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做题记录(5.21~5.27)

时间:2023-05-24 21:56:38浏览次数:56  
标签:le Return 1g 记录 sum sqrt 5.27 5.21 Delete

5.21

口胡了UOJ Easy Round 1,想了大约20min

  1. UOJ12
    考虑到
    \(a=a_1g,b=b_1g\),那么 \(gl=ab=a_1b_1g^2\),因此 \(g|l\),设 \(l=l_1g\),则有 \(a_1b_1=l_1\),而 \(a+b=g(a_1+b_1)\),显然 \(a_1+b_1\) 最大值是 \(1+l_1\),最小值是 \(2\sqrt{l_1}\) (\(l_1\) 也是一个完全平方数)
    则 \(a+b\) 最大值为 \(g(1+l_1)=g+l\),最小值为 \(2g\sqrt{l_1}=2\sqrt{l_1g^2}=2\sqrt{gl}\)
    代码
  2. UOJ13
    对每个点维护一个 link,快捷方式就跳 link 即可
    代码还没写

5.22

大课间的时候口胡了一下昨天剩的 C 题

  1. UOJ14
    首先边权已经排好序了,因此符合 Kruskal 的过程,如果只有 Add 和 Return 操作,那么可撤销并查集就能维护。
    如果只有 Add 和 Delete 操作也是容易的,直接 Delete 即可
    问题就是如果 Return 的上一个恰好是 Delete 操作,复杂度就炸了
    事实上,当我们遇到一个 Delete 操作时,考虑
    如果下一个不是 Return,就真的执行 Delete;
    如果下一个是 Return,则只需要看这 \(k\) 条边之前的答案,根据我们的操作规律,这必然是之前某一时刻的情形,直接记录下每次的答案即可。
    可撤销并查集:按秩合并,不路径压缩,每次直接撤销。
    代码还没写

晚上上数竞课去了,讲了数码相关问题,感觉很适合放在高联 T1/T2

5.23

学whk去了

5.24

  1. ZROI 1533
    先 manacher 维护出每个位置的最大回文半径 \(z_i\)
    问题转化为,统计下列点对 \((i,j)\) 数量,满足以下四条限制:
    \(i<j\)
    \(s_i=s_j=\text{'#'}\)
    \(j-z_j\le i+1\)
    \(i+z_i \ge j-1\)
    第二条是容易的,直接扔掉不满足的
    注意到如果 \(i\ge j\),那么必然满足最后两个条件,于是我们直接统计出满足最后两个条件的点对,最后减去 \(\binom{n}{2}\) 即可。
    对于后两个条件,转化一下式子
    \(j-z_j-1 \le i\),\(j \le i+z_i+1\),令 \(l_j=j-z_j-1,r_i=i+z_i+1\)
    则要求 \(l_j \le i\),\(j \le r_i\),看做点对 \(A_j(l_j,j)\),和 \(B_i(i,r_i)\),则要对所有 \(B\) 类型点统计在它下方的 \(A\) 类型点个数,二维数点即可,复杂度 \(O(n\log n)\)。
    代码

做了些期望线性性相关的例题

  1. CF 280 C
    给定一棵有根树,每次随机选一个未被删除的点,将以它为根的子树删除,求删除整棵树所用的期望步数。
    考虑到每个点可能会被所有祖先删掉,设深度为 \(d_i\),则最终每个点被删的概率是 \(\frac{1}{d_i}\)。
    设 \(X_i\) 为每个点期望变量,\(0\) 表示不删 \(i\),\(1\) 表示删 \(i\)
    答案就是 \(E(\sum X_i)=\sum E(X_i)=\sum_{i=1}^{n} \sum_{X_i\in {0,1}} W(X_i)P(X_i)=\sum \frac{1}{d_i}\)。
    代码

  2. 洛谷 P4316
    对每条边设出期望变量 \(X_i\),
    答案就是 \(E(\sum X_i)=\sum E(X_i)=\sum \sum_{X_i \in {0,1}} P(X_i)W(X_i)\)。
    只有经过这条边时 \(W(X_i)=w_i\),否则 \(W(X_i)=0\)。
    于是答案就是 \(\sum P_iw_i\),\(P_i\) 是经过这个边的概率,设这条边是 \((u,v)\),那么 \(P_i=\frac{p_u}{d_u}\),\(p_u\) 是经过 \(u\) 的概率,\(d_u\) 是 \(u\) 的出度,问题转化为求 \(p\)。
    对于 \(p_v\) 有转移方程 \(p_v=\sum_{(u,v)\in E}\frac{p_u}{d_u}\)
    代码

标签:le,Return,1g,记录,sum,sqrt,5.27,5.21,Delete
From: https://www.cnblogs.com/chengchunhao/p/17429642.html

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