[THUPC 2024 初赛] 二进制 (树状数组单点删除+单点查询)(双堆模拟set)

本文主要是介绍[THUPC 2024 初赛] 二进制 (树状数组单点删除+单点查询)(双堆模拟set),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题解

题目本身不难想

首先注意到所有查询的序列长度都是小于logn级别的

我们可以枚举序列长度len,然后用类似滑动窗口的方法,一次性预处理出每种字串的所有出现位置,也就是开N个set去维护所有的位置。预处理会进行O(logn)轮,每次需要O(n*logn)的时间复杂度初始化set并计算位置。总共复杂度O(nlog^2n),看一下时间限制6s,感觉可以过23333。

删除操作可以直接暴力,直接从每种字串的位置集合中删除所有被影响到的位置,然后再把删除后字符串合并产生的新的子串加入到set中,过程中需要支持O(logn)的单点删除和单点查询。

在set中,删除起始点在L~R之间子串信息,再插入起始点在L到x-1的新构成的子串的信息

删除操作最多O(n/logn)次,每次直接暴力就是O(log^2n),总共复杂度O(nlogn)

接下来就是一些小问题,如何维护单点删除、单点查询的序列呢?

首先我们肯定不会去真正的移动序列,保留原始的输入01序列

可以想到用set去维护当前存在的每个坐标,但是支持查询第k个坐标的话得手写平衡树

也可以想到用线段树或者树状数组维护每个位置的存在信息,在线段树或者树状数组上二分来查询删除后的序列中的第k个坐标的真实位置。

这里使用树状数组

树状数组二分类似于倍增查询LCA的思想,十分易懂。

然后我们迅速写完整个内容,交一发,发现TLE了

看一下复杂度,发现瓶颈在于预处理,于是我们把初始化中对每个位置都进行树状数组二分,替换为直接使用当前位置存在信息数组进行处理,这样预处理中计算坐标的部分就变成O(n)了

但是仍然TLE了

现在瓶颈仍然是预处理,如果C++支持对有序序列O(n)建立set就好了

后来看了洛谷上题解的方法,才知道可以用两个优先队列来模拟set

由于我们只需要维护集合中的最小值以及集合的元素个数

使用两个堆,一个维护插入的内容,另一个维护删除的内容

当查询个数时,两个堆的大小相减即可。当查询最小值时,如果“删除堆”中的最小值与“插入堆”中的最小值相等,就两个一起pop掉,直到找到第一个“插入堆”中存在,但“删除堆”中不存在的元素即可。

(其实也可以用两个vector来模拟,因为对于每种子串,查询的次数只有一次,所以可以大胆排序再查询,这样初始化时间复杂度也是O(nlogn),查询删除子串的总时间复杂度是最坏O(nlog^2n)不过似乎也能过,因为sort在大部分都有序的情况下还是很快的)

改完之后,从6.18s变成了1.17s,发生了质的飞跃23333

有人可能会问,优先队列插入不也是O(logn)的吗,为什么会比set快这么多,因为预处理的过程中插入集合的内容是顺序的,根据小根堆的实现,只有当自己比父亲值小时,才会发生交换,所以在预处理建立小根堆的过程中是O(n)的,这样预处理的总复杂度就变成了O(nlogn),删除方面在理论上最坏时间复杂度也是O(nlog^2n)(假设所有的位置都集中在一种子串上,并且“删除堆”和“插入堆”差不多大)

