2023牛客暑期多校训练营5 ABCDEGHI

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A

题解

知识点:莫队,树状数组。

区间询问显然可以离线莫队,考虑端点移动对答案的影响。

不妨先考虑右端点右移一个位置,对答案的改变。假设右端点右移后在 \(r\) ,我们先要知道 \([l,r-1]\) 中和 \(a_r\) 相等的位置。对于每个这样的位置 \(l'\) ,我们将 \([l',r-1]\) 中小于 \(a_r\) 的数字个数加起来,就是右移的贡献。

我们可以先树状数组预处理出,对于每个点在它之前比它小的数字个数,记为 \(les_i\) 。那么我们便可以简化最后一步的计算个数,最终答案就是 \(\displaystyle \sum_{l':l' \in [l,r-1],a_{l'} = a_r} les_{r} - les_{l'}\)

我们发现其中 \(les_r\) 是定值,若我们知道了 \([l,r-1]\) 中所有与 \(a_r\) 相等的位置个数 \(cnt_{a_r}\) ,那么总的贡献又可以变为 \(cnt_{a_r} \cdot les_r - \displaystyle \sum_{l':l' \in [l,r-1],a_{l'} = a_r} les_{l'}\) ,因此我们可以同步维护 \(cnt_i\) 表示 \([l,r]\) 中值为 \(i\) 的数字个数。

同时,我们也可以同步维护 \(sum_{i}\) 表示 \([l,r]\) 中所有值为 \(i\) 的位置 \(l'\)\(les_{l'}\) 的和,来直接得到最后一项求和。

类似的有其他三个操作:左端点左移、右端点左移、左端点右移。

注意,莫队分块的最佳大小是 \(\dfrac{n}{\sqrt m}\)

时间复杂度 \(O(n \sqrt m)\)

空间复杂度 \(O(n)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

template <class T>
class Fenwick {
    int n;
    vector<T> node;

public:
    Fenwick(int _n = 0) { init(_n); }

    void init(int _n) {
        n = _n;
        node.assign(n + 1, T());
    }

    void update(int x, T val) { for (int i = x;i <= n;i += i & -i) node[i] += val; }

    T query(int x) {
        T ans = T();
        for (int i = x;i >= 1;i -= i & -i) ans += node[i];
        return ans;
    }
    T query(int l, int r) {
        T ans = T();
        ans += query(r);
        ans -= query(l - 1);
        return ans;
    }

    int lower_bound(T val) {
        int pos = 0;
        for (int i = 1 << __lg(n); i; i >>= 1) {
            if (pos + i <= n && node[pos + i] < val) {
                pos += i;
                val -= node[pos];
            }
        }
        return pos + 1;
    }
    int upper_bound(T val) {
        int pos = 0;
        for (int i = 1 << __lg(n); i; i >>= 1) {
            if (pos + i <= n && node[pos + i] <= val) {
                pos += i;
                val -= node[pos];
            }
        }
        return pos + 1;
    }
};
/// 树状数组,修改查询O(logn),单点修改、前缀查询
//* 修改操作需满足结合律,即满足线段树的lazy标记要求
//* 任意区间查询只支持可以减法的运算
//* 倍增查找只支持基本类型

int a[500007];
int les[500007];

struct Query {
    int l, r, id;
}Q[500007];

int cnt[500007];
ll sum_les[500007];
ll cur;

void add(int x, bool isLeft) {
    ll res = 1LL * cnt[a[x]] * les[x] - sum_les[a[x]];
    cnt[a[x]]++;
    sum_les[a[x]] += les[x];
    cur += (isLeft ? -1 : 1) * res;
}

void del(int x, bool isLeft) {
    cnt[a[x]]--;
    sum_les[a[x]] -= les[x];
    ll res = 1LL * cnt[a[x]] * les[x] - sum_les[a[x]];
    cur -= (isLeft ? -1 : 1) * res;
}

ll ans[500007];

int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);

    int n, m;
    cin >> n >> m;

