• IPSC 2011 Problem I – Inverting bits


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    IPSC 2011 Problem I – Inverting bits

    题目大意

    你有 (26) 个变量 (A-Z),每个变量初始为 (0),可以存储一个 (8) 位无符号整数,你可以对它们做「 赋值、按位与、按位或、取反、左移、右移、读入、输出」 (8) 种操作,运算中可以使用数字常量。

    现在你要读入 (n)(0/1) 值,将它们 flip 之后按序输出,并且不得使用超过 (k) 次取反操作。

    Easy Subproblem: (n=7,k=1)

    Hard Subproblem: (n=19,k=2)

    思路

    Easy Subproblem 把 (7) 个数字塞到一个变量的前 (7) 个二进制位上取反后拆回来输出即可。

    Hard Subproblem 相对难一些,有一个直观但延展性差的做法和一个抽象但潜力巨大的做法。

    (n=19) 很有迷惑性,两个做法都是把它们塞到 (3)(8) 位整数中然后取反的。

    法一

    把每个数字看作一个集合,由二进制上为 (1) 的位置组成,于是「按位与、按位或和取反」就变成了「取交集、取并集、和全局取补集」的集合操作,把维恩图画出来:

    (好像重名了,emmm反正全集用不上不改了)

    我们设 (E) 为中间三叶草形状的区域:

    简洁起见用 (AB) 表示 (Acap B)(A+B) 表示 (Acup B)(overline A) 表示 (complement_U A),则 (E=AB+BC+CA) .

    (E) 取反,可以发现可以算出 (X=overline EA,Y=overline EB,Z=overline EC),利用这个,我们再构造一个图形 (F)

    (F=X+Y+Z+ABC),而 (overline F) 很有用,通过它可以得到 (U=overline FAB,V=overline FBC,W=overline FCA),然后我们所需要的信息基本就全了,可以发现原来要求的反即两个扇形((X/Y/Z))和一个三叶草的叶子((U/V/W))以及外面的补集组成,而外面的补集即 (overline Foverline E),所以就做完了:

    (overline A=overline E overline F+Y+Z+W)(overline B=overline E overline F+X+Z+V)(overline C=overline E overline F+X+U+Y)

    这个做法基本上属于利用了数据小的特点,瞎试出来的,拓展到一般情况很困难,毕竟大小为 (4) 的维恩图就已经比较难画了,因此一般情况需要另一个做法。

    法二

    题解思路,由于把 (0/1) 值塞到 (8) 位整数里是纯技术问题,下面的 (n) 是题面中的 (lceilfrac{n}{8} ceil)

    我们的操作中不包含条件语句,所以需要一种全局性的方法去解决所有情况,注意到二进制的每一位之间是互不干扰的,所以可以分开来考虑,要求我们的做法对于任意一位上的 (0/1) 排列都能进行翻转,问题便转化为翻转 (n)(0/1) 值。

    注意到问题的本质就是当一位是 (1) 时,将它变为 (0),反之变为 (1),所以操作需要区分 (0)(1),那么可以这样区分:假设对于 (iin[0,n]),我们知道 (ex(i)) 的真假情况,即 (n) 个值中是否恰好有 (i)(1),,那么当前值 (a_i) 翻转后的值可以表示为:

    [Or({ex(j)&Or({And(S)|i otin S,|S|=j})}|;jin[0,n-1]) ]

    其中 (And(S))(Or(S)) 分别表示集合 (S) 中所有元素的「与和」跟「或和」,若 (a_i) 在那若干个 (1) 中,则式子为 (0),否则为 (1) 。于是现在的问题便转化成了如何在 (2) 次取反操作内,得到 (ex(0))(ex(3)),注意到 (ex(i)=[one(all)geq i]&[one(all)leq i]),于是引入 (lst(i)=[one(all)geq i],mst(i)=[one(all)leq i]),容易发现:

    [lst(i)=Or({And(S)|;|S|=i}),;mst(i)= sim lst(i+1) ]

    经过一定的思考便可以得到原题的解法了:

    [ex(3)=a_1&a_2&a_3\ mst(1)=sim lst(2)\ ex(1)=lst(1)&mst(1)\ ex(1,3)=ex(1)|ex(3)\ ex(0,2)=sim ex(1,3)\ ex(2)=ex(0,2)&lst(2)\ ex(0)=ex(0,2)&mst(1) ]

    (5) 步的手法很奇妙,我们把它拓展一下,开始我们先用一次取反得到 (mst(mid)),可以发现 ([0,mid])([mid+1,n]) 变成了和原来相同的子问题,注意原来的 (mst(n)) 没啥用,它必然为 (1),但是在子问题中右端点的 (mst) 很有用,并且在求 (mst(mid)) 的时候已经得到了。

    使用全局分治的思路,在求下一层分治的 (mst(mid)) 的时候,我们直接求出所有 (mid) 位置 (mst) 的或,可以发现即 (sim And({lst(i+1)|iin{ ext{下一层的mid}}})),这个值再与上 (mst(r)) 即为 (mst(mid)) 了,这样递归总共有 (lceil log_2 (n+1) ceil) 层,每层只需要使用一次取反,所以使用这种方法,取反 (n) 个数字只需要至多 (lceil log_2 (n+1) ceil) 次取反操作即可。

    不大会证这是否是下界,但应该也算是比较优秀的做法了吧。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Neal-lee/p/15313204.html
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