C题只能模拟,好像直接用贡献法不行,如果要搞个O(n)时间复杂度还是挺难的。D题挺有趣的,名义上的众数,本质还是平均数构造,这题不是n个众数,就是n-1个众数。而n-1个众数,如何最小化代价挺费思量。
因为涉及取模,所以最好的方式,是index 0,而不是index 1
所以对x先左偏移1位,取模后,在右偏移回来
形象一点就是:(x-1) % mod + 1
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
int kase = sc.nextInt();
while (kase-- > 0) {
int m = sc.nextInt(), x = sc.nextInt();
int res = ((x - 1) % m + 1);
System.out.println(res);
}
}
}
就是枚举x号的位置,预处理累计和。
min(sum - (arr[i] + arr[i + 1]) + arr[i] * arr[i + 1]), 1<=i<n-1
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
int n = sc.nextInt();
long[] arr = new long[n];
long sum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
arr[i] = sc.nextInt();
sum += arr[i];
}
// 取sum,因为可以不使用魔法
long ans = sum;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
ans = Math.max(ans, sum - arr[i] - arr[i + 1] + arr[i] * arr[i + 1]);
}
System.out.println(ans);
}
}
枚举起点,然后线性模拟, 累加0/1开头的最小值代价即可。
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
char[] str = sc.next().toCharArray();
long ans = 0;
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
int c0 = 0, c1 = 0;
for (int j = i; j < str.length; j++) {
if ((j - i) % 2 == 0) {
c0 += str[j] == '0' ? 0 : 1;
c1 += str[j] == '1' ? 0 : 1;
} else {
c0 += str[j] == '1' ? 0 : 1;
c1 += str[j] == '0' ? 0 : 1;
}
// 取两者最小值
ans += Math.min(c0, c1);
}
}
System.out.println(ans);
}
}
这个时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
那这题是否可以从贡献的角度切入呢?
感觉有的难,因为子数组它是取代价最小的,每个点的贡献值好像是离散的,并不是一个范围区间。
这题其实有一个思维点。
就是众多最多是多少?
其实细细分析下来, 这个数组的众数,不是n就是n-1,n的情况就是累加和能整除n,n-1就是剩下的情况。
在这个前提下,需要思考下,n-1的众数该如何构造,其代价最小呢?
我一开始的思路,就是枚举那个"倒霉鬼", 然后求中位数,平均数?
中位数定理 在这里是失效的,因为它有个+1,-1限制
所以尝试平均数,那这边的平均数avg,有个小陷阱,就是尝试向上,向下取整2个值。
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;
import java.util.TreeMap;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
int n = sc.nextInt();
long[] arr = new long[n];
long sum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
arr[i] = sc.nextInt();
sum += arr[i];
}
if (sum % n == 0) {
// 能构造n个众数的情况
long avg = sum / n;
long op = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
op += Math.abs(arr[i] - avg);
}
System.out.println(op / 2);
} else {
TreeMap<Long, Integer> range = new TreeMap<>();
Arrays.sort(arr);
long[] prev = new long[n + 1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
prev[i + 1] = prev[i] + arr[i];
range.put(arr[i], i);
}
long ans = Long.MAX_VALUE;
// 枚举那个倒霉鬼
for (int i = 0; i < n; i++) {
long sum1 = sum - arr[i];
// 向下取整
long avg = sum1 / (n - 1);
{
// 找到边界点
Map.Entry<Long, Integer> ent = range.floorEntry(avg);
int idx = ent.getValue();
// 左侧小于等于
long r1 = avg * (idx + 1) - prev[idx + 1];
if (i <= idx) {
// 去掉那个倒霉鬼的影响
r1 -= (avg - arr[i]);
}
// 右侧大于
long r2 = (prev[n] - prev[idx + 1]) - avg * (n - idx - 1);
if (i > idx) {
// 去掉那个倒霉鬼的影响
r2 -= (arr[i] - avg);
}
// 代价为两者的最大值
ans = Math.min(ans, Math.max(r1, r2));
}
// 向上取整
avg = avg + 1;
{
Map.Entry<Long, Integer> ent = range.floorEntry(avg);
int idx = ent.getValue();
long r1 = avg * (idx + 1) - prev[idx + 1];
if (i <= idx) {
r1 -= (avg - arr[i]);
}
long r2 = (prev[n] - prev[idx + 1]) - avg * (n - idx - 1);
if (i > idx) {
r2 -= (arr[i] - avg);
}
ans = Math.min(ans, Math.max(r1, r2));
}
}
System.out.println(ans);
}
}
}
这个时间复杂度为 O ( n l o g ( n ) ) O(nlog(n)) O(nlog(n))
但实际上,这里可以继续贪心,因为这个倒霉鬼,一定是最小值,或者最大值,他们承受了转移的代价。
就是排序后的掐头去尾,枚举平均数。