题目3799 [JZOI 2022 day1]恐狼后卫
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2022-11-24 21:02:02
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题目3798 [JZOI 2022 day1]chi-a↗na→go~~
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2022-11-24 21:01:13
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题目3797 [JZOI 2022 day1]sa→ka→na↗
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2022-11-24 21:00:44
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upd:修改一处笔误。 神仙 Kubic 的思路真的简洁而自然,我这种小蒟蒻也能看明白 qwq。 (Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?Kubic 为什么这么强大?) 先将 $s,t$ 升序排序,定义 $a_i$ 表示最小的能和第 $i$ 头牛匹配的牛棚,$b_i$ 表示最小的能和第 $i$ 个牛棚匹配的牛。 假设最小的未被匹配的牛为 $p$,则「极大匹配」的充要条件为 $s_p\gt t_{a_p}$。 考虑枚举这个最小未被匹配的牛,设其编号为 $i$。 不难发现,$[a_i,n]$ 范围内的牛棚必须被匹配,否则 $i$ 一定可以和 $a_i$ 匹配。 $1\sim i-1$ 的牛必然能和 $[a_i,n]$ 内的牛棚匹配,$i+1\sim n$ 的牛则不一定。 考虑枚举 $1\sim i-1$ 匹配到 $[a_i,n]$ 内的牛棚的数量为 $j$,那么就需要 $1\sim i-1$ 未被匹配的牛全部与 $[1,a_i)$ 内的某个牛棚匹配(根据条件),$i+1\sim n$ 的某些牛和 $[a_i,n]$ 内未被匹配的 $n-a_i+1-j$ 个牛棚匹配。 这个问题并不难解决。设 $f_{i,j}$ 表示前 $i$ 个牛棚和 $j$ 头牛匹配的方案数,$g_{i,j}$ 表示后 $i$ 头牛和 $j$ 个牛棚匹配的方案数。 转移方程:$f_{i,j}=f_{i-1,j}+f_{i-1,j-1}\times \max\{0,b_i-j+1\},g_{i,j}=g_{i+1,j}+g_{i+1,j-1}\times \max\{n-a_i-j+2,0\}$。 则上述方案总数可以表示为 $g_{i+1,n-a_i+1-j}\times f_{a_i-1,i-j-1}\times j!$。 最后不要忘了加上 $f_{n,n}$,表示「完美匹配」的方案数。
题目3528 [USACO20Dec Platinum]Sleeping Cows
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
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2022-11-23 07:32:27
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不会写的做法,不保证正确: 首先发现前缀后缀是否相等可以直接哈希判断,那么这个问题就化为了求 $s_{i+1\sim n-i}$ 的 border。 我并没有发现这个东西可以类 KMP 势能分析均摊 $\mathcal O(1)$ 计算的性质,但是我学过一点点后缀数组,知道 LCP(最长公共前缀)的一个性质: $$\forall 1\le i\lt j\lt k\le n,\text{LCP}(sa_i,sa_k)=\min\{\text{LCP}(sa_i,sa_j),\text{LCP}(sa_j,sa_k)\}$$ 把 $\gt \lceil \frac{n}{2} \rceil$ 的 $sa$ 值标记一下,从前往后递推一遍,得到每个 $sa_i$ 前面第一个被标记过的 $sa$,用 RMQ 求值即可。 时间复杂度 $\mathcal O(n\log n)$,后缀数组常数卡小点估计能过,但一点也不精妙。 定义 $f_i$ 表示 $s_{i+1\sim n-i}$ 的最长不重叠公共前后缀长度。 当我们从大到小枚举 $i$,显然有 $f_i\le f_{i+1}+2$。 从洛谷题解搬的一张图:
那么我们不妨令 $f_i=f_{i+1}+2$,用哈希判合法性,不合法时暴力往前跳。 和 KMP 类似,势能总和为 $n$,那么总的时间复杂度就是 $\mathcal O(n)$。 很有启发的一道题,从中认识到,不能忽视原题中某些「显而易见」的性质,认真分析,它们有可能就是通往正解的钥匙。
题目3794 [POI 2012]Prefixuffix
AAAAAAAAAAAAAAA
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2022-11-21 09:02:36
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首先不难想到BFS。 以及,箱子能被推动到目标方向当且仅当:①目标方向是空地;②目标方向关于箱子的对面是空地,且人能到达。
如果允许人在空地上任意传送,本题将会简单很多。令 $f_{i,j}$ 表示箱子到达 $(i,j)$ 时的最小次数,每次转移只需判断目标方向的对面是否是空地即可。 但有了沉重货物的限制,会导致人并不一定能到达箱子旁的空地(即使初始时他可以到达)。 不过不难发现,当人推动一次箱子时,他将会“取代”箱子原本的位置。也就是说,判断人是否能到达空地,实际上是判断箱子上次的位置是否能到达那里。而方向只有四个,令 $f_{i,j,0/1/2/3}$ 表示箱子到达 $(i,j)$ ,且上次它在现在的 上/下/左/右 时的最小次数。每次转移时,从上次的位置出发进行搜索,判断是否能到达目标方向对面的空地即可。 时间复杂度大常数$O(n^4)$,无法通过。
上述算法的瓶颈在于,每次转移时都要进行一次搜索,包含了大量的重复计算。我们希望通过一些预处理优化这一过程。 实际上已经很明显了。我们把每个空地抽象成点,向四周的空地连边。箱子放于 $(x,y)$ 时人无法从 $(a,b)$ 到达 $(c,d)$ ,实际上就是说 $(x,y)$ 是原图的一个割点,将 $(a,b)$ 所在连通块与 $(c,d)$ 所在连通块分离。相反,若 $(a,b)$ 与 $(c,d)$ 在同一连通块中,人肯定能相互到达。这样,通过预处理原图的相关$dcc$信息,我们可以做到$O(1)$的转移。 关于 $f$ 的初始化,需要从人的出发点单独搜一次,记录初始时人能到达的箱子旁的空地。 码量稍大,不过每一部分相对简单。
题目240 [POI 1999] 仓库管理员(Store-Keeper)
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2022-11-20 21:14:10
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