    Fenwick<int> fw(n);
    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        cin >> a[i];
        les[i] = fw.query(a[i] - 1);
        fw.update(a[i], 1);
    }

    for (int i = 1;i <= m;i++) {
        int l, r;
        cin >> l >> r;
        Q[i] = { l,r,i };
    }

    int B = n / sqrt(m);
    sort(Q + 1, Q + m + 1, [&](Query a, Query b) {
        if (a.l / B == b.l / B) return a.l / B & 1 ? a.r > b.r:a.r < b.r;
        else return a.l / B < b.l / B;
    });

    int L = 1, R = 0;
    for (int i = 1;i <= m;i++) {
        auto [l, r, id] = Q[i];
        while (L > l) add(--L, 1);
        while (R < r) add(++R, 0);
        while (L < l) del(L++, 1);
        while (R > r) del(R--, 0);
        ans[id] = cur;
    }

    for (int i = 1;i <= m;i++) cout << ans[i] << '\n';
    return 0;
}

B

题解

知识点:贪心,枚举,优先队列。

\(k \leq 0\) ,当存在一个位置大于等于 \(k\) 时,形成自环即可,逆序数为 \(0\) ;否则所有位置一定小于 \(0\) ,一定无解。接下来考虑 \(k > 0\) 的情况。

我们先考虑全是正数的特殊情况,显然我们优先选择合法的连续区间 \([l,r]\) 的元素循环左移一次构造大环,其他位置构成自环,这样的逆序数是 \(r-l\) ,可以证明是理论最优的,从中去掉某些元素会导致花费增大。这样,我们枚举所有区间构造是 \(O(n^2)\) 的,用尺取法是 \(O(n)\) 的。

现在问题包含了负数,尺取法就失效了,因为区间的和不具备单调性,但我们依旧可以枚举所有区间。不过,此时对于一个区间,有些位置我们是不能选的,否则就不合法了,因此选择的位置不再连续。我们先考虑不连续的位置产生的逆序数的最小值。

若在 \([l,r]\) 这个连续区间中选择了 \(x\) 个数,我们可以将选中的位置对应的数循环左移一次,那么对于环上的元素相互产生了 \(x-1\) 个逆序对,对于每个不在环上的元素都与环元素产生了 \(2\) 个逆序对,即没被选择的点都额外产生了一个逆序对,这样产生的逆序数为 \(r-l + (r-l+1-x)\) ,可以证明是理论最优的。

结合上面的结论,我们知道对于一个固定区间 \([l,r]\) ,选的数越多越好,这样贪心选择的方式就顺其自然的出现了:正数都选,随后负数选最大的直到不能再选。

这里,区间端点原则上是一定要选的,不然求出的答案会比真实答案要大。但对于这种情况的真实答案,其等价于一个更小区间的真实答案,因此即使舍弃导致求出错误答案,也不会使得最终答案错误,所以为了实现方便就允许存在这样的操作。

直接枚举每个区间取数的复杂度是 \(O(n^3)\) 的。我们发现,对于每一个右端点,左端点从右到左的时候,区间长度一直在增加,那么当没被选择的数严格减小时答案才会更优,因此之前选过的负数是一定会被选上,否则没被选择的数一定比之前更大,答案不会更优。因此,用优先队列维护没被选择的负数即可,选过的就不需要考虑了。

时间复杂度 \(O(n^2 \log n)\)

空间复杂度 \(O(n)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int a[1000007];
int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int n, k;
    cin >> n >> k;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> a[i];
    if (k <= 0) {
        bool ok = 0;
        for (int i = 1;i <= n;i++) ok |= a[i] >= k;
        if (ok) cout << 0 << '\n';
        else cout << -1 << '\n';
        return 0;
    }

    int ans = 1e9;
    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        ll sum = 0;
        priority_queue<int> pq;
        for (int j = i;j >= 1;j--) {
            if (a[j] >= 0) sum += a[j];
            else pq.push(a[j]);
            while (pq.size() && pq.top() + sum >= k) {
                sum += pq.top();
                pq.pop();
            }
            if (sum >= k) {
                int sz = pq.size();
                ans = min(ans, i - j + sz);
            }
        }
    }
    if (ans < 1e9) cout << ans << '\n';
    else cout << -1 << '\n';
    return 0;
}

C

题解

知识点:图匹配,竞赛图。

\((x,y+n)\) 的关系转化为 \((x,y)\) ,那么原图会变为一个竞赛图,而原图的匹配关系则变为竞赛图的若干条不相交的路径。

首先竞赛图一定有一条哈密顿路径,因此答案至少为 \(n-1\)

当且仅当每个点都在一个哈密顿回路时(每个点都在大于等于 \(3\) 强连通分量内),答案才为 \(n\) 。可以根据兰道定理:竞赛图强连通,当且仅当从小到大的度数序列的前缀和 \(s[1,i]\) 严格大于 \(\dbinom{i}{2}\)

