「2017 山东一轮集训 Day6」子序列

复盘 \(\color{black}{\text{n}}\color{red}{\text{ealchen}}\) 神仙讲的题。

这可以来一手反复 AC 鞭尸（

Description

区间本质不同子序列，母串长度 \(n\) ，询问 \(q\) 次，字符集大小 \(|\sum|\) 。

\(n,\ q\leq 10 ^ 5,\ |\sum| \leq 9\)

Analysis

本来还有一个区间本质不同子串，但显然这俩都不是一个类型的（

显然子序列和子串都不是一个量级的，肯定又要用到压缩状态的好手：

DP。

我们可以考虑只枚举最后一位是什么，我们可以考虑在前面 \(i\) 个里面任选，结尾是 \(j\) 的数量，令为 \(f_{i, j}\) ，同时令结尾 \(m+1\) 的地方什么都没有填。

所以对于结尾不是 \(j\) 的地方，都只能继承上一个位置的答案，反之，则任何位置都能转移下来。

而且这不会算重：

假如存在形如 “STS” 的形式，当后面的 “S” 完成了拼接的之后，前面的 “S” 可以视作拼接成了 “S__S” 的样子，并没有重，反而正好不漏。

DP 转移如下：

\[ f_{i, j} = \left\{ \begin{array}{ll} f_{i - 1, j}&,j \neq S_i \\ \sum_{k = 1} ^ {m + 1} f_{i - 1, k}&,j = S_i \end{array} \right. \]

最终答案就是：\(\sum_{k = 1} ^ m f_{n, k}\) 。

那我们就得到了 \(O(qnm)\) 的憨憨做法。

然后你就有 \(40\) 分了！

sol0


/*
 
*/
#include 
using namespace std;

#define File(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".out", "w", stdout);
#define Check(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".ans", "w", stdout);

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef std::pair pii;
#define fi first
#define se second
#define mp std::make_pair

const int mod = 1e9 + 7;
template 
inline int M(A x) {return x;}
template 
inline int M(A x, B ... args) {return 1ll * x * M(args...) % mod;}

#define mi(x) (x >= mod) && (x -= mod)
#define ad(x) (x < 0) && (x += mod)

const int N = 1e5 + 10;

int n, q, f[N][10], su[N][10];
char s[N];

int main() {
	std::ios::sync_with_stdio(false);
	std::cin.tie(nullptr);

	std::cin >> (s + 1) >> q; n = strlen(s + 1);

	for (int i = 1, l, r; i <= q; ++i) {
		std::cin >> l >> r;

		for (int k = 0; k < 9; ++k) {
			f[l - 1][k] = su[l - 1][k] = 0;
		}
		f[l - 1][9] = su[l - 1][9] = 1;
		for (int j = l; j <= r; ++j) {
			for (int k = 0; k < 10; ++k) {
				if (k == s[j] - 'a') {
					f[j][k] = su[j - 1][9];
				}
				else f[j][k] = f[j - 1][k];

				if (!k) su[j][k] = f[j][k];
				else su[j][k] = su[j][k - 1] + f[j][k];
				mi(su[j][k]);
			}
		}

		std::cout << su[r][9] - 1 << "\n";
	}

	return 0;
}

Sol1

发现转移比较单一，考虑能不能矩阵预处理一下。

因为不等于是对应位直接转移，等于至整体转移，所以就是对角线全是 1 以及其中一行全是 1 ：

\[A_i = \left( \begin{array}{l} 1\ \ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0 \\ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1 \\ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 1 \end{array} \right) \]

这样的话答案就会形如一段 \(A\) 的乘积，因为矩阵乘法没有交换律，所以除了前缀积，还要维护后缀积（逆矩阵）。

那无论是预处理还是查询就都是 \(O(m ^ 3)\) 的了。总体下来就是 \(O\Big((n + q) m ^ 3\Big)\) 。

因为常熟比较小，然后你就可以过了，不过我们并不满足（

Sol1


/*
 
*/
#include 
using namespace std;

#define File(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".out", "w", stdout);
#define Check(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".ans", "w", stdout);

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef std::pair pii;
#define fi first
#define se second
#define mp std::make_pair

const int mod = 1e9 + 7;
template 
inline int M(A x) {return x;}
template 
inline int M(A x, B ... args) {return 1ll * x * M(args...) % mod;}

