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2 years ago
##[$AcWing$ $241$ 楼兰图腾](https://www.acwing.com/problem/content/243/)
### 一、题目描述
在完成了分配任务之后,西部 $314$ 来到了楼兰古城的西部。
相传很久以前这片土地上(比楼兰古城还早)生活着两个部落,一个部落崇拜尖刀($V$),一个部落崇拜铁锹($∧$),他们分别用 $V$ 和 $∧$ 的形状来代表各自部落的图腾。
西部 $314$ 在楼兰古城的下面发现了一幅巨大的壁画,壁画上被标记出了 $n$ 个点,经测量发现这 $n$ 个点的水平位置和竖直位置是两两不同的。
西部 $314$ 认为这幅壁画所包含的信息与这 $n$ 个点的相对位置有关,因此不妨设坐标分别为 $(1,y_1),(2,y_2),…,(n,y_n)$,其中 $y_1y_n$ 是 $1$ 到 $n$ 的一个排列。
西部 $314$ 打算研究这幅壁画中包含着多少个图腾。
如果三个点 $(i,y_i),(j,y_j),(k,y_k)$ 满足 $1≤i<j<kn$ $y_i>y_j,y_j<y_k$ $V$ ;
如果三个点 $(i,y_i),(j,y_j),(k,y_k)$ 满足 $1≤i<j<kn$ $y_i<y_j,y_j>y_k$,则称这三个点构成 $∧$ 图腾;
西部 $314$ 想知道,这 $n$ 个点中两个部落图腾的数目。
因此,你需要编写一个程序来求出 $V$ 的个数和 $∧$ 的个数。
**输入格式**
第一行一个数 $n$。
第二行是 $n$ 个数,分别代表 $y_1y_2,…,y_n$。
**输出格式**
两个数,中间用空格隔开,依次为 $V$ 的个数和 $∧$ 的个数。
**数据范围**
对于所有数据,$n≤200000$,且输出答案不会超过 $int64$。
$y_1y_n$ 是 $1$ 到 $n$ 的一个排列。
**输入样例**
```cpp {.line-numbers}
5
1 5 3 2 4
```
**输出样例**
```cpp {.line-numbers}
3 4
```
![](https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/BlogImages/{year}/{month}/{md5}.{extName}/202308150918512.png)
![](https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/BlogImages/{year}/{month}/{md5}.{extName}/202308150921994.png)
>**注**$BCD$不是啊!一开始我以为$BCD$也是,后来才明白,那个$D$的$Y$轴坐标从$C$要小,这是不行的,需要对$C$的$Y$轴坐标大才对。
**规律**
- $V$形状:对于任意点而言,需要找出左侧比我大的,乘以,右侧比我大的,然后累加这些乘积
- $∧$形状:对于任意点而言,需要找出左侧比我小的,乘以,右侧比我小的,然后累加这些乘积
### 二、暴力做法
这题的思路比较容易想到,想要知道某个点为底产生的正(倒)三角形有多少,只要知道该点左右两边比他大(小)的数的数量即可。如果某个点左边比他大的数有$a$个,右边比他大的有$b$个,则该点为底的倒三角就有$a * b$个。如果直接遍历的话每个数字都要找一遍,复杂度为$O(n^2)$。 $n≤200000$,$2e5*2e5=4e10$,$c++$一秒能计算$1e9$,肯定会超时。
```cpp {.line-numbers}
#include <bits/stdc++.h>
// 暴力大法好!
// 过掉4/10个数据
using namespace std;
const int N = 2000010;
typedef long long LL;
int a[N];
// ll[i]表示i的左边比第i个数小的数的个数
// rl[i]表示i的右边比第i个数小的数的个数
// lg[i]表示i的左边比第i个数大的数的个数
// rg[i]表示i的右边比第i个数大的数的个数
int ll[N], rl[N], lg[N], rg[N];
int main() {
int n;
scanf("%d", &n);
for (int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]); // 纵坐标
// 双重循环,暴力求每个坐标左边比自己小,比自己大的个数
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 1; j < i; j++) {
// a[]保存的是1 ~ n的一个排列不可能相等(题意)
if (a[j] < a[i])
ll[i]++;
else
lg[i]++;
}
// 双重循环,暴力求每个坐标右边比自己小的,比自己大的个数
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
if (a[j] < a[i])
rl[i]++;
else
rg[i]++;
}
// 利用乘法原理,计算左侧比自己小,右侧比自己小的数量乘积(或比自己大)
LL resV = 0, resA = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
resV += (LL)lg[i] * rg[i];
resA += (LL)ll[i] * rl[i];
}
printf("%lld %lld\n", resV, resA);
return 0;
}
```
### 三、解题思路
首先,我们可以发现数的范围不大仅是只有$1$到$n$,最大不超过$2e5$,那么我们考虑是不是可以在处理每个数的时候,把这个数直接放进对应下标的数组中,然后直接求$a_i$到$n$有多少个数。那么我们就需要一个方法去达到快速修改数组中的一个数,并且能够快速求出前缀和。
