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[SDOI2009]E&D 题解

[SDOI2009]E&D 题解

题目地址:洛谷:【P2148】[SDOI2009]E&D – 洛谷、BZOJ:Problem 1228. — [SDOI2009]E&D

题目描述

小E 与小W 进行一项名为“E&D”游戏。
游戏的规则如下: 桌子上有2n 堆石子,编号为1..2n。其中,为了方便起见,我们将第2k-1 堆与第2k 堆 (1 ≤ k ≤ n)视为同一组。第i堆的石子个数用一个正整数Si表示。 一次分割操作指的是,从桌子上任取一堆石子,将其移走。然后分割它同一组的另一堆 石子,从中取出若干个石子放在被移走的位置,组成新的一堆。操作完成后,所有堆的石子 数必须保证大于0。显然,被分割的一堆的石子数至少要为2。 两个人轮流进行分割操作。如果轮到某人进行操作时,所有堆的石子数均为1,则此时 没有石子可以操作,判此人输掉比赛。
小E 进行第一次分割。他想知道,是否存在某种策 略使得他一定能战胜小W。因此,他求助于小F,也就是你,请你告诉他是否存在必胜策略。 例如,假设初始时桌子上有4 堆石子,数量分别为1,2,3,1。小E可以选择移走第1堆, 然后将第2堆分割(只能分出1 个石子)。接下来,小W 只能选择移走第4 堆,然后将第3 堆分割为1 和2。最后轮到小E,他只能移走后两堆中数量为1 的一堆,将另一堆分割为1 和1。这样,轮到小W 时,所有堆的数量均为1,则他输掉了比赛。故小E 存在必胜策略。

题意简述

有一个游戏,给偶数堆石子,两个相邻石子为一组,游戏的每次操作要选出一组,将其中一堆石子移走并将另外一堆分成两堆作为新的一组石子。当一方无法进行操作的时候即输,求是否存在先手必胜策略。

输入输出格式

输入格式:
第一行是一个正整数T(T ≤ 20),表示测试数据数量。接下来有T组 数据。 对于每组数据,第一行是一个正整数N,表示桌子上共有N堆石子。其中,输入数据保 证N是偶数。 第二行有N个正整数S1..SN,分别表示每一堆的石子数。

输出格式:
包含T 行。对于每组数据,如果小E 必胜,则输出一行”YES”,否则 输出”NO”。

输入输出样例

输入样例#1:

2
4
1 2 3 1
6
1 1 1 1 1 1

输出样例#1:

YES
NO

说明

【数据规模和约定】
对于20%的数据,N = 2;
对于另外20%的数据,N ≤ 4,Si ≤ 50;
对于100%的数据,N ≤ 2×10^4 ,Si ≤ 2×10^9 。

题解

参考资料:bzoj1228 [SDOI2009]E&D(博弈【规律) – CSDN博客
这里可以将一组石子视为一个独立的Nim游戏,根据SG定理,所有组的SG值异或和非0即为先手必胜,反之为先手必败。
一组石子的SG如何来求,我们当然可以采用爆搜,但是时间不允许。然后我们可以打个表,设SG(x, y)为一组的状态为(x, y)时的SG值,发现SG值有以下规律:
SG(x, y) = \begin{cases} 0, & x, y都是奇数 \\ SG(\lceil \frac{x}{2} \rceil, \lceil \frac{y}{2} \rceil) + 1, & x, y至少有一个是偶数 \end{cases}
于是现在这个搜索的复杂度就变成了O(\log n)的了,现在我们有了一个O(n \log n)的优秀做法。
关于这张表长什么样子,可以看参考资料那位同学的博文。

代码

// Code by KSkun, 2018/5
#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cstring>

typedef long long LL;

inline char fgc() {
    static char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++;
}

inline LL readint() {
    register LL res = 0, neg = 1;
    register char c = fgc();
    while(!isdigit(c)) {
        if(c == '-') neg = -1;
        c = fgc();
    }
    while(isdigit(c)) {
        res = (res << 1) + (res << 3) + c - '0';
        c = fgc();
    }
    return res * neg;
}

int T, n, x, y;

inline int sg(int x, int y) {
    if((x & 1) && (y & 1)) return 0;
    else if(!(x & 1) && !(y & 1)) return sg(x >> 1, y >> 1) + 1;
    else if(x & 1) return sg((x + 1) >> 1, y >> 1) + 1;
    else return sg(x >> 1, (y + 1) >> 1) + 1;
}

int main() {
    T = readint();
    while(T--) {
        int res = 0;
        n = readint() >> 1;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            x = readint(); y = readint();
            res ^= sg(x, y);
        }
        if(res) puts("YES"); else puts("NO");
    }
    return 0;
}
[JLOI2015]装备购买 题解

