BZOJ 4540 Hnoi2016 序列 ST表+单调栈

2023-10-05 13:59
文章标签 序列 bzoj 单调 st 4540 hnoi2016

本文主要是介绍BZOJ 4540 Hnoi2016 序列 ST表+单调栈,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!

4540: [Hnoi2016]序列

Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 512 MB

Description

  给定长度为n的序列:a1,a2,…,an,记为a[1:n]。类似地,a[l:r](1≤l≤r≤N)是指序列:al,al+1,…,ar-1,ar。若1≤l≤s≤t≤r≤n,则称a[s:t]是a[l:r]的子序列。现在有q个询问,每个询问给定两个数l和r,1≤l≤r≤n,求a[l:r]的不同子序列的最小值之和。例如,给定序列5,2,4,1,3,询问给定的两个数为1和3,那么a[1:3]有6个子序列a[1:1],a[2:2],a[3:3],a[1:2],a[2:3],a[1:3],这6个子序列的最小值之和为5+2+4+2+2+2=17。

Input

  输入文件的第一行包含两个整数n和q,分别代表序列长度和询问数。接下来一行,包含n个整数,以空格隔开,第i个整数为ai,即序列第i个元素的值。接下来q行,每行包含两个整数l和r,代表一次询问。

Output

  对于每次询问,输出一行,代表询问的答案。

Sample Input

5 5
5 2 4 1 3
1 5
1 3
2 4
3 5
2 5

Sample Output

28
17
11
11
17

HINT

1 ≤N,Q ≤ 100000,|Ai| ≤ 10^9


首先膜一波pwj大神,本题做法由他提供。小常数 O(nlogn) O ( n l o g n ) 碾压标算线段树和莫队算法,代码还很短。

首先容易处理以 a1 a 1 为起点的所有区间的答案:考虑增量法。

左端点固定在1,右端点从 r1 r − 1 变成 r r 时,增加的贡献就是以r为右端点的区间的最小值之和。设以 r r 为右端点的所有区间的最小值之和为pre[r] r r 左边第一个比r大的位置为 pos p o s ,那么有:

pre[r]=pre[pos]+(rpos)ar p r e [ r ] = p r e [ p o s ] + ( r − p o s ) a r

求以1为左端点,某个点为右端点的区间的答案只需要对 pre p r e 做一次前缀和即可。

对称一下也可以求以 n n 为右端点的所有区间的答案,以及以l为左端点的所有区间最小值之和 suc s u c 。这些都可以通过单调栈 O(n) O ( n ) 处理。

现在考虑如何利用刚才得到的几个数组处理区间 [l,r] [ l , r ] 的答案。
这里写图片描述
首先需要找到区间中最小值的位置 Min M i n 。考虑把这段区间的答案拆成三个部分:右端点在 Min M i n 左边的所有区间的答案、左端点在 Min M i n 右边的所有区间的答案、跨过 Min M i n 的区间的答案。容易看出,这三部分加起来就是最终答案,而且前两部分答案本质相同,所以接下来讨论解决两个问题即可:

1.右端点在 Min M i n 左边的所有区间的答案
2.跨过 Min M i n 的区间的答案

问题2的答案显然是 (rMin+1)(Minl+1)aMin ( r − M i n + 1 ) ( M i n − l + 1 ) a M i n

对于问题1,先凭感觉写出 sum_suc[l]sum_suc[Min] s u m _ s u c [ l ] − s u m _ s u c [ M i n ] ,这包含了哪些区间的最小值之和呢?思考一番发现算多了:不仅有我们想要的答案,还包含了左端点在 [l,Min1] [ l , M i n − 1 ] ,右端点在 [Min+1,n] [ M i n + 1 , n ] 的所有区间的最小值之和。由于这样的区间跨过了 Min M i n ,而 aMin a M i n 是区间中最小的数,因此,对于每一个左端点 [l,Min1] ∈ [ l , M i n − 1 ] 的所有区间的最小值之和,其答案就是 suc[Min] s u c [ M i n ] 。这样就得出了问题1的答案。

可以看到,只要得到了 Min M i n 的位置,就能够 O(1) O ( 1 ) 得到答案。而对于无修改的区间极值的询问可以采用ST表做到 O(nlogn) O ( n l o g n ) 预处理, O(1) O ( 1 ) 询问。所以总时间复杂度为 O(nlogn) O ( n l o g n )

