(mathcal{Description})
给定序列 ({a_n}) 和一个二元运算 (operatorname{op}in{operatorname{and},operatorname{or},operatorname{xor}}),对于 (iin[2,n]),求出 (max_{jin[1,i)}{a_ioperatorname{op} a_j}) 以及 (|argmax_{jin[1,i)}{a_ioperatorname{op} a_j}|)。
(nle10^5),(a_i<2^{16})。
(mathcal{Solution})
也许算是 Meet in Middle?从左到右在线更新可用的 (a_j) 信息并求出对于当前 (i) 的答案,维护一个 (f(u,v)),表示选取的 (a_j) 的高八位是 (u) 且 (a_i) 的低八位是 (v) 时,低八位能得到的最大值以及方案数。那么更新时,用当前 (a_j) 的低八位更新所有 (f(u,i));查询时枚举高八位选择的值 (i),并用 (f(i,v)) 更新答案。最终复杂度为 (mathcal O(nsqrt A))。
确实是比较巧妙的复杂度平衡,也是一个实用的 trick√
(mathcal{Code})
/*~Rainybunny~*/
#include <bits/stdc++.h>
#define rep( i, l, r ) for ( int i = l, rep##i = r; i <= rep##i; ++i )
#define per( i, r, l ) for ( int i = r, per##i = l; i >= per##i; --i )
typedef std::pair<int, int> PII;
#define fi first
#define se second
const int MAXN = 1e5, MAXSV = 1 << 8;
int n, a[MAXN + 5];
char op[5];
PII f[MAXSV][MAXSV];
inline void update( const int x, const auto& opt ) {
int h = x >> 8, l = x ^ h << 8;
rep ( i, 0, MAXSV - 1 ) {
int v = opt( i, l );
if ( f[h][i].fi < v ) f[h][i] = { v, 1 };
else if ( f[h][i].fi == v ) ++f[h][i].se;
}
}
inline PII query( const int x, const auto& opt ) {
int l = x & ( ( 1 << 8 ) - 1 );
PII ret( 0, 0 );
rep ( h, 0, MAXSV - 1 ) if ( f[h][l].se ) {
int cur = opt( h, x >> 8 ) << 8 | f[h][l].fi;
if ( ret.fi < cur ) ret = { cur, f[h][l].se };
else if ( ret.fi == cur ) ret.se += f[h][l].se;
}
return ret;
}
inline void solve( const auto& opt ) {
update( a[1], opt );
rep ( i, 2, n ) {
PII ans( query( a[i], opt ) );
printf( "%d %d
", ans.fi, ans.se ), update( a[i], opt );
}
}
int main() {
scanf( "%d %s", &n, op );
rep ( i, 1, n ) scanf( "%d", &a[i] );
if ( op[0] == 'x' ) {
solve( []( const int u, const int v ) { return u ^ v; } );
} else if ( op[0] == 'a' ) {
solve( []( const int u, const int v ) { return u & v; } );
} else {
solve( []( const int u, const int v ) { return u | v; } );
}
return 0;
}