【题解】2020牛客暑期多校训练营第七场

Fake News

做法0:特判124

做法1:打表找规律。

做法1.1:小的范围直接分解,大的范围直接当不行。

做法2n(n+1)(2n+1)/6,三个乘数分别先两两除下gcd,然后分别判定sqrt是否等于自己就好。

Mask Allocation

      不妨设(n<m)由于要求字典序最大,所以考虑装口罩最多的盒子,显然不能超过n,不然人数在m的时候这盒子分不出去了。那继续考虑字典序最大,医院数量为n时候需要给每个医院安排m个口罩,我们至多给每个医院安排floor(m/n)个装了n个口罩的盒子,那这里就安排了floor(m/n)*n个盒子,此时每个医院还要额外再拿m%n个口罩才能达到要求。这时候我们考虑医院数量为m的情况,此时需要给每个医院分配n个口罩,那显然已经有floor(m/n)*n个医院满足条件了,还有m%n个医院还啥都没拿到。这样,我们就把问题转化成了n’= m % n,m’= n的子问题,不断循环即可。这不就是gcd嘛kora!

Dividing

 先讨论n 是k 倍数的情况, 不妨设n=xk, 那么, x 和k 中总有一个数字不超过10^6, 枚举x 和k 中较小的一个即可, 另一个的个数可以直接通过计算获取

  对于n=xk+1 的情况也是同样的

  对于n=1 的情况直接统计即可

Pointer Analysis

 直接暴力求解即可本题难点可能只在于处理读入这里给出一个简单的暴力框架pt(x) 为指针可能指向的对象集合

 Let worklist be a set

For every allocation statement A = x: 

      insert x into pt(A)

              If pt(A) has been changed, add A into worklist

       While worklist is not empty:

              While worklist is not empty:

                     select one element X from worklist

                     delete X from worklist

                     For every assignment statement like Y = X:

                            merge pt(X) into pt(Y)

                            If pt(Y) has been changed, add Y into worklist

              For every store statement Y.f = X:

                     For every object o in pt(Y):

                            merge pt(X) into pt(o.f)

              For every load statement Y = X.f:

                     For every object o in pt(X):

                            merge pt(o.f) into pt(Y)

                             If pt(Y) has been changed, add Y into worklist

A National Pandemic

2操作是卖萌的,单独记录一个delta就能解决了。对于1操作,我们考虑一次修改对y来说会增加w-dis(x,y)。W-dis(x,y)=w-(dep(x)+dep(y)-2*dep(lca))=w-dep(x)-dep(y)+2*dep(lca),所以,对于每次1操作,我们将其到根上所有点的cnt+=2,询问的时候那部分就是求它到根的权值和。所以,树上路径加,路径查询,写个qtree改一下输出就好了。那其实很多人上了点分,复杂度变成一个log,怎么更优就见仁见智了。

Social Distancing

0.Codeforces 460E (Round #262)   原题你最大

1.Dpf[i,j,k]表示选i个点,横坐标总和为j,纵坐标总和为k时各点间距离平方和最大值

2.模拟退火,激情乱搞

TLE怎么办?观察性质呗~Dp也是类似。整理可得转移方程f[i+1,j+x,k+y]=max{f[i,j,k]+i*(x^2+y^2)-j*x-k*y+(f[i,j,k]+j^2+k^2) div I},答案为答案为max{f[n,j,k]|-r*n<=j<=r*n,-r*n<=k<=r*n},由于对于选定的横坐标x选取的点离圆心尽量远更优,可知此时纵坐标y的绝对值为sqrt(r^2-x^2)向下取整,进行DP时只需考虑{(x,y)|abs(y)=sqrt(r^2-x^2)),-r<=x<=r}的点即可。但是还是要打表~

Topo Counting

       首先我们需要知道如果一个DAG 是由两个完全不相关的子图组合而成的不妨设这两个子图的大小分别是S_1S_2, 对应拓扑序列个数为P_1P_2, 那么这个DAG 的拓扑序列个数为((S_1+S_2)¦S_1 ) P_1 P_2, 以下是DRG(4) 的形态, 不妨称上面横着的组为架子(V^1), 下面的是肉片(V^2,V^3, …,V^n). 拓扑序列实际上就是一个不断删除入度为0 的节点的过程的删除序列.  我们可以发现每个肉片只受制于架子上的两个节点, 当对应的两个节点被删除之后, 肉片就会与整个DRG 分离. 由于肉片作为一个子图的拓扑序列是非常容易计算的, 所以本题做法的核心就是只维护架子以及连在架子上的肉片的形态.  我们可以发现, 在删除节点的过程中, 架子和与架子相连的肉片的整体形态, 只有大致三种情况:

 第一种是在一个完整的DRG(n) 中只删除了第一个节点不妨设该类形态为h(n)

 第二种是在一个完整的DRG(n) 中删除了第一行中两个以上的连续节点这类形态有第一行中剩余节点数和第二行的节点数控制不妨设置为f(i, j)

