间。这些都需要详细说明,并结合代码示例(如Python)来展示实现。 同时,需要确保所有的数学表达式和代码块符合用户给定的格式要求,比如行内公式使用$...$,独立公式使用$$...$$,代码块用三个反引号包裹,并注明语言。此外,引用标记需要自然添加在引用的句子末尾,如[^1]、[^2]等。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步想了解的内容,比如算法的性能分析、优化方法、应用场景等,这需要根据回答的内容来设计相关问题。</think>### 最大区间问题的概念与解决方法 最大区间问题在算法中通常涉及区间覆盖、合并或调度等场景,其核心目标是通过贪心算法等策略找到满足条件的“最大”区间集合或覆盖范围。以下是两种典型问题的解析: --- #### 一、最大不重叠区间数量问题(区间调度问题) **目标**:从一组区间中选出尽可能多的互不重叠的区间。 **贪心策略**:按区间结束时间排序,优先选择结束时间最早的区间[^3]。 **步骤**: 1. **排序**:将所有区间按结束时间升序排列。 2. **选择**:初始化当前结束时间为负无穷,遍历排序后的区间。 - 若当前区间的开始时间 ≥ 当前结束时间,则选中该区间,并更新当前结束时间为该区间的结束时间。 **数学表达式**: 设区间集合为 $I = \{ [s_1, e_1], [s_2, e_2], \dots, [s_n, e_n] \}$,排序后满足 $e_1 \leq e_2 \leq \dots \leq e_n$,则最大不重叠区间数为: $$ \max \sum_{i=1}^k \delta_i \quad \text{其中} \ \delta_i = \begin{cases} 1 & \text{if } s_i \geq e_{\text{prev}} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ **代码实现**: ```python def max_non_overlapping(intervals): if not intervals: return 0 intervals.sort(key=lambda x: x[1]) # 按结束时间排序 count = 1 end = intervals[0][1] for s, e in intervals[1:]: if s >= end: count += 1 end = e return count ``` --- #### 二、合并区间问题(最大覆盖范围) **目标**:将重叠的区间合并,形成最大的连续覆盖范围[^4]。 **贪心策略**:按区间起始时间排序,逐步合并相邻的重叠区间。 **步骤**: 1. **排序**:将所有区间按起始时间升序排列。 2. **合并**:遍历区间,若当前区间与合并后的最后一个区间重叠,则合并两者;否则直接添加。 **数学表达式**: 若区间 $[a, b]$ 和 $[c, d]$ 满足 $c \leq b$,则合并为 $[\min(a,c), \max(b,d)]$。 **代码实现**: ```python def merge_intervals(intervals): if not intervals: return [] intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 按起始时间排序 merged = [intervals[0]] for s, e in intervals[1:]: last_e = merged[-1][1] if s <= last_e: merged[-1] = (merged[-1][0], max(e, last_e)) # 合并 else: merged.append((s, e)) return merged ``` --- #### 三、贪心算法的局限性 贪心算法通过局部最优选择快速求解,但需注意以下局限性: - **无法保证全局最优**:例如区间覆盖问题中,若仅选择长度最长的区间,可能遗漏更优的组合。 - **依赖排序策略**:不同的排序方式可能影响结果正确性,需结合问题特性设计排序规则。 ---
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