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<queue>
using namespace std;
#define N 1000005
#define LOG 20
int n, n_real, now;
char ss[N];
// 树状数组维护单点删除与单点查询的序列
// 实际坐标->逻辑坐标(删除后的坐标) getsum
// 逻辑坐标->实际坐标  query   树状数组二分
int tra[N];
int getsum(int x)
{int ret=0;for(;x;x-=x&-x) ret+=tra[x];return ret;
}
void update(int x,int k)
{for(;x<=n;x+=x&-x)tra[x]+=k;
}
int query(int k)// 查询删除后序列的第k位置的实际坐标
{int ans=0,sum=0;for(int i=LOG;i>=0;i--){if(ans+(1<<i)<=n && sum+tra[ans+(1<<i)]<k){sum+=tra[ans+(1<<i)];ans+=(1<<i);}}return ans+1;
}
// a是原始数据,tmp是删除后的数组,b表示当前位是否存在(树状数组建立在b上)
bool a[N],tmp[N],b[N];
int pos[N];
void cal_tmp_all()
{int cnt=0;for(int i=1;i<=n;i++){if(b[i]){pos[++cnt]=i;tmp[cnt]=a[i];}}
}
void cal_tmp(int l,int r)
{l=max(1,l);r=min(r,n_real);for(int i=l;i<=r;i++){pos[i]=query(i);tmp[i]=a[pos[i]];}
}
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > S[N],D[N];
//set<int> S[N];
//set<int>::iterator it;
// 将起始点在l r之间,长度为len的数据加入到set或者从set中删除
void update_set(int l,int r,int len,bool flg)
{r=min(n_real,r+len-1);int lim_l= max(now,1<<(len-1)), lim_r= min(n,(1<<len)-1);int mask=(1<<len)-1;int tmp_value=0;for(int i=l;i<=r;i++){tmp_value=((tmp_value<<1)&mask)|tmp[i];if(i-l+1 >= len && tmp_value>=lim_l && tmp_value<=lim_r){if(flg)S[tmp_value].push(pos[i-len+1]);elseD[tmp_value].push(pos[i-len+1]);}}
}
int main()
{scanf("%d",&n);n_real=n;scanf("%s",ss+1);for(int i=1;i<=n;i++){a[i]=int(ss[i]-'0');update(i,1);b[i]=1;}now=1;for(int len=1;n>>(len-1);len++){cal_tmp_all();update_set(1,n_real,len,1);//printf("start len:%d\n",len);for(;now<(1<<len);now++){//printf("now:%d\n",now);if(now>n)return 0;int siz = (int)S[now].size()-(int)D[now].size();if(!siz){printf("-1 0\n");continue;}while(!S[now].empty()&&!D[now].empty() && S[now].top()==D[now].top()){S[now].pop();D[now].pop();}int x=getsum(S[now].top());printf("%d %d\n",x,siz);int l=max(1,x-len+1),r=min(n_real,x+len-1);// 删除受影响的结果cal_tmp(l,r+len-1);update_set(l,r,len,0);// 删除对应的01序列for(int i=x;i<=r;i++){update(pos[i],-1);b[pos[i]]=0;}n_real-=len;// 添加新产生的序列结果cal_tmp(l,x-1+len-1);update_set(l,x-1,len,1);while(!S[now].empty())S[now].pop();while(!D[now].empty())D[now].pop();}}
}

这篇关于[THUPC 2024 初赛] 二进制 (树状数组单点删除+单点查询)(双堆模拟set)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/530380

相关文章

Oracle查询表结构建表语句索引等方式

《Oracle查询表结构建表语句索引等方式》使用USER_TAB_COLUMNS查询表结构可避免系统隐藏字段(如LISTUSER的CLOB与VARCHAR2同名字段),这些字段可能为dbms_lob.... 目录oracle查询表结构建表语句索引1.用“USER_TAB_COLUMNS”查询表结构2.用“a

python运用requests模拟浏览器发送请求过程

《python运用requests模拟浏览器发送请求过程》模拟浏览器请求可选用requests处理静态内容,selenium应对动态页面,playwright支持高级自动化,设置代理和超时参数,根据需... 目录使用requests库模拟浏览器请求使用selenium自动化浏览器操作使用playwright

解密SQL查询语句执行的过程

《解密SQL查询语句执行的过程》文章讲解了SQL语句的执行流程,涵盖解析、优化、执行三个核心阶段,并介绍执行计划查看方法EXPLAIN,同时提出性能优化技巧如合理使用索引、避免SELECT*、JOIN... 目录1. SQL语句的基本结构2. SQL语句的执行过程3. SQL语句的执行计划4. 常见的性能优

Spring Security 单点登录与自动登录机制的实现原理

《SpringSecurity单点登录与自动登录机制的实现原理》本文探讨SpringSecurity实现单点登录(SSO)与自动登录机制,涵盖JWT跨系统认证、RememberMe持久化Token... 目录一、核心概念解析1.1 单点登录(SSO)1.2 自动登录(Remember Me)二、代码分析三、

Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

《Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法》:本文主要介绍Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法,方法分别是通过update-alternatives、Java命令、环境变量及目... 目录方法 1:通过update-alternatives查询(推荐)方法 2:检查所有已安装的 JDK方

MySQL逻辑删除与唯一索引冲突解决方案

《MySQL逻辑删除与唯一索引冲突解决方案》本文探讨MySQL逻辑删除与唯一索引冲突问题,提出四种解决方案:复合索引+时间戳、修改唯一字段、历史表、业务层校验,推荐方案1和方案3,适用于不同场景,感兴... 目录问题背景问题复现解决方案解决方案1.复合唯一索引 + 时间戳删除字段解决方案2:删除后修改唯一字

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解

《MySql基本查询之表的增删查改+聚合函数案例详解》本文详解SQL的CURD操作INSERT用于数据插入(单行/多行及冲突处理),SELECT实现数据检索(列选择、条件过滤、排序分页),UPDATE... 目录一、Create1.1 单行数据 + 全列插入1.2 多行数据 + 指定列插入1.3 插入否则更

使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

《使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解》在处理Excel数据时,删除不需要的行、列或单元格是一项常见且必要的操作,本文将使用Python脚本实现对Excel表格的高效自动化处理,感兴... 目录开发环境准备使用 python 删除 Excphpel 表格中的行删除特定行删除空白行删除含指定

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析