[JLOI2015]装备购买 题解

题目地址:洛谷:【P3265】[JLOI2015]装备购买 – 洛谷、BZOJ:Problem 4004. — [JLOI2015]装备购买

题目描述

脸哥最近在玩一款神奇的游戏,这个游戏里有 n 件装备,每件装备有 m 个属性,用向量zi(aj ,…..,am) 表示 (1 <= i <= n; 1 <= j <= m),每个装备需要花费 ci,现在脸哥想买一些装备,但是脸哥很穷,所以总是盘算着怎样才能花尽量少的钱买尽量多的装备。对于脸哥来说,如果一件装备的属性能用购买的其他装备组合出(也就是说脸哥可以利用手上的这些装备组合出这件装备的效果),那么这件装备就没有买的必要了。
严格的定义是,如果脸哥买了 zi1,…..zip这 p 件装备,那么对于任意待决定的 zh,不存在 b1,….,bp 使得 b1zi1 + … + bpzip = zh(b 是实数),那么脸哥就会买 zh,否则 zh 对脸哥就是无用的了,自然不必购买。
举个例子,z1 =(1, 2, 3);z2 =(3, 4, 5);zh =(2, 3, 4),b1 =1/2,b2 =1/2,就有 b1z1 + b2z2 = zh,那么如果脸哥买了 z1 和 z2 就不会再买 zh 了。
脸哥想要在买下最多数量的装备的情况下花最少的钱,你能帮他算一下吗?

输入输出格式

输入格式:
第一行两个数 n, m。接下来 n 行,每行 m 个数,其中第 i 行描述装备 i 的各项属性值。接下来一行 n 个数,其中 ci 表示购买第 i 件装备的花费。

输出格式:
一行两个数,第一个数表示能够购买的最多装备数量,第二个数表示在购买最多数量的装备的情况下的最小花费

输入输出样例

输入样例#1:

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

输出样例#1:

2 2

说明

如题目中描述,选择装备 1 装备 2,装备 1 装备 3,装备 2 装备 3 均可,但选择装备 1 和装备 2 的花费最小,为 2。
对于 100% 的数据, 1 <= n;m <= 500; 0 <= aj <= 1000。

题解

在异或向量空间中的线性基维护算法的实质是一个高斯消元。对于常规的m维向量,同样也可以用类似的思路来维护。因此这个题对于线性基类问题来说应该算是裸题了。
似乎EPS有点卡精度,因此使用了long double。

代码

// Code by KSkun, 2018/5
#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cmath>
#include <cstring>

#include <algorithm>

typedef long long LL;
typedef long double LD;

inline char fgc() {
    static char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++;
}

inline LL readint() {
    register LL res = 0, neg = 1;
    register char c = fgc();
    while(!isdigit(c)) {
        if(c == '-') neg = -1;
        c = fgc();
    }
    while(isdigit(c)) {
        res = (res << 1) + (res << 3) + c - '0';
        c = fgc();
    }
    return res * neg;
}

const int MAXN = 505;
const LD EPS = 1e-8;

int n, m;

struct Node {
    LD vec[MAXN];
    int cost;
    inline bool operator<(const Node &rhs) const {
        return cost < rhs.cost;
    }
} equip[MAXN];

LD mat[MAXN][MAXN];

int main() {
    n = readint(); m = readint();
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= m; j++) {
            equip[i].vec[j] = readint();
        }
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        equip[i].cost = readint();
    }
    std::sort(equip + 1, equip + n + 1);
    int cnt = 0, sum = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= m; j++) {
            if(fabs(equip[i].vec[j]) > EPS) {
                if(!mat[j][j]) {
                    memcpy(mat[j], equip[i].vec, sizeof(LD) * MAXN);
                    sum += equip[i].cost; cnt++;
                    break;
                } else {
                    LD t = equip[i].vec[j] / mat[j][j];
                    for(int k = j; k <= m; k++) {
                        equip[i].vec[k] -= mat[j][k] * t;
                    }
                }
            }
        }
    }
    printf("%d %d", cnt, sum);
    return 0;
}
线性基原理及应用

线性基原理及应用

概述

线性基是一类用于方便解决数字的异或问题的方法,可以实现O(n \log(max))维护基集合、O(n)进行其他一些查询操作的复杂度。下面是对线性基及其相关知识的介绍。

线性代数前置知识

向量空间(Vector space)

定义

给定域F,F上的向量空间V是一个集合,其上定义了两种二元运算:

  • 向量加法 + : V × V → V,把V中的两个元素 uv 映射到V中另一个元素,记作 u + v
  • 标量乘法 · : F × V → V,把F中的一个元素 a 和 V 中的一个元素 u 变为V中的另一个元素,记作 a · u

V中的元素称为向量,相对地,F中的元素称为标量。
而集合V公理才构成一个向量空间(对F中的任意元素a、b以及V中的任意元素uvw都成立):

公理说明
向量加法的结合律u + (v + w) = (u + v) + w
向量加法的交换律u + v = v + u
向量加法的单位元存在一个叫做零向量的元素0 ∈ V,使得对任意u ∈ V都满足u + 0 = u
向量加法的逆元素对任意v ∈ V都存在其逆元素−v ∈ V使得v + (−v) = 0
标量乘法与标量的域乘法相容a(bv) = (ab)v
标量乘法的单位元域F存在乘法单位元1满足1v = v
标量乘法对向量加法的分配律a(u + v) = au + av
标量乘法对域加法的分配律(a + b)v = av + bv