 第三种是在一个完整的DRG(n) 中删除了第一行和第二行的第一个节点然后连续删除了第一块肉片的左半边部分这类形态由架子上第一行的剩余节点数以及第一块肉片左半边剩余节点数控制设置为g(i, j)

对于h(n), 接下来只有两种删除方法分别会变成f(n – 2, n) 以及g(n – 1, n),对于f(i, j), 接下来也只有两种删除方法, 分别会变成f(i – 1, j) 以及(f(i, j – 1) 和h(j – 1) 中的其中一种+一个分离出去的完整肉片),对于g(i, j), 同样只有两种情况, 分别变成g(i, j – 1) 以及(h(i) + 分离出去的一个肉片),所有这些形态都只有n^2  种情况, 计算都是常数级, 直接把每个形态的数量都计算出来即可. 

Valueable Forests

      一个森林内部节点的度数平方和等于2 * (长度为的路径数+长度为的路径数), n个点的带标号树个数为n^(n-2),我们可以通过一个n^2 的做法得到n 个点的带标号森林个数,我们分别统计长度为2 的路径的贡献, 相当于从n 个点里面挑出2 个点, 设这两个点所在树大小为j, 那么就需要从剩下n – 2 个点里面挑出j – 2 个点, 然后挑出的这j 个点构成一棵树, 剩下的n-j 个点构成森林. j 个点构成的树需要以那两个点为根(相当于把这两个点看成一个整体), 用prufer 序列的处理可以知道方案数是2j^(j-3),长度为3 的路径同理, j 个点以特定3 个点为根的方案数是3j^(j-4)

Tokens on the Tree





NeoMole Synthesis

    以S中的任意节点为根,将S视为有根树。对于st∈E(T_i),令记号s;t表示将边st断开后,顶点t所在的子树。令f[u][s;t](u∈S)表示当u子树中包含子树s;t,u与t对应,且u子树中除与s;t对应的部分外,已经分割成了与{T_i }中同构的若干连通子图的最小总代价。令g[u](u∈S)表示将子树u分割成与{T_i }中同构的若干连通子图的最小总代价。

考虑按照dfs逆序进行树形dp:

接下来考虑如何计算f[u][w;v]。对于v的每个相邻节点a(除w外),都要有一个u的子节点b使用状态f[b][v;a]与之匹配;且u的任一子节点最多只能与v的一个相邻节点匹配。 更新g[u]的方法类似。只是在考虑a的相邻节点时,无需将w除外。 假设v除w外的相邻节点为a_1,a_2,⋯, a_n,u的子节点为b_1,b_2,⋯,b_m,则我们有以下整数规划:

 将约束3改写为c_j=g[b_j ]+∑_(i=1)^n▒〖x_ij (f[b_j ][v;a_i ]-g[b_j ])〗,则该整数线性规划可转化为带权二部图的最小权完美匹配:二部图的左部有n个点,右部有m个点,第i个左部点与第j个右部点之间的边权为f[b_j ][v;a_i ]-g[b_j ],该二部图的最小权左完美匹配加上∑_(j=1)^m▒〖g[b_j]〗即为答案。可使用Kuhn-Munkres算法在O(n^2 m)时间内求出答案。总的时间复杂度为O(∑_(u∈S)▒∑_(v∈T_i)▒〖deg⁡(u) 〖deg⁡(v)〗^3 〗)=O(NM^3),最坏情况下仍会超时。注意到,对于v的相邻节点为a_1,a_2,⋯, a_n,u的子节点为b_1,b_2,⋯,b_m时的情况,我们实际上要求{a_1,a_2,⋯,a_n}与{b_1,b_2,⋯,b_m}之间的最小权完美匹配,以及{a_1,a_2,⋯,a_n}去掉任一节点后与{b_1,b_2,⋯,b_m}之间的最小权完美匹配。我们可以一次性求出全部的最小权完美匹配(而不是调用n+1次Kuhn-Munkres算法), 首先,我们调用一次Kuhn-Munkres算法求出{a_1,a_2,⋯,a_n}与{b_1,b_2,⋯,b_m}之间的最小权完美匹配。要求出去除a_i后的最小权完美匹配,根据网络流理论,只需在上述最小权完美匹配的基础上,找到一条从a_i出发并到达任意右部已匹配节点的权值和最小的交错路*,并沿着交错路退流即可。注意在计算交错路的权值和时,已匹配边的权值需要取负。可使用Floyd-Warshall算法找出所有最短路,并可在总共O(n^2 m)的时间内求出所有最小权完美匹配。这样,整个算法的复杂度即为O(NM^2 )。
       解法2:注意到,当T_i中存在大度点时,其所连接的子树大多数是同构的。最坏情况下,也只有O(M/log⁡M )个非同构子树。因此我们可以合并所有同构子树,这样最坏情况总复杂度为O((NM^3)/logM )由于常数很小,也可以通过本题。

 

                     

 

 

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