那么,我们不难想到 **树状数组** (**线段树**) 可以用来处理这个问题。
* 对于$∧$我们只需要先从$1$到$n$求一遍比$a_i$小的值个数,然后再从$n$到$1$求一遍比$a_i$小的值个数,两者通过乘法原理乘在一起,就是 $∧$的个数。
* 题目还要求求一下$V$的个数,这个可以通过上面的求解过程中,采用逆向思维来一并求出:
我现在在$i$这个位置,值是$x=a[i]$,比我小的用树状数组求出来了前缀和,计为$sum(x-1)$,那么比我大的呢?就是$sum(n)-sum(x)$个。
![](https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/BlogImages/{year}/{month}/{md5}.{extName}/241.jpg)
### $Code$
```cpp {.line-numbers}
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 200010;
int n, a[N]; // n个元素a[i]代表原始值
LL big[N], small[N]; // big[i]:比a[i]大的元素个数small[i]:比a[i]小的元素个数
LL res1, res2; // V的个数∧的个数
// 树状数组模板
#define lowbit(x) (x & -x)
int c[N];
void add(int x, int v) {
while (x < N) c[x] += v, x += lowbit(x);
}
LL sum(int x) {
LL res = 0;
while (x) res += c[x], x -= lowbit(x);
return res;
}
// 桶计数+前缀和
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]);
for (int i = 1; i <= n; i++) { // 枚举每个点,由左到右一个个下场
int x = a[i];
small[i] = sum(x - 1); // 在我前面出场,并且,值比我小, 用于方便统计铁锹(∧)
big[i] = sum(n) - sum(x - 1); // 在我前面出场,并且,值比我大, 用于方便统计尖刀(V)
add(x, 1); // 以值为桶的标识,记录此桶中数量+1
}
memset(c, 0, sizeof c);
for (int i = n; i; i--) {
int x = a[i];
res1 += small[i] * sum(x - 1);
res2 += big[i] * (sum(n) - sum(x - 1));
add(x, 1);
}
printf("%lld %lld\n", res2, res1);
return 0;
}
```
### 四、总结
树状数组是一种用于快速计算前缀和的数据结构,它可以支持两种操作:修改和查询。
- 1. 多次修改后最终查询一次:这种情况适用于当我们知道需要对数组进行多次修改操作,但是只需在最后一次修改后进行查询。例如,在一个数组中,我们需要频繁地对某个元素进行增减操作,而在最后一次修改结束后,我们需要快速地查询某个区间的和。
- 2. 一边修改,一边查询:这种情况适用于需要频繁地对数组进行修改操作的同时,需要实时查询某个区间的和。例如,在一个动态变化的数组中,我们需要不断地对元素进行修改,并在每次修改后立即查询某个区间的和,以便进行实时的数据统计或计算。
总之,树状数组在这两种情况下都可以发挥作用,根据具体的应用场景和需求,选择对应的使用方式可以提高计算效率和减少时间复杂度。
当一棵树状数组用于多次修改后最终查询一次的情况时,可以考虑以下示例:
假设有一个长度为n的数组A初始时数组所有元素为$0$。现在需要进行$m$次操作,每次操作要么将某个元素加上一个值,要么查询某个区间的和。最终需要进行一次查询,获取某个区间的和。
操作示例:
- 1. 初始化数组$A$为$[0, 0, 0, 0, 0]$
- 2. 将$A[2]$加上$3$,数组变为$[0, 0, 3, 0, 0]$
- 3. 将$A[4]$加上$2$,数组变为$[0, 0, 3, 0, 2]$
- 4. 将$A[1]$加上$5$,数组变为$[0, 5, 3, 0, 2]$
- 5. 查询数组$A$在区间$[2, 4]$的和,即$A[2] + A[3] + A[4] = 3 + 0 + 2 = 5$
在这个例子中,我们先对数组$A$进行多次修改操作,最终只需要一次查询操作来获取区间$[2, 4]$的和。
当一棵树状数组用于一边修改,一边查询的情况时,可以考虑以下示例:
假设有一个长度为$n$的数组$A$,初始时数组所有元素为$0$。现在需要进行$m$次操作,每次操作要么将某个元素加上一个值,要么查询某个区间的和。每次操作都需要实时查询某个区间的和。
操作示例:
- 1. 初始化数组$A$为$[0, 0, 0, 0, 0]$
- 2. 将$A[2]$加上$3$,查询数组$A$在区间$[1, 3]$的和,结果为$A[1] + A[2] + A[3] = 0 + 3 + 0 = 3$
- 3. 将$A[4]$加上$2$,查询数组$A$在区间$[2, 4]$的和,结果为$A[2] + A[3] + A[4] = 3 + 0 + 2 = 5$
- 4. 将$A[1]$加上$5$,查询数组$A$在区间$[1, 4]$的和,结果为$A[1] + A[2] + A[3] + A[4] = 5 + 3 + 0 + 2 = 10$
在这个例子中,我们每次对数组$A$进行修改操作后,都立即查询了一次特定区间的和,以便获取实时的结果。
上面两种场景都是树状数组可以发挥作用的,本题就是使用了第二种场景,每一次变化后,及时统计计算当前场景下的情况,才可以得到左侧比我小,左侧比我大的数据个数。