我们可以枚举度数序列,找到所有强连通分量。

时间复杂度 \(O(n^2)\)

空间复杂度 \(O(n)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int deg[3007];
int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1;i <= n;i++)
        for (int j = 1;j <= n;j++) {
            int x;
            cin >> x;
            deg[i] += x;
        }

    // (x,y+n)看为(x,y)的边,可转化为竞赛图
    // 竞赛图必有哈密顿路径答案至少为n - 1,当且仅当所有点可以在大于等于3的环中时答案为n
    /// 兰道定理:一个序列是竞赛图的分数序列当且仅当度数序列前缀和s[1,i]大于等于C(i,2),i=n时等于
    /// 兰道定理:竞赛图强连通当且仅当度数序列前缀和s[1,i]严格大于C(i,2)
    sort(deg + 1, deg + n + 1);
    int s = 0;
    for (int i = 1, j = 0;i <= n;i++) {
        s += deg[i];
        if (s == i * (i - 1) / 2) { // 此时不强连通
            if (i - j <= 2) { // [j,i)的点是强连通的,若小于等于2则不能成环,
                cout << n - 1 << '\n';
                return 0;
            }
            j = i;
        }
    }
    cout << n << '\n';
    return 0;
}

D

题解

知识点:因数集合。

由条件 \(b \mid c\) ,我们枚举所有 \(c\) 的因数,可以求出 \(a\) ,最后验证一下即可。

时间复杂度 \(O(\sqrt c)\)

空间复杂度 \(O(\sqrt c)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

void get_factor(int n, vector<int> &factor) {
    for (int i = 1;i * i <= n;i++) {
        if (!(n % i)) {
            factor.push_back(i);
            if (i != n / i) factor.push_back(n / i);
        }
    }
}

bool solve() {
    int k, c, n;
    cin >> k >> c >> n;

    vector<int> factor;
    get_factor(c, factor);

    int ans = 0;
    for (auto b : factor) {
        if ((c - b) % k) continue;
        int a = (c - b) / k;
        if (a <= 0 || gcd(a, b) < n) continue;
        ans++;
    }
    cout << ans << '\n';
    return true;
}

int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int t = 1;
    cin >> t;
    while (t--) {
        if (!solve()) cout << -1 << '\n';
    }
    return 0;
}

E

题解

知识点:递归,分治。

不难发现区间的嵌套关系是一个树状结构,天然满足递归的性质,我们把每个不被约束的数字单独看作一个约束区间方便实现。

先将区间按左端点从小到大排序,右端点为第二关键字从大到小排序,保证第一个遇到的一定是嵌套区间最大的。

对于一个约束区间 \([l,r]\) ,分类讨论:

  1. 若没有子约束,若要求奇数,我们随便交换两个即可,否则不用交换。
  2. 若有子约束,统计子约束的影响,若和自己同奇偶则无需改动,否则随意选两个相邻约束区间,取左边的最大值和右边的最小值交换即可。

有线性的做法,需要处理下面两件事:

  1. 每次递归返回最后一个区间的下标,对于上一层递归就直接可以跳转到后面继续枚举区间。
  2. 将操作先记录(交换的两个数字,我们只需要数字),最后开一个数组 \(loc_i\) 表示数字 \(i\) 在排列的位置,对其直接进行操作即可。

时间复杂度 \(O(m(n+m))\)

空间复杂度 \(O(m)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int n, m;
array<int, 3> seg[1007];
int p[1007], cnt;

void dfs(int l, int r, int w = -1) {
    if (l == r) {
        p[l] = ++cnt;
        return;
    }
    int pos = l, wsum = 0;
    vector<pair<int, int>> sub_seg;
    for (int i = 1;i <= m;i++) {
        auto [l1, r1, w1] = seg[i];
        if (pos <= l1 && r1 <= r && (w == -1 || r1 - l1 + 1 < r - l + 1)) {
            while (pos < l1) {
                dfs(pos, pos, -1);
                sub_seg.push_back({ pos,pos });
                pos++;
            }
            sub_seg.push_back({ l1,r1 });
            dfs(l1, r1, w1);
            pos = r1 + 1;
            wsum ^= w1;
        }
    }
    while (pos <= r) {
        dfs(pos, pos, -1);
        sub_seg.push_back({ pos,pos });
        pos++;
    }
    if (w != -1 && w != wsum) {
        auto [l1, r1] = sub_seg[0];
        auto [l2, r2] = sub_seg[1];
        int x = find(p + l1, p + r1 + 1, r1) - p;
        int y = find(p + l2, p + r2 + 1, l2) - p;
        swap(p[x], p[y]);
    }
}

