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2012年5月9日 星期三

Topcoder SRM 542 Div 1 Easy + Medium

Easy: 題意非常簡單,給定X\times Y的格網,問多少三角形\triangle ABC使得以下條件成立。

1) A, B, C的縱座標必須各不相同。
2) A, B, C的橫座標必須各不相同。
3) \triangle ABC的邊長必須介乎T_\minT_\max之間。

任意兩點(X_1, Y_1), (X_2, Y_2)的距離定義取曼哈頓距離,即|X_1-X_2| + |Y_1-Y_2|

已知X, Y \le 40002 \le T_\min \le T_\max \le 20000,求有多少個符合條件的三角形並取除1000000007的餘數。

利用窮舉肯定不可行,O(X^3Y^3)無望。從題目特質入手。條件(1)和(2)似乎沒有甚麼特別,似乎保証三角形必定是proper triangle,但卻沒有把題目變得更容易。條件(3)好像也沒有特別作用,但如果定義F(k)為三角形的數量使得長度最多為k,則在可以著手求F(T_\max) - F(T_{\min-1})。不過題目依舊沒有容易很多。

唯一著眼點是曼哈頓距離。可以得出任意三角形在曼哈頓距離的情況下必如下圖﹕


其周界即相等於平行縱橫軸的最小包含長方形周界,長度為2(\Delta_x + \Delta_y)。由此可知我們其實想求所有可行的\Delta_x\Delta_y使得
T_\min \le 2(\Delta_x+\Delta_y) \le T_\max
即表明我們毋需枚舉三點,只需枚舉\Delta_x\Delta_y即可,當中\Delta_x\Delta_y包含的三角形數即屬答案一部分。

那麼顯而易見對於\Delta_x(\Delta_y亦然),必須有兩點的橫座標相隔\Delta_x,第三點則任意取其中間的點。而根據橫座標最多X點,則\Delta_x的長度有X-\Delta_x種取法,第三點則有\Delta_x-1種取法,因此符合條件的所有橫向座標有(X-\Delta_x)(\Delta_x-1)種。同埋縱向座標有(Y-\Delta_y)(\Delta_y-1)種。

可能你會覺得奇怪,為何分開縱橫軸計算?看如下圖片便知﹕



只要我們知道縱軸三點和橫軸三點,則可以構造6個不同的三角形。因此,對於\Delta_x\Delta_y,只要符合條件(3),一共有6(X-\Delta_x)(\Delta_x-1)(Y-\Delta_y)(\Delta_y-1)個三角形。

因此本題能在O(XY)時間計算答案
\sum_{\Delta_x=2}^{X-1}\sum_{\stackrel{\Delta_y=2}{T_\min \le \Delta_x+\Delta_y \le T\max}}^{Y-1} 6(X-\Delta_x)(\Delta_x-1)(Y-\Delta_y)(\Delta_y-1) \bmod{1000000007}

Medium: 給了N個長度恰好為L且互不相同的字串,以均等機會隨機取一任意固定排列,然後為字串依排列重組,並為N個字串排序,問每個字串排首位的概率是多少。1 \le N \le 16,擺明是Exponential Time動態規劃吧。不妨設F(B, i)表示以集合B內的字串s_i經排序後排首位的概率。可以知道對於s_i \not\in B, F(B, i) = 0,而且F(\{s_i\}, i) = 1。由於字串互不相等,因此必定存在位罝p使得存在i, j並且s_{ip} > s_{jp},即存在s_{ip}不可能再成為首位。假設B'包含了該種字串,枚舉L個字串位置後有K個可排除集合B'_1, B'_2 \cdots B'_K,因此得遞迴公式
F(B, i) = \frac{1}{K}\sum_{B' = B'_1, \cdots B'_K}F(B-B', i)

並可於O(2^NL)計算答案\{F(S, 1), F(S, 2), \cdots F(S, N)\},其中S = \{s_1, \cdots s_N\}

有一個小問題﹕為何不用考慮排除集合為空集的的情況?如果考慮了後則會有F(B, i)依賴自身狀態的情況?
答案﹕Principle of Deferred Decision。

另外,我們亦可以憑如下關係得到同樣答案﹕
\begin{align*} F(B, i) &= \frac{1}{L}\sum_{B'}F(B-B', i)\\ F(B, i) &= \frac{1}{L}\sum_{\stackrel{B'}{B'\ne \emptyset}}F(B-B', i) + \frac{1}{L}\sum_{\stackrel{B''}{B''= \emptyset}}F(B-B'', i)\\ F(B, i) &= \frac{1}{L}\sum_{\stackrel{B'}{B'\ne \emptyset}}F(B-B', i) + \frac{L-K}{L}F(B, i)\\ \frac{K}{L}F(B, i) &= \frac{1}{L}\sum_{\stackrel{B'}{B'\ne \emptyset}}F(B-B', i)\\ F(B, i) &= \frac{1}{K}\sum_{\stackrel{B'}{B'\ne \emptyset}}F(B-B', i)\\ \end{align*}

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