牛客小白月赛96 解题报告 | 珂学家

news2024/11/25 4:28:58

前言

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题解


A. 最少胜利题数

签到

n1 = len(set(input()))
n2 = len(set(input()))

if n1 < n2:
    n1, n2 = n2, n1

print (-1 if n1 == 6 else n1 - n2 + 1)

B. 最少操作次数

思路: 分类讨论

只有-1,0,1,2这四种结果

特判 0+1+, 1+0+

n = int(input())
s = input()

# 枚举
from collections import Counter

cnt = Counter(s)

if cnt['0'] == cnt['1']:
    if s[0:(n//2)] == "0" * (n//2) or s[0:(n//2)] == "1" * (n//2):
        print (-1)
    else:
        print (2)
elif cnt['0'] == n or cnt['1'] == n:
    print (0)
else:
    print (1)

C. 最多数组数量

思路: 双指针

枚举第一个和第二个数组的分割点x

然后找第二个和第三个数组的分割点y

找到y点后,往右移动的点都满足需求

很典的题,应该还有其他的解法

n = int(input())

arr = list(map(int, input().split()))

# 双指针
res = 0
j = 0
s1, s2 = 0, 0
s = sum(arr)
for i in range(n - 2):
    s1 += arr[i]
    while j <= i:
        s2 += arr[j]
        j += 1
    while (j < n and (s2 - s1 <= s1 or s2 - s1 <= s - s1 - (s2 - s1))):
        s2 += arr[j]
        j += 1
    if j < n:
        res += (n - j)
        
print (res)

D. 最小连通代价

思路: 分类讨论

非常好的一道题,分别讨论ab的正负

因为要尽量小,所以负值为完全图,正值维护最简单的树结构

  • 完全图
  • 树形图

ab都为正数时,其大小关系也需要在讨论下

t = int(input())

def solve():
    n, a, b = list(map(int, input().split()))
    arr = list(map(int, input().split()))
    
    n1 = sum([1 for v in arr if v % 2 == 0])
    n2 = sum([1 for v in arr if v % 2 != 0])

    res = 0
    if a <= 0 and b <= 0:
        res += n1 * (n1 - 1) // 2 * a
        res += n2 * (n2 - 1) // 2 * a
        res += n1 * n2 * b
    elif a <= 0:
        res += n1 * (n1 - 1) // 2 * a
        res += n2 * (n2 - 1) // 2 * a
        if n1 > 0 and n2 > 0:
            res += b
    elif b <= 0:
        if n1 > 0 and n2 > 0:
            res = n1 * n2 * b
        elif n1 > 0:
            res = (n1 - 1) * a
        elif n2 > 0:
            res = (n2 - 1) * a
    else:
        if b <= a:
            if n1 > 0 and n2 > 0:
                res = (n1 + n2 - 1) * b
            elif n1 > 0:
                res = (n1 - 1) * a
            elif n2 > 0:
                res = (n2 - 1) * a
        else:
            if n1 > 0:
                res += (n1 - 1) * a
            if n2 > 0:
                res += (n2 - 1) * a
            if n1 > 0 and n2 > 0:
                res += b
    print (res)
    
for _ in range(t):
    solve()

E. 最大稳定数值

思路: 树上DFS + 名次树(离散化+数状数组/动态开点的线段树)

对于某个节点,祖先的前缀和不会变,但是子孙的和会变小

根据定义,节点会因为子树的删边而成为满足要求

这些点具备如下特点

  • 祖先节点前缀和大于等于该节点
  • 该节点大于子树节点和

可以称这些节点为候选节点

然后从删边寻求突破口

删边会影响祖先节点集的子树和,能否快速统计影响个数呢? 删边会影响祖先节点集的子树和,能否快速统计影响个数呢? 删边会影响祖先节点集的子树和,能否快速统计影响个数呢?

或者说挪动某个范围,统计满足条件的个数 或者说挪动某个范围,统计满足条件的个数 或者说挪动某个范围,统计满足条件的个数

这种一般采用,名次树/树状数组/线段树来快速计算

所以大致的思路为

  • 自底向上DFS,统计子树和和祖先前缀和
  • 自顶向下DFS,利用名次树统计变更节点数

这样两次DFS即可,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)

import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.*;

public class Main {

    static class BIT {
        int n;
        int[] arr;
        public BIT(int n) {
            this.n = n;
            this.arr = new int[n + 1];
        }
        int query(int p) {
            int res = 0;
            while (p > 0) {
                res += arr[p];
                p -= p & -p;
            }
            return res;
        }
        void update(int p, int d) {
            while (p <= n) {
                this.arr[p] += d;
                p += p & -p;
            }
        }
    }

    static
    public class Solution {
        int n;
        int[] arr;
        List<Integer>[]g;

        long[] up;
        long[] down;

        int[] cs;

        Map<Long, Integer> idMap = new HashMap<>();
        BIT bit;

        public int solve(int n, int[] arr, int[] pa) {
            this.n = n;
            this.arr = arr;

            this.up = new long[n];
            this.down = new long[n];
            this.cs = new int[n];

            this.g = new List[n];
            Arrays.setAll(g, x->new ArrayList<>());
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (pa[i] != -1) {
                    g[pa[i]].add(i);
                }
            }
            dfs(0, -1, 0);