int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1;i <= m;i++) {
        int l, r, w;
        cin >> l >> r >> w;
        seg[i] = { l,r,w };
        if (l == r && w) {
            cout << -1 << '\n';
            return 0;
        }
    }
    sort(seg + 1, seg + m + 1, [&](auto a, auto b) { return a[0] == b[0] ? a[1] > b[1]:a[0] < b[0];});

    dfs(1, n);

    for (int i = 1;i <= n;i++) cout << p[i] << " \n"[i == n];
    return 0;
}

G

题解

知识点:双指针。

尺取法枚举区间即可。

时间复杂度 \(O(n)\)

空间复杂度 \(O(n)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int a[100007];
int cnt[5];
int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int n, k;
    cin >> n >> k;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> a[i];

    int ans = 1e9;
    int l = 1, r = 1;
    while (l <= n) {
        while (r <= n) {
            if (cnt[1] && cnt[2] && cnt[3] && cnt[4] >= k) break;
            cnt[a[r]]++;
            r++;
        }
        if (cnt[1] && cnt[2] && cnt[3] && cnt[4] >= k) ans = min(ans, r - l);
        cnt[a[l]]--;
        l++;
    }
    cout << ans << '\n';
    return 0;
}

H

题解

知识点:贪心,背包dp。

注意到背包大小是递增的,因此我们考虑后 \(min(n,m)\) 个背包即可。

一个显然的方法是,考虑了前 \(i\) 次,共处理前 \(j\) 个奶酪的最大价值。但这样,转移时我们要枚举最后一次处理了多少奶酪,并进行背包dp,复杂度是 \(O(n^3 \max\{sz_i\})\) 的。

我们可以考虑预处理区间 \([i,j]\) 且背包大小是 \(k\) 时的最大价值,复杂度是 \(O(n^2 \max\{sz_i\})\) 的,而对于之前的转移复杂度就变为 \(O(n^3)\) 了。

时间复杂度 \(O(n^2 \max\{ sz_i \} + n^3)\)

空间复杂度 \(O(m+n^2 \max\{sz_i\})\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int a[207], b[207];
int sz[100007];
ll f[207][207][207];
ll g[207][207];
int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> a[i] >> b[i];
    for (int i = 1;i <= m;i++) cin >> sz[i];

    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        for (int j = i;j <= n;j++) {
            for (int k = 0;k <= sz[m];k++) {
                f[i][j][k] = f[i][j - 1][k];
                if (k >= a[j]) f[i][j][k] = max(f[i][j][k], f[i][j - 1][k - a[j]] + b[j]);
            }
        }
    }
    reverse(sz + 1, sz + m + 1);
    m = min(m, n);
    reverse(sz + 1, sz + m + 1);
    for (int i = 1;i <= m;i++) {
        for (int j = 0;j <= n;j++) {
            for (int k = 0;k <= j;k++) {
                g[i][j] = max(g[i][j], g[i - 1][j - k] + f[j - k + 1][j][sz[i]]);
            }
        }
    }
    cout << g[m][n] << '\n';
    return 0;
}

I

题解

知识点:位运算,线性dp。

先预处理前缀异或和方便处理,并考虑按位计算贡献。

我们先考虑一个简单的问题,求出所有子区间的异或和的和,与蓝桥杯省赛的一道题完全一致。朴素求所有子区间,最暴力的就是 \(O(n^3)\) 选完再求,稍微优化一点是 \(O(n^2)\) 枚举右端点左端点可以递推,但实际左端点的递推过程也可以 \(O(1)\) 解决,因此最佳复杂度就是 \(O(n)\) 的,具体解法如下。

枚举固定的右端点 \(r\) ,若一个位置 \(l-1\) 使得 \([1,l-1]\) 的异或和第 \(k\) 位和 \([1,r]\) 的异或和第 \(k\) 位不同,那么 \([l,r]\) 的异或和第 \(k\) 位为 \(1\) ,就会在以 \(r\) 为右端点的这个状态产生 \(2^k\) 的贡献。

