给自己菜自闭了

是谁在给我点踩?👀

LOJ#3805. 「JOI Open 2022」长颈鹿

题意

称一个排列 \(q_1,q_2,\ldots,q_n\) 是合法的,当且仅当所有区间 \([l,r]\)不同时满足以下两个条件:

  • 存在一个 \(k\in[l,r]\) 满足 \(q_k>q_l\)\(q_k>q_r\)
  • 存在一个 \(k\in[l,r]\) 满足 \(q_k<q_l\)\(q_k<q_r\)

定义两个 \(n\) 阶排列 \(p,q\) 的不和谐度为 \(\sum\limits_{i=1}^n[p_i \neq q_i]\),给出一个排列 \(p\),求所有合法排列 \(q\)\(p\) 的不和谐度的最小值。

\(n \leq 8000\),排列 \(p\) 随机生成。7s/1G.

题解

先忽略掉 \(p\) 随机生成。

限制等价于对于任意一个区间,两端点之中必然存在区间最大/小值。如果把该数去掉,剩下的依然得是合法的,启示区间 DP。

状态不好直接设计,考虑合法序列 \(q\) 是如何被生成的。首先 \(q_1,q_n\) 中一定有一个是 \(1\)\(n\),把此数剔除并计算贡献,就这样每次剔除一个端点,我们发现没有填的数在值域上是连续的!这样就可以 \(dp_{l,r,x,y}\) 表示给 \(q[l,r]\) 填上 \([x,y]\) 的数后,这段区间的最小不和谐度。\(y\) 显然可以省掉,这样就 \(O(n^3)\) 了。

但显然无用状态太多了。如果我们统计相同位置的最大值(也就是长度减不和谐度)的话,我们发现 \(dp\) 值会变化的位置实际上非常少,很多状态无论 \(q_l,q_r\)\(x,y\) 中的哪一个,都不等于 \(p_l,p_r\)。更直观地,我们把状态呈现在二维平面上,\(dp_{l,r,x,y}\) 代表一个横轴占据 \([l,r]\),纵轴占据 \([x,y]\) 的正方形,\(p_i\) 为一个关键点 \((i,p_i)\)。每次转移相当于打掉正方形四个角中的一个,这个正方形的权值代表这个正方形内最多打掉多少个关键点(也就是DP 值),那么所谓有贡献的状态,就只能以关键点作为四角之一。

我们不妨考虑只在有用的状态间转移,也就是 \(dp_{l,r,0/1,0/1}\) 表示用一段值域连续的数填完了 \(q[l,r]\),并且 \(p_{l/r}\) 作为最小/大值时,相同位置的最大数量。转移就变成了,找出被完全包含在其内的正方形的最大权值,利用数据结构优化转移,可以做到 \(O(n^2 \log^2 n)\)

进而分析意义,一个正方形往被它包含的所有正方形连边,其权值即为最长路径。于是乎我们交换状态,记 \(dp_{k,l,0/1,0/1}\) 表示以 \((l,p_l)\) 作为左下/左上/右下/右上角时,正方形权值为 \(k\) 所需要的最短边长。

容易发现 \(dp_k\) 只会由 \(dp_{k-1}\) 转移来,那么分层转移,同一层的转移变成了:给定了一堆正方形,我要对每个点求出以其作为某个角时,至少包含一个正方形的最小边长。有一个 trick:查询时以对角线为分界线,对角线上/下的正方形只剩某一维有贡献,这样一次转移变成了 \(O(\log n)\)

vKyliq.png

数据随机是什么寄吧啊?如果我只关注左上、右下角打掉的东西,这是 \(p\) 的一个递减子序列,也就是说全程打掉关键点的个数,不会超过 \(p\) 的最长上升子序列和最长下降子序列长度之和,数据随机的情况下是 \(O(\sqrt n)\),这样的话上述算法的复杂度就变成了 \(O(n^{1.5} \log n)\)

P7450 [THUSCH2017] 巧克力

题意

一个 \(n\times m\) 的矩阵,格子 \((i,j)\) 有权值 \(a_{i,j}\) 与颜色 \(c_{i,j}\)\(c_{i,j}=-1\) 表示这个格子不能选。

你要选择一个至少包含 \(k\) 种颜色的连通块,在最小化连通块大小的情况下,最小化连通块中权值的中位数。

\(n\times m \leq 233\), \(k\leq 5\), \(0\leq a_{i,j}\leq 10^6\)

题解

只有 \(k\) 种颜色是好做的,对于中位数,我们二分答案,把小于的赋值为 \(-1\),大于的赋值为 \(+1\),然后一个格子的权值就是一个二元组 \((1,\pm 1)\),跑斯坦纳树。

有很多种颜色,我们将颜色随机合并成 \(k\) 种然后做。这样子只要答案所用的 \(k\) 种颜色被划分到不同集合就 OK,浅算一下不可能低于 \(\dfrac{k!}{k^k}\),多做几遍就完事。

posted @ 2022-08-07 17:57  Ilith  阅读(171)  评论(0编辑  收藏  举报