#define mi(x) (x >= mod) && (x -= mod)
#define ad(x) (x < 0) && (x += mod)

const int N = 1e5 + 10;

int n, q;
char s[N];

struct matrix {
	int a[10][10];
	matrix() {memset(a, 0, sizeof(a));}

	inline void init() {for (int i = 0; i < 10; ++i) a[i][i] = 1;}

	matrix operator * (const matrix &it) const {
		matrix t;
		for (int i = 0; i < 10; ++i) {
			for (int k = 0; k < 10; ++k) {
				if (!a[i][k]) continue;
				for (int j = 0; j < 10; ++j) {
					t.a[i][j] += M(a[i][k], it.a[k][j]);
					mi(t.a[i][j]);
				}
			}
		}
		return t;
	}
} pre[N], suf[N];

inline void init() {
	pre[0].init(); suf[0].init();

	for (int i = 1, c; i <= n; ++i) {
		c = s[i] - 'a';
		
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			suf[i].a[c][j] = 1;
			pre[i].a[c][j] = mod - 1;
		}

		pre[i].init(); suf[i].init();
	}

	for (int i = 2; i <= n; ++i) {
		pre[i] = pre[i - 1] * pre[i];
		suf[i] = suf[i] * suf[i - 1];
	}
}

int main() {
	std::ios::sync_with_stdio(false);
	std::cin.tie(nullptr);

	std::cin >> (s + 1) >> q; n = strlen(s + 1);
	init();
	for (int i = 1, l, r; i <= q; ++i) {
		std::cin >> l >> r;

		matrix res = suf[r] * pre[l - 1];
		int ans = 0;
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			ans += res.a[j][9]; mi(ans);
		}

		std::cout << ans - 1 << "\n";
	}

	return 0;
}

Sol2

\(n\) 和 \(q\) 是逃不了了的，考虑优化矩阵。

很明显这个矩阵只不过是在单位矩阵的基础上加了一点点东西。

然后手玩一下，发现对于前缀积，每次乘完之后仅会有一行会整体变化，并且正好是当前字符所在的位置。

其实想想就能明白了（

所以预处理可以直接抓着那一行更新， \(O(nm ^ 2)\) 。

然后考虑到最后我们能用到的答案进在一列上，所以我们最后计算也只算那一列的， \(O(qm^ 2)\) 。

然后就能快乐的得到 \(O\Big((n + q)m ^ 2\Big)\) 的代码了。

现在你可以几乎可以在 \(0.1s\) 之内通过任何数据（

Sol2


/*
 
*/
#include 
using namespace std;

#define File(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".out", "w", stdout);
#define Check(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".ans", "w", stdout);

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef std::pair pii;
#define fi first
#define se second
#define mp std::make_pair

const int mod = 1e9 + 7;
template 
inline int M(A x) {return x;}
template 
inline int M(A x, B ... args) {return 1ll * x * M(args...) % mod;}

#define mi(x) (x >= mod) && (x -= mod)
#define ad(x) (x < 0) && (x += mod)

const int N = 1e5 + 10;

int n, q;
char s[N];

struct matrix {
	int a[10][10];

	matrix() {memset(a, 0, sizeof(a));}

	inline void init() {for (int i = 0; i < 10; ++i) a[i][i] = 1;}
} pre[N], suf[N];

inline void init() {
	pre[0].init(); suf[0].init();
	for (int i = 0, c; i < 10; ++i) {
		c = s[1] - 'a';
		pre[1].a[c][i] = 1;
		suf[1].a[c][i] = mod - 1;
		pre[1].a[i][i] = suf[1].a[i][i] = 1;
	}

	for (int i = 2, c; i <= n; ++i) {
		c = s[i] - 'a';

		pre[i] = pre[i - 1];
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			pre[i].a[c][j] = 0;
			for (int k = 0; k < 10; ++k) {
				pre[i].a[c][j] += pre[i - 1].a[k][j];
				mi(pre[i].a[c][j]);
			}
		}

		suf[i] = suf[i - 1];
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			for (int k = 0; k < 10; ++k) {
				if (k == c) continue;
				suf[i].a[j][k] -= suf[i - 1].a[j][c];
				ad(suf[i].a[j][k]);
			}
		}
	}
}

int main() {
	std::ios::sync_with_stdio(false);
	std::cin.tie(nullptr);

	std::cin >> (s + 1) >> q; n = strlen(s + 1);
	init();
	for (int i = 1, l, r; i <= q; ++i) {
		std::cin >> l >> r;

		int ans = 0;
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			for (int k = 0; k < 10; ++k) {
				ans += M(pre[r].a[j][k], suf[l - 1].a[k][9]);
				mi(ans);
			}
		}

		std::cout << ans - 1 << "\n";
	}

	return 0;
}

Sol3

感觉优化预处理已经变得比较麻烦了，先来想想查询。

我们每次都要把最后一列用矩阵再还原出来。但其实这个还原很大一部分都只是无聊的枚举，可以直接在预处理解决， \(O(qm)\) 。

我们前面已经提到了矩阵的变化仅限于其中一行，我们又想对这一行下手了：

乘了一个第一行满的：

\[\Longrightarrow\left( \begin{array}{l} 2\ \ 1\ \ 2\ \ 2\ \ 2 \\ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1 \\ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0 \end{array} \right) \]