因此,我们考虑维护 \([1,r-1]\) 所有前缀(可以为空)异或和第 \(k\) 位的 \(0,1\) 个数 \(sum_{k,0/1}\) ,便可轻松获得前缀与 \([1,r]\) 的异或和第 \(k\) 位不同的个数。例如\([1,r]\) 的异或和第 \(k\) 位为 \(1\) ,那么贡献就是 \(2^k \cdot sum_{k,0}\) 。最后,把 \([1,r]\) 的异或和的每位情况加到 \(sum\) 即可。此时,我们可以得到以 \(r\) 为右端点的所有子区间的异或和。

对于这个简单问题,我们直接加到答案里即可。但为了原来问题的处理,我们考虑求 \(f_i\) 表示右端点小于等于 \(i\) 的所有子区间的异或和之和。这个只需要求出以 \(r\) 为右端点的所有子区间的异或和后保存在 \(f_r\) ,最后枚举完所有右端点后做前缀和即可。

回到原来的问题,发现其实就是分段求异或和再乘起来,求所有情况的和。问题与 \(k\) 子段问题非常相似,考虑线性dp。设 \(f_{i,j}\) 表示分了 \(i\) 段,且所有区间右端点小于等于 \(j\) 时的答案,状态顺序交换也是可以写的,不过会麻烦一点。 \(i=1\) 时,\(f_{1,j}\) 即上述简单问题最终答案,其实之后的递推思路是完全类同的。

当分了 \(i\) 段时,枚举第 \(i\) 段固定的右端点 \(j\) ,若一个位置 \(l-1\) 使得 \([1,l-1]\) 的异或和第 \(k\) 位和 \([1,j]\) 的异或和第 \(k\) 位不同,那么 \([l,j]\) 的异或和第 \(k\) 位为 \(1\) ,就会在分了 \(i\) 段最后一段以 \(j\) 为右端点的这个状态(不是 \(f_{i,j}\))产生 \(2^k \cdot f_{i-1,l-1}\) 的贡献。

因此,我们考虑维护 \([1,j-1]\) 所有前缀(可以为空)分了 \(i-1\) 段且异或和的第 \(k\) 位为 \(0,1\) 时的总贡献 \(sum_{k,0/1}\) ,便可轻松获得前缀与 \([1,j]\) 的异或和第 \(k\) 位不同时,前缀分了 \(i-1\) 段的总贡献。例如\([1,r]\) 的异或和第 \(k\) 位为 \(1\) ,那么贡献就是 \(2^k \cdot sum_{k,0}\) 。最后,根据 \([1,j]\) 的异或和每位情况,将 \(f_{i-1,j}\) 加到 \(sum\) 即可。此时,我们可以得到分了 \(i\) 段,且最后一段以 \(j\) 为右端点的答案。我们对其做前缀和即可得到 \(f_{i,j}\)

这类问题最关键的是,枚举右端点时,将左端点的 \(O(n)\) 递推,根据异或的性质优化为对每位贡献的 \(O(1)\) 求和,即拆位求和的优化。拆位求和的本质就是,将区间异或和按位拆成若干个代表位权的数之和,并对所有区间异或和拆开后的数按位分组考虑,就非常方便位运算相关判断了。

这里分段之间的运算是乘法,具有分配律,因此拆位后每位都需要乘上前面的答案的和。如果换成加减法,那运算就完全不一样了,因为具有交换律,当前段的贡献与之前段的答案没有任何关联,最终将之前的答案和当前段的贡献加在一起即可。对于其他的运算符也可以类似考虑,乘法其实是比较好处理的一种运算符。

时间复杂度 \(O(n)\)

空间复杂度 \(O(n)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

const int P = 998244353;
int a[200007];
int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> a[i], a[i] ^= a[i - 1];

    vector<int> f(n + 1, 1);
    for (int i = 1;i <= 3;i++) {
        vector<int> g(n + 1);
        array<array<int, 2>, 30> sum{};
        for (int j = 0;j <= n;j++) {
            for (int k = 0;k < 30;k++) {
                (g[j] += (1LL << k) * sum[k][~(a[j] >> k) & 1] % P) %= P;
                (sum[k][(a[j] >> k) & 1] += f[j]) %= P;
            }
        }
        for (int j = 1;j <= n;j++) (g[j] += g[j - 1]) %= P;
        swap(f, g);
    }
    cout << f[n] << '\n';
    return 0;
}
posted @ 2023-08-02 20:16  空白菌  阅读(183)  评论(0编辑  收藏  举报