2021NOI挑战赛 第一场 模拟参加
由于noi.ac并没有vp的功能,我就只能自己设一个闹表,反正差别不大。
题面
T1 Nim
给定 ,问有多少个数组 ,满足:
- 数组异或和非 0
- 数组两两相异
,膜
T2 String
给一个 。集合 中包含满足如下条件的字符串:
- 只有小写英文字母
- 相邻的字符不同
- 总共有 种不同的字符出现,出现次数分别为
再给一个 ,求 中字典序排第 位的串。
T3 Segment
现在有一个长度为 的数组 , 个操作, 个询问。
第 个操作用 描述,表示将 中的所有数都变成这些数的最大值
现在要支持两种询问
- 单点修改
- 给定 ,假设 进行了区间 中的操作, 的值是多少
,任何时刻中 数组中的所有值不会过 。
赛时
0+10+30,几乎等同于没打。这里讲一下心路历程吧
T1 Nim
我试了好几个思路:容斥,斯特林反演+容斥,异或方程与线性方程一块解...
显然,这几个思路看起来就不是一个签到题的思路(当然,我当时并不知道这是个签到题)
另一个显然的事实是,这几个思路我都写不出来,于是我 T1 喜提 0 分的好成绩
实际上那个题就是一个简单的要死的一维递推,我居然想不出来 —— 看来是被“NOI”三个字吓住了
T2 String
我真的对这种题毫无头绪,打了10分暴力就跑了
其实后面也有想,只不过根本没有任何有效思路
T3 Segment
我一看,哇,数据结构,我会做
我一开始想了一个树套树,觉得非常对,啪啪打完了200多行,脑子一转 —— 假了
(心态 -114514)
此时我的大脑进入了空白。
冷静了一下,我想到了一个30分暴力,用了时间逆流考虑贡献的思维方法
显然我们发现最后每个位置的值,都是原来某一段连续区间中的最大值。考虑这样的一波操作,把哪些最大值给“捞”过来了。我们称这个区间为 “最大值区间”
从区间 开始,倒序遍历 中的操作,发现只有那些有交集的操作区间才影响,并且会把当前的最大值区间和这个操作区间取并集。最后我们求一下这个最大值区间的最大值就是答案了。复杂度是每次 ,即
赛后
100+0+100 (不算赛时分)
T2我是真的妹懂qaq
T1 Nim
我是真没想到,这题就是一个超级傻逼的递推
设 表示从 中选 个,各不相同,xor=0,的方案数。最后的答案就是
设选的是 。它们的xor和得是 。那 ,考虑减去不合法的
-
(因为我们不能选 ,所以这不合法)。
此时,前面 个的异或和也是 , 所以它的方案数显然就是
-
。即,重复了
那这么说,前面 个除去 (一共 个)的xor和得是 。那这个方案数就是 ,吗?
首先 有 种选法,其次 只需要和这 个不同即可,有 种选法。所以这个情况应该是有 种
然后,随便选 个不同的(确定 ),方案数就是排列数(下降幂)
于是我们得到递推:
然后这个下降幂可以一块递推, 也可以一块递推,就可以严格线性的搞掉它。
T3 Segment
上面那个东西已经很接近正解了,我们考虑优化它
我们观察最大值区间的变化 —— 把左右端点分开观察。下面以左端点为例。
如果左端点要减小,那一定是找到了一个区间,使得它能够在覆盖当前区间,并且往左超出一点。换句话说,覆盖了当前区间的左端点。而且这样之后,我们的左端点会被换成另一个区间的左端点。
所以,我们可以直接 用操作区间的编号代替左端点的值。然后我们相当于每次要往前跳,跳到一个区间使得它的左端点可以覆盖当前区间的左端点,并且离的最近。然后我们不断的跳,直到不能跳为止。
脑袋转一转发现,对于同一个区间,我们跳的位置是一定的,于是我们可以用倍增来优化这个跳的过程。
那我们怎么预处理一个区间的最近的覆盖它左/右端点的区间呢?只需要按顺序枚举操作区间,然后搞一个线段树。设当前是第 个区间 ,我们把 中的数都和 取 。对于查询,就查询一下左端点/右端点位置上,线段树的值就行了。因为这个值相当于,“能覆盖某个位置的区间中,最大的编号”。由于我们按顺序枚举,这个“最大的编号”就相当于“离的最近”。这样就处理出了 jump[][0]
。然后再倍增一下,就能得到 jump
数组了。
代码
总结
大一点讲
-
思维要发散,也要有可写性
不要搞一个不会解的方程出来,比如T1的异或/线性混合方程组
-
不要把简单问题复杂化,也不要用高级方法乱搞一通而忘记最基本的
wwq 进入直播间
wwq 把 zps 骂了一顿,说:“最基本的!最基本的都不会了!”
-
有了好想法,想着去优化,别瘫在椅子上
-
整体与个体相结合
有时我们需要看整个区间,但也需要把左右端点分开看,如 T3
有时我们需要把一个数按位拆开,但也需要看整个数,如 T1
有时我们需要把物体分开来受力分析,但也需要合在一块,排除内力,简化问题
细一点讲
- 对于 这样的数据,要求严格线性的那种,一般都不会涉及太难的这个那个卷积之类的,多是简单的一维递推,顶多加上一些线性筛之类的
- 对于 “假设进行了区间中的操作,...”,可以反过来考虑贡献,考虑最后的答案经历了什么过程才得到
- 对于“找最近的xxx,满足xxx条件”之类的东西,一般都可以考虑倍增解决
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