P1088 [NOIP2004 普及组] 火星人——康托展开及其逆运算

人类终于登上了火星的土地并且见到了神秘的火星人。人类和火星人都无法理解对方的语言,但是我们的科学家发明了一种用数字交流的方法。这种交流方法是这样的,首先,火星人把一个非常大的数字告诉人类科学家,科学家破解这个数字的含义后,再把一个很小的数字加到这个大数上面,把结果告诉火星人,作为人类的回答。

火星人用一种非常简单的方式来表示数字――掰手指。火星人只有一只手,但这只手上有成千上万的手指,这些手指排成一列,分别编号为 1,2,3,\cdots1,2,3,⋯。火星人的任意两根手指都能随意交换位置,他们就是通过这方法计数的。

一个火星人用一个人类的手演示了如何用手指计数。如果把五根手指――拇指、食指、中指、无名指和小指分别编号为 1,2,3,41,2,3,4 和 55,当它们按正常顺序排列时,形成了 55 位数 1234512345,当你交换无名指和小指的位置时,会形成 55 位数 1235412354,当你把五个手指的顺序完全颠倒时,会形成 5432154321,在所有能够形成的 120120 个 55 位数中,1234512345 最小,它表示 11;1235412354 第二小,它表示 22;5432154321 最大,它表示 120120。下表展示了只有 33 根手指时能够形成的 66 个 33 位数和它们代表的数字:

三进制数代表的数字
1231
1322
2133
2314
3125
3216

现在你有幸成为了第一个和火星人交流的地球人。一个火星人会让你看他的手指,科学家会告诉你要加上去的很小的数。你的任务是,把火星人用手指表示的数与科学家告诉你的数相加,并根据相加的结果改变火星人手指的排列顺序。输入数据保证这个结果不会超出火星人手指能表示的范围。

输入格式

共三行。
第一行一个正整数 NN,表示火星人手指的数目(1 \le N \le 100001≤N≤10000)。
第二行是一个正整数 MM,表示要加上去的小整数(1 \le M \le 1001≤M≤100)。
下一行是 11 到 NN 这 NN 个整数的一个排列,用空格隔开,表示火星人手指的排列顺序。

输出格式

NN 个整数,表示改变后的火星人手指的排列顺序。每两个相邻的数中间用一个空格分开,不能有多余的空格。

输入输出样例

输入 #1复制

5
3
1 2 3 4 5

输出 #1复制

1 2 4 5 3

说明/提示

对于 30\%30% 的数据,N \le 15N≤15。

对于 60\%60% 的数据,N \le 50N≤50。

对于 100\%100% 的数据,N \le 10000N≤10000。

noip2004 普及组第 4 题

        本以为是一个水题,但是看了题解之后才发现需要用到康托展开。

//康托展开

//康托展开是一个全排列到一个自然数的双射,
// 常用于构建哈希表时的空间压缩。
//  康托展开的实质是计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序
// ,因此是可逆的。


//X = a[n] * (n-1)! + a[n-1] * (n-2)! + …… + a[i] * (i-1)! + …… + a[2] * 1! + a[1] * 0!

//式中,a[i]表示原数第i位在当前未出现的元素中排在第几个
// (从0开始),并且有0 <= a[i] < i(1 <= i <= n)。

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;

int n, m;
int a[10010];
int fact[10010];


//康托展开
int kangto(int x) {

	int s = 1;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		int index = 1, f = 1, count = 0;
		for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
			f *= index;
			index++;
			if (a[i] > a[j]) {
				count++;
			}
		}
		s += count * f;
		
	}
	return s-1;
}

//逆康托展开
vector<int> decontor(int x, int n)
{
	vector<int>ans;
	vector<int>num;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		num.push_back(i);
	for (int i = n; i >= 1; i--)
	{
		int pos = x / fact[i - 1];
		x %= fact[i - 1];
		ans.push_back(num[pos]);
		num.erase(num.begin() + pos);
	}
	return ans;
}
//计算阶乘
void compane(int n) {
	fact[0] = 1;
	int now = 1;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		now *= i;
		fact[i] = now;
	}
}
signed main() {
	cin >> n>>m;