前四个公理说明装备了向量加法的V是交换群,余下的四个公理应用于标量乘法。需要注意的是向量之间的加法“+”和标量之间的加法“+”是不一样的,标量与向量之间的标量乘法·和两个标量之间的乘法(域F中自带的乘法)也是不一样的。
简而言之,向量空间是一个F−模。

性质

以下是一些可以从向量空间的公理直接推出的性质:

  • 零向量0是唯一的;
  • 对任意a ∈ F,a · 0 = 0
  • 对任意u ∈ V,0 · u = 0(0是F的加法单位元)。
  • 如果a · u = 0,则要么a = 0,要么u = 0
  • 向量加法的逆向量v是唯一的,记作−vu + (−v)也可以写成uv,两者都是标准的。
  • 对任意u ∈ V,−1 · u = −u.
  • 对任意a ∈ F以及u ∈ V, (−a) · u = −(a · u) = a · (−u).

线性组合(Linear combination)

即形如w = a_1v_1 + a_2v_2 + a_3v_3 + \dots + a_nv_n的w,其中所有a为标量,而v可以为任意类型的项,如向量或标量。

线性无关(Linear independence)

向量空间的一组元素中,若没有向量可用有限个其他向量的线性组合所表示,则称为线性无关,反之称为线性相关。

基(Basis)

定义

给定一个向量空间V,V的一组基\mathfrak{B}是指V里面的可线性生成的V的一个线性无关子集。
\mathfrak{B} = \{ \mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \dots, \mathbf{e}_n \}是在系数域\mathbb{F}上的向量空间V的有限子集。如果\mathfrak{B}满足以下条件:

  1. 对任意 (\lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n) \in \mathbb{F}^n ,如果 \lambda_1\mathbf{e}_1 + \lambda_2\mathbf{e}_2 + \dots + \lambda_n\mathbf{e}_n = 0 ,则必然 \displaystyle \sum_{i=1}^n \lambda_i = 0
  2. 对任意v \in \mathrm{V},可以选择 (\lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n) \in \mathbb{F}^n ,使得 v = \lambda_1\mathbf{e}_1 + \lambda_2\mathbf{e}_2 + \dots + \lambda_n\mathbf{e}_n

就说\mathfrak{B}是向量空间V的一组基。

性质

\mathfrak{B}是向量空间V的子集。则\mathfrak{B}是基,当且仅当满足了下列任一条件:

  1. V是\mathfrak{B}的极小生成集,就是说只有\mathfrak{B}能生成V,而它的任何真子集都不能生成全部的向量空间。
  2. \mathfrak{B}是V中线性无关向量的集大集合,就是说\mathfrak{B}在V中是线性无关集合,而且V中没有其他线性无关集合包含它作为真子集。
  3. V中所有向量都可以按唯一的方式表达为\mathfrak{B}中向量的线性组合。如果基是有序的,则在这个线性组合中的系数提供了这个向量关于这个基的坐标。

“线性基”算法

异或意义下的向量空间与基

如果我们定义一个向量空间V,其中F = \{0, 1\},给定一个集合\mathfrak{B}作为基,此时向量实际上是一个01组成的向量,可以看做一个整数的二进制表示,将加法定义为这些对应的整数的异或,数乘不变。我们来研究这样的向量空间的性质。
首先异或运算是满足上述公理的,这个向量空间的V显然是这些基能异或表示出的所有整数。这样,如果我们有一个集合,想求这个集合内的数字异或能表示哪些数字,实际上只需要把这个基\mathfrak{B}求出来就可以了,利用向量空间的性质,我们可以处理一些对异或的询问。

维护基集合

我们考虑使用类似高斯消元的方法,维护一个右上三角矩阵,对于集合中的每个数,插入该三角阵时,首先枚举二进制的每一位,若遇到该位为1且三角阵该行对角线上也为1,则应该用三角阵该行异或该数,反之令三角阵该行为该数(的二进制表示向量)。
C++代码实现如下(默认数据为64位有符号整数):

for(int i = 1; i <= n; i++) {
    for(int j = 63; j >= 0; j--) {
        if(a[i] & (1ll << j)) {
            if(mat[j]) {
                a[i] ^= mat[j];
            } else {
                mat[j] = a[i];
                break;
            }
        }
    }
}

各种查询操作的实现

是否能异或出某个数

类似插入的思路,用三角阵检验每一位异或掉后是否能将该数消至0。

能表示出的异或最大值

从高位向低位枚举每一位,如果异或上该位的基会使答案更大,则将其异或进答案中。

能表示出的异或最小值

最低位上的基。

能表示出的异或k小值

考虑k的二进制表示,对于为1的位,异或上该位的基即可。

例题:[BJWC2011]元素

参考资料