ABC三题题解。
A:牛牛选物
状态压缩枚举所有情况即可。
最多1<<20 1e6
class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * 返回总体积为V若干物品的最大总重量,如果g存在选择若干物品总体积为V的情况,返回-1 * @param v int整型vector * @param g int整型vector * @param V int整型 * @return int整型 */ int Maximumweight(vector<int>& v, vector<int>& g, int V) { // write code here、 int n=v.size(),mx=-1; for(int i=0;i<(1<<n);i++){ int tv=0,tg=0; for(int j=0;j<n;j++){ if((i>>j)&1){ tv+=v[j]; tg+=g[j]; } } if(tv==V)mx=max(mx,tg); } return mx; } };
B:牛牛与字符串2
KMP nxt数组裸题,KMP还是要熟练掌握的呀,基础知识点。
class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * 给定一个字符串s,返回具有相同前缀后缀的子串的第二大长度,反之,返回-1即可。 * @param s string字符串 代表题意中的字符串s * @return int整型 */ char a[1000007]; int Next[1000007],cnt; void getNext() { Next[0]=-1; int n=strlen(a+1); for(int i=2,j=0;i<=n;i++) { while(j>0&&a[i]!=a[j+1])j=Next[j]; if(a[i]==a[j+1])j++; Next[i]=j; } } int solve(string s) { // write code here int n=s.length(); for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=s[i-1]; getNext(); if(Next[n]==0)return -1; return Next[n]; } };
C:
最短路+对数优化乘法
路径边权积显然满足动态规划的性质,可以最短路做。
但这一题的瓶颈在于最短路的时候乘***爆ll。
仔细观察题目全是乘法,于是想到可以用对数优化。
log(a * b) = log(a) + log(b);
另外维护一个数组f表示正常取模的最短路,更新用对数优化的实际最短路e,最后输出时用取模的最短路f。
不过这题没必要用堆优化,优化反而最坏情况下多个log。
直接n^2松弛更新即可(但我代码写的dij,懒得改了。。。反正就多个log n = 5)。
注意:刚开始算组合数的时候就会爆ll,在求组合数的时候就要注意维护对数数组进行优化!
typedef long long ll; const int M = 2e6+7; const int mod =1e9+7; class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * * @param n int整型 有n个城市 * @param m int整型 有m条路径 * @param s int整型 起始城市坐标 * @param t int整型 终点城市坐标 * @param edge int整型vector<vector<>> 边的格式如下:[[u1,v1,a1,b1],[u2,v2,a2,b2],...] * @return int整型 */ int head[M],cnt=1; void init(int n){cnt=1;for(int i=0;i<=n;i++)head[i]=0;} struct EDGE{int to,nxt,w;double e;}ee[M*2]; void add(int x,int y,int w,double e){ee[++cnt].nxt=head[x],ee[cnt].e=e,ee[cnt].w=w,ee[cnt].to=y,head[x]=cnt;} bool vs[M]; ll fac[1100],f[1100]; double fae[1100],d[M]; ll qpow(ll a,ll b){ ll ans=1; while(b){ if(b&1)ans=ans*a%mod; a=a*a%mod; b/=2; } return ans; } ll C(int n,int m){ return fac[n]*qpow(fac[n-m],mod-2)%mod*qpow(fac[m],mod-2)%mod; } ll CE(int n,int m){ return fae[n]-fae[n-m]-fae[m]; } priority_queue<pair<double,int> ,vector<pair<double,int> >,greater<pair<double,int> > >q; ll dij(int s,int t,int n){ for(int i=1;i<=n;i++)d[i]=2e18+7,f[i]=1; memset(vs,0,sizeof(vs)); d[s]=0;f[s]=1; q.push({d[s],s}); while(!q.empty()){ pair<double,int> tp=q.top();q.pop(); int u=tp.second ; if(vs[u])continue; vs[u]=1; for(int i=head[u];i;i=ee[i].nxt){ int v=ee[i].to,w=ee[i].w;double e=ee[i].e; if(d[v]>d[u]+e)//1经过u再到v的距离小于 1直接到v的距离 则更新距离 f[v]=f[u]*w%mod,d[v]=d[u]+e,q.push({d[v],v}); } } return f[t]; } int minDist(int n, int m, int s, int t, vector<vector<int> >& edge) { // write code here memset(head,0,sizeof(head));memset(f,0,sizeof(f)); cnt=1;fae[0]=0;fac[0]=1; for(int i=1;i<=1000;i++)fac[i]=fac[i-1]*i%mod,fae[i]=fae[i-1]+log(i); for(auto x:edge){ ll w=C(x[2],x[3]); double e=CE(x[2],x[3]); add(x[0],x[1],w,e); add(x[1],x[0],w,e); } return dij(s,t,n); } };