	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		cin >> a[i];
	}
	
	int ans = kangto(n) + m;

	compane(n);

	vector<int>anss = decontor(ans, n);

	for (int i = 0; i < n; i++) {
		cout << anss[i] << " ";
	}
	

	return 0;
}

<think>嗯,用户的问题是关于NOIP 2004普及组P1088火星人题目的DFS解法。我需要先理解题目要求。根据用户提供的引用内容,火星人这题主要是通过全排列来找到给定排列之后的下M个排列。用户提到直接DFS可能会超时,但想看看如何用DFS解决或者优化。 首先,我应该回忆题目内容。火星人给出的数字其实是一个排列,要求找到这个排列之后第M个排列。直接生成所有排列直到找到目标显然在数据量大时会超时,比如当N=10000时,普通DFS全排列肯定不行。但用户还是想了解DFS解法,可能因为题目数据范围较小的情况适用,或者需要教学示例。 根据引用[1],用户提到DFS模拟全排列会超时,所以正确的做法是快速定位当前排列的位置,然后直接计算后续的M个。但用户现在需要的是DFS解法,可能想了解如何在题目允许的情况下用DFS实现,或者如何优化DFS来避免超时。 接下来,我需要参考用户提供的引用。引用[1]和[4]提到了火星人题目的具体内容,引用[3]讨论了全排列枚举和DFS解法,可能相关。 然后,我应该考虑DFS解法的核心步骤。生成全排列,直到找到输入的排列,然后继续生成M次。但N较大时,这样的方法显然不行。不过,可能对于小规模的测试用例,DFS还是可行的。或者是否存在剪枝优化,使得DFS可以在合理时间内完成? 另外,可能用户需要的是DFS的具体实现方法,比如如何表示排列,如何生成下一个排列,或者如何利用库函数中的全排列函数(如C++的next_permutation)来辅助DFS。但题目可能要求自己实现这个过程。 例如,在Python中,可以递归生成全排列,当找到初始排列后,开始计数,生成接下来的M个排列。但这种方法在N较大时效率很低。所以可能的优化是,找到当前排列的序号,然后直接跳到序号+M的位置,而不需要逐个生成。但如何找到当前排列的序号呢?这可能需要数学方法,比如康托展开。 但用户的问题是关于DFS解法,所以可能需要提供DFS的基本实现,并指出其局限性,同时给出优化建议,比如使用康托展开来快速定位当前位置,从而避免遍历所有之前的排列。 不过,根据引用[1]中的用户思路,他们原本想用DFS但发现超时,所以转而寻找快速定位的方法。因此,在回答中可能需要说明DFS的标准解法及其存在的问题,以及可能的优化方向。 总结回答结构:首先介绍题目背景,然后给出DFS的基本思路和代码示例,接着分析其时间复杂度和可能的优化方法,比如剪枝或者数学方法,最后提供相关问题。 需要确保回答符合用户的要求,使用中文,数学公式正确,引用相关引用。例如,在代码部分,可能需要展示DFS生成全排列的过程,并在找到输入排列后继续生成M次。同时,引用用户提供的引用内容,如引用[1]提到DFS可能超时,引用[3]中的全排列枚举方法。 因此,回答应包括以下部分: 1. 题目背景和DFS解法思路 2. DFS代码示例(Python) 3. 时间复杂度分析及优化建议 4. 相关问题 同时,需要正确引用提供的参考资料,如引用[1]和[4]。</think>### NOIP 2004 普及组 P1088 火星人 DFS 解法分析 #### 题目背景 火星人通过手指排列表示数字,需找到给定排列后的第$M$个排列。例如输入排列为$1\ 2\ 3$且$M=1$,则输出应为$1\ 3\ 2$[^4]。 #### DFS 解法思路 1. **基本思路**:通过DFS生成全排列,找到输入排列后,继续生成$M$次排列即为答案。 2. **关键优化**:直接DFS遍历会超时(例如$N=10^4$时),需结合数学方法快速定位输入排列的位置。但对于小规模数据(如$N \leq 10$),DFS可勉强通过[^1]。 #### DFS 代码示例(Python) ```python def main(): import sys sys.setrecursionlimit(1000000) N = int(sys.stdin.readline().split()[0]) # 读取N(实际题目中M在同一行) M = int(sys.stdin.readline().split()[1]) target = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) # 输入排列 result = [] count = 0 found = False def dfs(path, used): nonlocal count, found if len(path) == N: if not found: if path == target: found = True else: count += 1 if count == M: print(' '.join(map(str, path))) exit() return for i in range(1, N+1): if not used[i]: used[i] = True dfs(path + [i], used) used[i] = False dfs([], [False]*(N+1)) print(' '.join(map(str, target))) # 若未找到后续排列,直接输出原排列 if __name__ == "__main__": main() ``` #### 时间复杂度分析 - **普通DFS**:时间复杂度为$O(N!)$,当$N=10$时运算量已达$3.6 \times 10^6$,$N=12$时完全不可行。 - **优化方向**:使用康托展开(Cantor Expansion)计算输入排列的字典序排名$k$,直接输出第$k+M$个排列,将时间复杂度降至$O(N^2)$[^3]。 #### 扩展优化:康托展开 康托展开公式为: $$X = a_n(n-1)! + a_{n-1}(n-2)! + \dots + a_1 \cdot 0!$$ 其中$a_i$表示第$i$位右侧比当前数字小的数字个数。通过计算输入排列的康托值$X$,可直接定位到第$X+M$个排列,无需遍历。
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