本文主要是介绍AtCoder Beginner Contest 310 E题 NAND repeatedly,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!
E题:NAND repeatedly
标签:动态规划
题意:给定一个长度为 n n n的 01 01 01字符串 A i A_i Ai,给定规则: 0 ⊼ 0 = 1 , 0 ⊼ 1 = 1 , 1 ⊼ 0 = 1 , 1 ⊼ 1 = 0 0⊼0=1,0⊼1=1,1⊼0=1,1⊼1=0 0⊼0=1,0⊼1=1,1⊼0=1,1⊼1=0。
求 ∑ i = 1 n ∑ j = i n f ( i , j ) \sum_{i=1}^n \sum_{j=i}^n f(i,j) ∑i=1n∑j=inf(i,j)( 1 < = i < = j < = n 1<=i<=j<=n 1<=i<=j<=n), f ( i , j ) = { A i ( i = j ) f ( i , j − 1 ) ⊼ A j ( i < j ) f(i,j)=\left\{\begin{matrix} A _ i&(i=j)\\ f(i,j-1)\barwedge A _ j\quad&(i\lt j) \end{matrix}\right. f(i,j)={Aif(i,j−1)⊼Aj(i=j)(i<j)。
题解:显然我们可以通过 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)时间复杂度完成这道题要求,但是 n < = 1 0 6 n<=10^6 n<=106会超时。
d p [ i ] [ 0 / 1 ] dp[i][0/1] dp[i][0/1]:前 i i i个数字累计 n a n d ( ⊼ ) nand(⊼) nand(⊼)为 0 / 1 0/1 0/1的方案数。分以下两种情况考虑:
- 当前数字是 0 0 0, d p [ i ] [ 1 ] dp[i][1] dp[i][1]累计是 1 1 1的情况可以从前面 i − 1 i-1 i−1累计是 0 0 0和 1 1 1的情况转移过来,因为当前数字是 0 0 0,不管和 0 0 0和 1 1 1 n a n d ( ⊼ ) nand(⊼) nand(⊼)都是 1 1 1; d p [ i ] [ 0 ] dp[i][0] dp[i][0]累计是 0 0 0的情况初始化成 1 1 1。
- 当前数字是 1 1 1, d p [ i ] [ 1 ] dp[i][1] dp[i][1]累计是 1 1 1的情况只能从前面 i − 1 i-1 i−1累计是 0 0 0的情况转移过来,并且计数增加 1 1 1(算上自己本身的),因为 1 ⊼ 1 = 0 1⊼1=0 1⊼1=0; d p [ i ] [ 0 ] dp[i][0] dp[i][0]累计是 0 0 0的情况从前面 i − 1 i-1 i−1累计是 1 1 1的情况转移过来。
最后把每个位置的 d p [ i ] [ 1 ] dp[i][1] dp[i][1]累加一下即可。
代码:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 1e6 + 10;
typedef long long ll;
ll dp[N][2];int main() {ll n, ans = 0;string s;cin >> n >> s;for (int i = 1; i <= n; i++) {if (s[i-1] == '0') {dp[i][1] = dp[i-1][0] + dp[i-1][1];dp[i][0] = 1;} else {dp[i][1] = dp[i-1][0] + 1;dp[i][0] = dp[i-1][1];}ans += dp[i][1];}cout << ans << endl;return 0;
}
这篇关于AtCoder Beginner Contest 310 E题 NAND repeatedly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!