再来一次：

\[\Longrightarrow\left( \begin{array}{l} 3\ \ 2\ \ 4\ \ 4\ \ 4 \\ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1 \\ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0 \end{array} \right) \]

乘了一个第三行满的：

\[\Longrightarrow\left( \begin{array}{l} 3\ \ 2\ \ 4\ \ 4\ \ 4 \\ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1\ \ 1 \\ 4\ \ 3\ \ 6\ \ 6\ \ 6 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 1\ \ 0 \\ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0\ \ 0 \end{array} \right) \]

我们发现好像整一整行的整体变化就是那一列所有的数加起来，因为那一行全部都是 \(1\) ，其他的按照单位矩阵，就会直接复制过去。

简单维护一下列的和就行了， \(O(nm)\) 的，这个只是对于前缀积的情况。

对于后缀积呢？

甚至不用打表，从写的式子上都看得出来，对于每一行，就是：

假如修改位置 \(3\) 。

\[\big(a_1,\ a_2,\ a_3,\ a_4,\ a_5\big) \]

\[\Rightarrow \big(a_1 - a_3,\ a_2 - a_3,\ a_3,\ a_4 - a_3,\ a_5 - a_3\big) \]

然后你就可以对于每一行维护一个 \(m\) 指之前减了多少，注意修改的位置并没有变化，所以就只需要保证 \(a_3\) 不变时统一 \(m\) 就行：

\[\big(a_1 - m,\ a_2 - m,\ a_3 - m,\ a_4 - m,\ a_5 - m\big) \]

\[\Rightarrow \big(a_1 - a_3,\ a_2 - a_3,\ (2a_3 - m) - a_3,\ a_4 - a_3,\ a_5 - a_3\big) \]

对鎏！！1

那每次递推都是 \(O(m)\) 的。

统一起来就是 \(O\Big((n + q)m\Big)\) 的了。

虽然实测这个只比 Sol2 快了 \(2.5\) 倍左右（

Sol3


/*
 
*/
#include 
using namespace std;

#define File(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".out", "w", stdout);
#define Check(a) freopen(a".in", "r", stdin), freopen(a".ans", "w", stdout);

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef std::pair pii;
#define fi first
#define se second
#define mp std::make_pair

const int mod = 1e9 + 7;
template 
inline int M(A x) {return x;}
template 
inline int M(A x, B ... args) {return 1ll * x * M(args...) % mod;}

#define mi(x) (x >= mod) && (x -= mod)
#define ad(x) (x < 0) && (x += mod)

const int N = 1e5 + 10;

int n, q, fp[N][10], fs[N][10], pr[10][10], su[10][10];
char s[N];

inline void init() {
	for (int j = 0; j < 10; ++j) {
		pr[j][j] = su[j][j] = fp[0][j] = 1;
	}

	for (int i = 1, ch; i <= n; ++i) {
		ch = s[i] - 'a';

		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			fp[i][j] = (fp[i - 1][j] << 1) - pr[ch][j];
			mi(fp[i][j]); ad(fp[i][j]);
			pr[ch][j] = fp[i - 1][j];

			fs[i][j] = su[ch][j];
			su[ch][j] = (su[ch][j] << 1) - fs[i - 1][j];
			mi(su[ch][j]); ad(su[ch][j]);
		}
	}
}

int ans;

int main() {
	std::ios::sync_with_stdio(false);
	std::cin.tie(nullptr);

	std::cin >> (s + 1) >> q; n = strlen(s + 1);
	init();
	for (int i = 1, l, r; i <= q; ++i) {
		std::cin >> l >> r;
		ans = fp[r][9] - 1;

		for (int j = 0; j < 9; ++j) {
			ans -= M(fp[r][j], fs[l - 1][j]);
			ad(ans);
		}

		std::cout << ans << "\n";
	}

	return 0;
}

深深明白自己的弱小。

posted @ 2022-07-13 19:49 Illusory_dimes 阅读(132) 评论(1) 收藏举报

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Illu的小窝

相互给予勇气直到时间走向无尽携手并进从黑夜到天明

「2017 山东一轮集训 Day6」子序列

Description

Analysis

Sol1

Sol2

Sol3

公告

Illu的小窝

相互给予勇气 直到时间走向无尽 携手并进 从黑夜到天明

「2017 山东一轮集训 Day6」子序列

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相互给予勇气直到时间走向无尽携手并进从黑夜到天明