解题思路
这是一道关于多项式序列的题目。主要思路如下:
-
问题分析:
- 给定
个7次多项式,每个多项式只有两个非零系数
- 需要找到所有序列中第
小的数字
- 每个序列是将
代入多项式得到的值
- 给定
-
优化思路:
- 使用优先队列维护
个序列的当前最小值
- 每次取出最小值后,将同一序列的下一个值加入队列
- 使用霍纳法则(Horner's method)优化多项式计算
- 使用优先队列维护
-
关键点:
- 使用小根堆维护当前最小值
- 记录每个序列的下一个位置
- 高效计算多项式值
代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 8;
struct Node {
long value;
int id;
};
struct cmp {
bool operator()(const Node &a, const Node &b) {
return a.value > b.value;
}
};
// 使用霍纳法则计算多项式值
int compute(vector<int> &seq, int n) {
long ret = seq[0];
for(int i = 1; i < N; i++) {
ret = ret * n + seq[i];
}
return ret;
}
int main() {
int k = 0, n = 0;
scanf("%d", &k);
vector<vector<int>> seq(k, vector<int>(N, 0));
// 读入k个多项式的系数
for(int i = 0; i < k; i++) {
for(int j = 0; j < N; j++) {
scanf("%d", &seq[i][j]);
}
}
scanf("%d", &n);
// 初始化优先队列和每个序列的下一个位置
priority_queue<Node, vector<Node>, cmp> q;
vector<int> next(k, 1);
long val = 0;
// 将每个序列的第一个值加入队列
for(int i = 0; i < k; i++) {
val = compute(seq[i], next[i]);
q.push({val, i});
++next[i];
}
// 找第n小的数
while(--n) {
Node cur = q.top(); q.pop();
val = compute(seq[cur.id], next[cur.id]);
q.push({val, cur.id});
++next[cur.id];
}
cout << q.top().value << endl;
return 0;
}
import java.util.*;
public class Main {
static class Node {
long value;
int id;
Node(long value, int id) {
this.value = value;
this.id = id;
}
}
static long compute(int[] seq, int n) {
long ret = seq[0];
for(int i = 1; i < 8; i++) {
ret = ret * n + seq[i];
}
return ret;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int k = sc.nextInt();
int[][] seq = new int[k][8];
for(int i = 0; i < k; i++) {
for(int j = 0; j < 8; j++) {
seq[i][j] = sc.nextInt();
}
}
int n = sc.nextInt();
PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>((a, b) ->
Long.compare(a.value, b.value));
int[] next = new int[k];
Arrays.fill(next, 1);
for(int i = 0; i < k; i++) {
long val = compute(seq[i], next[i]);
pq.offer(new Node(val, i));
next[i]++;
}
while(--n > 0) {
Node cur = pq.poll();
long val = compute(seq[cur.id], next[cur.id]);
pq.offer(new Node(val, cur.id));
next[cur.id]++;
}
System.out.println(pq.peek().value);
}
}
from heapq import heappush, heappop
def compute(seq, n):
ret = seq[0]
for i in range(1, 8):
ret = ret * n + seq[i]
return ret
k = int(input())
seq = []
for _ in range(k):
seq.append(list(map(int, input().split())))
n = int(input())
# 使用堆来维护最小值
heap = []
next_pos = [1] * k
# 初始化堆
for i in range(k):
val = compute(seq[i], next_pos[i])
heappush(heap, (val, i))
next_pos[i] += 1
# 找第n小的数
for _ in range(n-1):
val, idx = heappop(heap)
new_val = compute(seq[idx], next_pos[idx])
heappush(heap, (new_val, idx))
next_pos[idx] += 1
print(heap[0][0])
算法分析
- 时间复杂度:
- 每次操作堆的时间为
- 需要进行
次操作
- 每次操作堆的时间为
- 空间复杂度:
- 优先队列存储
个元素
- 存储
个序列的下一个位置
- 优先队列存储