注意预处理 log l o g 代替cmath里函数的使用以减小常数。


#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#define MAXN 400005
#define ll long long
using namespace std;char buf[1<<20],*p1,*p2;
#define GC (p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1000000,stdin),p1==p2)?0:*p1++)
inline int _R(){char s=GC;int sign=0,v=0;while((s!='-')&&(s>57||s<48))s=GC;if(s=='-')s=GC,sign=1;for(;s>47&&s<58;s=GC)v=v*10+s-48;return sign?-v:v;
}int N,Q,A[MAXN];
int S[MAXN],Top;
ll pre[MAXN],suc[MAXN],sp[MAXN],ss[MAXN],Ans;int Log[MAXN],ST[MAXN][20];int GetMin(int l,int r){int len=r-l+1,k;k=Log[len];return A[ST[l][k]]<A[ST[r-(1<<k)+1][k]]?ST[l][k]:ST[r-(1<<k)+1][k];
}int main(){int i,j,l,r,Min;N=_R();Q=_R();for(i=1;i<=N;i++)A[i]=_R();for(i=1;i<=N;i++){while(Top&&A[S[Top]]>A[i])Top--;pre[i]=(ll)A[i]*(i-S[Top])+pre[S[Top]];S[++Top]=i;sp[i]=sp[i-1]+pre[i];}Top=0;S[0]=N+1;for(i=N;i;i--){while(Top&&A[S[Top]]>A[i])Top--;suc[i]=(ll)A[i]*(S[Top]-i)+suc[S[Top]];S[++Top]=i;ss[i]=ss[i+1]+suc[i];}Log[1]=0;Log[2]=1;for(i=3;i<=N;i++)Log[i]=Log[i>>1]+1;for(i=1;i<=N;i++)ST[i][0]=i;for(j=1;j<18;j++)for(i=1;i<=N;i++){ST[i][j]=A[ST[i][j-1]]<A[ST[i+(1<<j-1)][j-1]]?ST[i][j-1]:ST[i+(1<<j-1)][j-1];}for(i=1;i<=Q;i++){l=_R();r=_R();Min=GetMin(l,r);Ans=ss[l]-ss[Min]-suc[Min]*(Min-l);Ans+=sp[r]-sp[Min]-pre[Min]*(r-Min);Ans+=(ll)A[Min]*(ll)(r-Min+1)*(ll)(Min-l+1);printf("%lld\n",Ans);}
}

这篇关于BZOJ 4540 Hnoi2016 序列 ST表+单调栈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/151329

相关文章

C++从序列容器中删除元素的四种方法

《C++从序列容器中删除元素的四种方法》删除元素的方法在序列容器和关联容器之间是非常不同的,在序列容器中,vector和string是最常用的,但这里也会介绍deque和list以供全面了解,尽管在一... 目录一、简介二、移除给定位置的元素三、移除与某个值相等的元素3.1、序列容器vector、deque

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2

python中os.stat().st_size、os.path.getsize()获取文件大小

《python中os.stat().st_size、os.path.getsize()获取文件大小》本文介绍了使用os.stat()和os.path.getsize()函数获取文件大小,文中通过示例代... 目录一、os.stat().st_size二、os.path.getsize()三、函数封装一、os

uva 10131 最长子序列

题意: 给大象的体重和智商,求体重按从大到小,智商从高到低的最长子序列,并输出路径。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vect

POJ1631最长单调递增子序列

最长单调递增子序列 import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.math.BigInteger;import java.util.StringTokenizer;publ

leetcode105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。 例如,给出 前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树: 3/ \9 20/ \15 7   class Solution {public TreeNode buildTree(int[] pr

day-50 求出最长好子序列 I

思路 二维dp,dp[i][h]表示nums[i] 结尾,且有不超过 h 个下标满足条件的最长好子序列的长度(0<=h<=k),二维数组dp初始值全为1 解题过程 状态转换方程: 1.nums[i]==nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h]+1) 2.nums[i]!=nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h-1

LeetCode:3177. 求出最长好子序列 II 哈希表+动态规划实现n*k时间复杂度

3177. 求出最长好子序列 II 题目链接 题目描述 给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中 最多只有 k 个下标i满足 seq[i] != seq[i + 1] ,那么我们称这个整数序列为好序列。请你返回 nums中好子序列的最长长度。 实例1: 输入:nums = [1,2,1,1,3],

用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)

一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用 向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型,用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同,VAR 模型将多个时间序列作为向量输入,同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为: 其中: ​ 是时间  的变量向量。 是常数向量。​ 是每个时间滞后的回归系数矩阵。​ 是误差项向量,假