            TreeSet<Long> ids = new TreeSet<>();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (up[i] - arr[i] >= arr[i] && down[i] - arr[i] > arr[i]) {
                    ids.add(down[i] - 2l * arr[i]);
                }
                ids.add(down[i]);
            }
            int ptr = 1;
            for (long k: ids) {
                idMap.put(k, ptr++);
            }
            this.bit = new BIT(ids.size());

            dfs3(0, -1);
            return gAns + cs[0];
        }

        int gAns = 0;

        void dfs3(int u, int fa) {
            int idx = idMap.get(down[u]);
            int r = bit.query(idx);
            r -= cs[u];
            if (r > gAns) {
                gAns = r;
            }

            if (up[u] - arr[u] >= arr[u] && down[u] - arr[u] > arr[u]) {
                bit.update(idMap.get(down[u] - arr[u] * 2l), 1);
            }

            for (int v: g[u]) {
                if (v == fa) continue;
                dfs3(v, u);
            }
            if (up[u] - arr[u] >= arr[u] && down[u] - arr[u] > arr[u]) {
                bit.update(idMap.get(down[u] - arr[u] * 2l), -1);
            }
        }

        void dfs(int u, int fa, long pre) {
            up[u] = pre + arr[u];
            down[u] += arr[u];
            for (int v: g[u]) {
                if (v == fa) continue;
                dfs(v, u, up[u]);
                down[u] += down[v];
                cs[u] += cs[v];
            }
            if (up[u] - arr[u] >= arr[u] && down[u] - arr[u] <= arr[u]) {
                cs[u] += 1;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
        int n = sc.nextInt();
        int[] arr = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }
        int[] pa = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            pa[i] = sc.nextInt() - 1;
        }
        Solution solution =new Solution();
        System.out.println(solution.solve(n, arr, pa));
    }

}

F. 最少逆序对数

这题的思路可以分为两层

  1. 求一个固定长度的数组,其逆序对最小为多少
  2. 如何解决数组递增的问题

先来解决第一个问题

前置准备,令

f ( a i ) 为数组中大于 a i 的个数 f(a_i)为数组中大于a_i的个数 f(ai)为数组中大于ai的个数
g ( a i ) 为数组中小于 a i 的个数 g(a_i)为数组中小于a_i的个数 g(ai)为数组中小于ai的个数

在一个数组中arr,移动一次的代价为

image.png

h ( a 0 ) = f ( a 0 ) − g ( a 0 ) h(a_0) = f(a_0) - g(a_0) h(a0)=f(a0)g(a0)

显然这题等价转换后,找到一个j,使得

S ( a ) = m i n ∑ i = 0 i = j h ( a i ) , 0 ≤ j < n S(a) = min \sum_{i=0}^{i=j} h(a_i), 0\le j \lt n S(a)=mini=0i=jh(ai),0j<n


那这题的难点就在于,

如何快速的求解 f ( a i ) , g ( a i ) 如何快速的求解f(a_i), g(a_i) 如何快速的求解f(ai),g(ai)

引入迭代的思维

假设 a r r [ 0 : i ] 子数组,其每个元素的 f i ( a j ) , g i ( a j ) 已维护,那尾巴新增一个元素 a r r [ i + 1 ] ,此时会变化什么呢? arr[0:i]子数组,其每个元素的f_i(a_j), g_i(a_j)已维护,那尾巴新增一个元素arr[i+1],此时会变化什么呢? arr[0:i]子数组,其每个元素的fi(aj),gi(aj)已维护,那尾巴新增一个元素arr[i+1],此时会变化什么呢?,

f i + 1 ( a j ) , g i + 1 ( a j ) 的更新只需要 O ( 1 ) 代价 f_{i+1}(a_j), g_{i+1}(a_j)的更新只需要O(1)代价 fi+1(aj),gi+1(aj)的更新只需要O(1)代价

进而 a r r [ 0 : i + 1 ] 的 h i + 1 序列重建,只需要 O ( n ) 的代价 进而{arr[0:i+1]的h_{i+1}序列重建,只需要O(n)的代价} 进而arr[0:i+1]hi+1序列重建,只需要O(n)的代价

a r r [ 0 : i + 1 ] 的最小逆序也可以 O ( n ) 求解 arr[0:i+1]的最小逆序也可以O(n)求解 arr[0:i+1]的最小逆序也可以O(n)求解

这样n长度的数组,只需要 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)求解得最终的解


如果这题,改为在线查询,可能会更难


n = int(input())
arr = list(map(int, input().split()))

f = [0] * n
g = [0] * n

acc = 0
res = []
for i in range(n):
    for j in range(i - 1, -1, -1):
        if arr[j] < arr[i]:
            f[j] += 1
            g[i] += 1
        elif arr[j] > arr[i]:
            g[j] += 1
            f[i] += 1
    acc += f[i]
    ans = acc
    tmp = 0
    for j in range(i):
        tmp = tmp + f[j] - g[j]
        ans = min(ans, acc + tmp)
    res.append(ans)

print (*res)

写在最后

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