热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

LuoguP1631,2085序列合并,最小函数值

LuoguP1631序列合并首先看下题目,要求的是两个长度都是$N$的序列$A$和$B$,在$A$和$B$中各取一个数相加可以得到$N^2$个和,这$N^2$个和中最小的$N$个。

Luogu P1631 序列合并

首先看下题目, 要求的是两个长度都是\(N\)的序列\(A\)\(B\),在\(A\)\(B\)中各取一个数相加可以得到\(N^2\)个和,这\(N^2\)个和中最小的\(N\)个。

看到由小到大输出,想出这有由优先队列和枚举解决的可能性,开始尝试

最简单的方式就是把每一个和都暴力塞进去,但是会妥妥的超时

接下来两种优化方法

第一种:选择性地塞进去

很容易想到将这两个数列变成

\(B_1+A_1,B_1+A_2,B_1+A_3,B_1+A_4 ... B_1+A_{n-1},B_1+A_n\)

\(B_2+A_1,B_2+A_2,B_2+A_3,B_2+A_4 ... B_2+A_{n-1},B_2+A_n\)

......

\(B_n+A_1,B_n+A_2,B_n+A_3,B_n+A_4 ... B_n+A_{n-1},B_n+A_n\)

这样n个序列,因为题目说了\(A_i\leq A_{i+1}\) \(B_i\leq B_{i+1}\),保证了序列的单调性

不妨将每个序列的第一个数先放入一个堆

只要将这样n个序列中的第i个数在第i+1个数输出之后塞进这个堆

复杂度是\(O(n\ log\ n)\)级别的,可过

\(code:\)

#include
using namespace std;
inline int redn() {                // 快读
    int ret = 0;
    char ch = getchar();
    while(ch<&#39;0&#39;||ch>&#39;9&#39;) ch=getchar();
    while(ch>=&#39;0&#39;&&ch<=&#39;9&#39;) {ret = ret*10+ch-&#39;0&#39;;ch=getchar();}
    return ret;
}
int n,cnt(0);
int a[(int)1E5+7],b[(int)1E5+7];
priority_queue,vector >,greater > > q; // 懒人STL
int main() {
    n = redn();
    for(int i=1;i<=n;++i) a[i] = redn();
    for(int i=1;i<=n;++i) b[i] = redn(),q.push(make_pair(a[1]+b[i],1));
    while(++cnt<=n) {
        printf("%d ",q.top().first);
        int cur = q.top().second;
        int pls = q.top().first;
        q.pop();
        if(cur+1<=n) q.push(make_pair(pls-a[cur]+a[cur+1],cur+1));
    }
    return 0;
}

第二种:减小枚举个数

挺暴力的

上面已经将序列变成了

\(B_1+A_1,B_1+A_2,B_1+A_3,B_1+A_4 ... B_1+A_{n-1},B_1+A_n\)

\(B_2+A_1,B_2+A_2,B_2+A_3,B_2+A_4 ... B_2+A_{n-1},B_2+A_n\)

......

\(B_n+A_1,B_n+A_2,B_n+A_3,B_n+A_4 ... B_n+A_{n-1},B_n+A_n\)

那么我们来思考一下

对于每一个\(B_i\),若\(B_{i-1}\)已经将前其和\(k\)\(A_i\)的和算过了,那么必定满足\(B_i+A_k\geq B_{i-1}+A_k\)

所以我们只需将以{B_i}开始的序列的前\(n-i+1\)个数塞进堆即可

时间复杂度大概是\(O(n\ log^2\ n)\)级别的,勉勉强强也过了

\(code\)就不给了

Luogu P2085 最小函数值

题意简述:

对于\(n\)个函数\(f_i(x) = a_i\times x^2+b_i\times x+c_i\)的每个正整数\(x\)所求得的函数值,输出最小的\(m\)

跟上题差不多,只需把函数值构成的序列变成

\(f_1(1),f_1(1),f_1(1),f_1(1),...,f_1(inf)\)

\(f_2(1),f_2(1),f_2(1),f_2(1),...,f_2(inf)\)

\(f_3(1),f_3(1),f_3(1),f_3(1),...,f_3(inf)\)

...
\(f_n(1),f_n(1),f_n(1),f_n(1),...,f_n(inf)\)

进行如上题操作即可

\(code:\)

#include
using namespace std;
inline int redn() {                                //快读
    int ret = 0;
    char ch = getchar();
    while(ch<&#39;0&#39;||ch>&#39;9&#39;) ch = getchar();
    while(ch>=&#39;0&#39;&&ch<=&#39;9&#39;) {ret = ret*10+ch-&#39;0&#39;;ch = getchar();}
    return ret;
}
int Equ[23333][3];
inline int Gtv(int x,int n) {                      //取值
    return Equ[n][0]*x*x+Equ[n][1]*x+Equ[n][2];
}
int n,m;
int t[23333];
priority_queue,vector >,greater > > q;
int main() {
    n=redn(),m=redn();
    for(int i=1;i<=n;++i) {
        Equ[i][0]=redn(),Equ[i][1]=redn(),Equ[i][2]=redn();
        q.push(make_pair(Gtv(++t[i],i),i));
    }
//  while(!q.empty()) printf("%d ",q.top()),q.pop();
//  return 0;
    int s = 0,mi = (int)1e9+7;
    while(s

