zoukankan      html  css  js  c++  java
  • [IOI2020]数蘑菇

    Solution

    这题是博主写的第一道交互题,在此 mark 一下。

    首先假设我们已经知道有若干蘑菇属于 A(或者 B),这里举例 A 的情况。构造

    [A,\_,A,\_,cdots,\_,A,x ]

    可以查询出序列中下划线里含有多少个 B,以及可以根据奇偶性知道 (x) 属于 A 或者 B。

    然后每次不断扩大集合 A,B 的大小,精细求解极值可以得到操作次数 (sim 2sqrt n)。这样做大概有 80 pts。

    发现在某些时刻下,使用

    [A,x,A,y ]

    查询可以同时知道 (x)(y) 属于 A 还是 B。在开始的时候使用这种查询,到达一个界 (Limit),如果 (max{|A|,|B|}>Limit) 时使用上一种查询,两者结合后操作次数 (sim sqrt{3n}),可以得到 92 pts。(gjd的四名选手的得分)

    前期查询相当于一次查询换得两个蘑菇的类型,求解极值的过程中发现如果提高效率(即一次查询换得更多的蘑菇类型),操作次数可以下降。

    我们可以采取这样的方法使得 2 次查询换取 5 个蘑菇的类型。首先查询

    [A,x,A,y,A,z ]

    根据奇偶性得到 (z) 的类型,剩余的根据其是否为 2 得到 (x e y) 或者 (x=y)。若为后者就赚了,因为有 1 换 3。否则再次查询

    [B,x,B,A,y,A,u,A,v ]

    同样可以根据奇偶性得到 (v) 的类型。剩余的由于有 (x e y) 知道 (x)(y) 合计贡献 0 或者 4,(u) 贡献 0 或 2。据此分辨出 (x)(y)(u) 的类型。这样 2 次操作得到 5 个蘑菇的类型。

    期望下很优秀,但交互库是自适应的,发现最坏刚好卡满 226 次?精细调整 (Limit) 并且多次提交即可通过此题。

    (题外话:开头使用一次 use_machine 一个打乱的序列可以避免被交互库自适应数据卡满。不过此做法无需使用)

    当然还有使用 203 步解决问题的方法,详见 whzzt 的 codeforces blog

    #include "mushrooms.h"
    #include <bits/stdc++.h>
    #define pb push_back
    using std::vector; using std::max; using std::min;
    const int Limit = 116;
    int ans = 0, now = 1;
    vector<int> v[2], a;
    int MaxSize() { return max(v[0].size(), v[1].size()); }
    int count_mushrooms(int n) {
    	v[0].pb(0);
    	if (n > 1000) {
    		while (MaxSize() == 1)
    			v[use_machine(vector<int>{0, now})].push_back(now), now++;
    		while (MaxSize() == 2) {
    			int cur = v[0].size() < v[1].size(), tmp = use_machine(vector<int>{v[cur][0], now, v[cur][1], now+1});
    			v[cur ^ (tmp & 1)].pb(now + 1), v[cur ^ (tmp / 2)].pb(now); now += 2;
    		}
    		while (MaxSize() <= Limit) {
    			int cur = v[0].size() < v[1].size(), tmp = use_machine(vector<int>{v[cur][0], now, v[cur][1], now + 1, v[cur][2], now + 2});
    			v[cur ^ (tmp & 1)].pb(now + 2); tmp /= 2;
    			if (tmp % 2 == 0)
    				v[cur ^ (tmp / 2)].pb(now), v[cur ^ (tmp / 2)].pb(now + 1), now += 3;
    			else if (v[cur^1].size() < 2) {
    				tmp = use_machine(vector<int>{v[cur][0], now, v[cur][1], now + 3});
    				v[cur ^ (tmp & 1)].pb(now + 3); v[cur ^ (tmp / 2)].pb(now); v[cur ^ 1 ^ (tmp / 2)].pb(now + 1);
    				now += 4;
    			} else {
    				tmp = use_machine(vector<int>{v[cur^1][0], now, v[cur^1][1], v[cur][0], now + 1, v[cur][1], now + 3, v[cur][2], now + 4}) - 1;
    				v[cur ^ (tmp & 1)].pb(now + 4);
    				v[cur ^ (tmp / 2 & 1)].pb(now + 3);
    				v[cur ^ 1 ^ (tmp / 4 & 1)].pb(now);
    				v[cur ^ (tmp / 4 & 1)].pb(now + 1);
    				now += 5;
    			}
    		}
    	}
    	for (; now < n;) {
    		int cur = v[0].size() < v[1].size(), block = min((int)v[cur].size(), n - now);
    		a.clear(); a.pb(v[cur][0]);
    		for (int i = 0; i < block - 1; i++) a.pb(now + i), a.pb(v[cur][i + 1]);
    		a.pb(now + block - 1);
    		int tmp = use_machine(a);
    		v[cur ^ (tmp & 1)].pb(now + block - 1);
    		ans += cur ? tmp/2 : block - tmp/2 - 1;
    		now += block;
    	}
    	return ans + v[0].size();
    }
    
  • 相关阅读:
    hadoop之 hadoop日志存放路径
    grpc的数据包监控
    HTTP2 概述
    gRPC的简单Go例子
    win下环境变量的设置
    Go的pprof使用
    graphviz
    学习Golang的步骤建议
    golang 的 sync.WaitGroup
    【转】golang的channel的几种用法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ac-evil/p/14374807.html
Copyright © 2011-2022 走看看