Luogu P1631,2085 序列合并,最小函数值


推荐阅读
  • HDU 2372 El Dorado(DP)的最长上升子序列长度求解方法
    本文介绍了解决HDU 2372 El Dorado问题的一种动态规划方法,通过循环k的方式求解最长上升子序列的长度。具体实现过程包括初始化dp数组、读取数列、计算最长上升子序列长度等步骤。 ... [详细]
  • 本文介绍了OC学习笔记中的@property和@synthesize,包括属性的定义和合成的使用方法。通过示例代码详细讲解了@property和@synthesize的作用和用法。 ... [详细]
  • 1,关于死锁的理解死锁,我们可以简单的理解为是两个线程同时使用同一资源,两个线程又得不到相应的资源而造成永无相互等待的情况。 2,模拟死锁背景介绍:我们创建一个朋友 ... [详细]
  • 动态规划算法的基本步骤及最长递增子序列问题详解
    本文详细介绍了动态规划算法的基本步骤,包括划分阶段、选择状态、决策和状态转移方程,并以最长递增子序列问题为例进行了详细解析。动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的最优子结构性质和子问题重叠性质。通过将子问题的解保存在一个表中,在以后尽可能多地利用这些子问题的解,从而提高算法的效率。 ... [详细]
  • 本文介绍了lua语言中闭包的特性及其在模式匹配、日期处理、编译和模块化等方面的应用。lua中的闭包是严格遵循词法定界的第一类值,函数可以作为变量自由传递,也可以作为参数传递给其他函数。这些特性使得lua语言具有极大的灵活性,为程序开发带来了便利。 ... [详细]
  • 本文介绍了使用Java实现大数乘法的分治算法,包括输入数据的处理、普通大数乘法的结果和Karatsuba大数乘法的结果。通过改变long类型可以适应不同范围的大数乘法计算。 ... [详细]
  • 本文讨论了如何优化解决hdu 1003 java题目的动态规划方法,通过分析加法规则和最大和的性质,提出了一种优化的思路。具体方法是,当从1加到n为负时,即sum(1,n)sum(n,s),可以继续加法计算。同时,还考虑了两种特殊情况:都是负数的情况和有0的情况。最后,通过使用Scanner类来获取输入数据。 ... [详细]
  • 本文介绍了C#中数据集DataSet对象的使用及相关方法详解,包括DataSet对象的概述、与数据关系对象的互联、Rows集合和Columns集合的组成,以及DataSet对象常用的方法之一——Merge方法的使用。通过本文的阅读,读者可以了解到DataSet对象在C#中的重要性和使用方法。 ... [详细]
  • 在说Hibernate映射前,我们先来了解下对象关系映射ORM。ORM的实现思想就是将关系数据库中表的数据映射成对象,以对象的形式展现。这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Linux中进程控制块PCBtask_struct结构体的结构和作用,包括进程状态、进程号、待处理信号、进程地址空间、调度标志、锁深度、基本时间片、调度策略以及内存管理信息等方面的内容。阅读本文可以更加深入地了解Linux进程管理的原理和机制。 ... [详细]
  • 《数据结构》学习笔记3——串匹配算法性能评估
    本文主要讨论串匹配算法的性能评估,包括模式匹配、字符种类数量、算法复杂度等内容。通过借助C++中的头文件和库,可以实现对串的匹配操作。其中蛮力算法的复杂度为O(m*n),通过随机取出长度为m的子串作为模式P,在文本T中进行匹配,统计平均复杂度。对于成功和失败的匹配分别进行测试,分析其平均复杂度。详情请参考相关学习资源。 ... [详细]
  • 高质量SQL书写的30条建议
    本文提供了30条关于优化SQL的建议,包括避免使用select *,使用具体字段,以及使用limit 1等。这些建议是基于实际开发经验总结出来的,旨在帮助读者优化SQL查询。 ... [详细]
  • 后台获取视图对应的字符串
    1.帮助类后台获取视图对应的字符串publicclassViewHelper{将View输出为字符串(注:不会执行对应的ac ... [详细]
  • 本文介绍了通过ABAP开发往外网发邮件的需求,并提供了配置和代码整理的资料。其中包括了配置SAP邮件服务器的步骤和ABAP写发送邮件代码的过程。通过RZ10配置参数和icm/server_port_1的设定,可以实现向Sap User和外部邮件发送邮件的功能。希望对需要的开发人员有帮助。摘要长度:184字。 ... [详细]
  • Java验证码——kaptcha的使用配置及样式
    本文介绍了如何使用kaptcha库来实现Java验证码的配置和样式设置,包括pom.xml的依赖配置和web.xml中servlet的配置。 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502922507
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有