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【洛谷5299】[PKUWC2018] Slay the Spire(组合数学)

点此看题面

大致题意:\(n\)张强化牌\(a_i\)\(n\)张攻击牌\(b_i\),每张牌有一个权值(强化牌的权值大于\(1\)),每张强化牌能使所有攻击牌的权值乘上这张强化牌的权值,每张攻击牌造成的伤害等于这张攻击牌的权值。现在,以等概率抽出\(m\)张牌,并以最优策略使用其中至多\(k\)张牌造成最大的伤害。求所有情况下,造成伤害总和。

前言

感觉最近肝了好久的文化课,居然思维水平不但没降,还有了点提升?

没想到居然能不看题解自己把这道题做出来,虽然\(WA\)了一次,但还算是有进步了吧!

何为最优策略

这道题看似毫无头绪,因此,我们先要好好推一推性质。

假设现在我们已经选好了\(m\)张牌,那么最优策略是什么?

首先,如果我们已经确定要用\(x\)张强化牌和\(y\)张攻击牌,那么根据贪心的想法,肯定是先使用权值最大的\(x\)张强化牌,再使用权值最大的\(y\)张攻击牌。

因此我们把\(a\)\(b\)分别从大到小排序。

同时,同样依据贪心,我们可以知道答案就是强化牌的乘积乘上攻击牌之和

然后我们考虑,在什么情况下,把第\(y\)张攻击牌换成第\(x+1\)张强化牌,与原先答案相比不会变劣。

原先答案是:

\[\prod_{i=1}^xa_i\cdot\sum_{i=1}^y b_i \]

变化后的答案是:

\[\prod_{i=1}^{x+1}a_i\cdot\sum_{i=1}^{y-1}b_i \]

则两式相减,即为答案的变化量,也就是:

\[(a_{x+1}-1)\cdot(\prod_{i=1}^xa_i\cdot\sum_{i=1}^{y-1}b_i)-(\prod_{i=1}^xa_i)\cdot b_y \]

当变化后答案不变劣,说明变化量\(\ge 0\),即:

\[(a_{x+1}-1)\cdot(\prod_{i=1}^xa_i\cdot\sum_{i=1}^{y-1}b_i)\ge(\prod_{i=1}^xa_i)\cdot b_y \]

我们把式子中的\(\prod_{i=1}^xa_i\)去掉,就得到:

\[(a_{x+1}-1)\cdot(\sum_{i=1}^{y-1}b_i)\ge b_y \]

由于题目中说明,强化牌权值大于\(1\),所以\(a_{x+1}-1\ge 1\)

而在\(y>1\)时,因为\(b\)数组经过了从大到小排序,所以\(\sum_{i=1}^{y-1}b_i\)肯定大于等于\(b_y\)

所以我们可以发现,在\(y>1\)时,\((a_{x+1}-1)\cdot(\sum_{i=1}^{y-1}b_i)\ge b_y\)是始终成立的。

也就是说,在保有至少一张攻击牌的前提下,肯定是尽量选择强化牌会更优

这么一来,这道题一下就可做得多了。

预处理

在正式开始解题之前,我们还需要进行预处理,定义几个变量。

\(f_{i,j,0}\)表示在前\(i\)张强化牌中选择\(j\)\(i\)张被选中的所有情况下,\(j\)张牌的乘积之和\(g_{i,j,0}\)表示在前\(i\)张攻击牌中选择\(j\)\(i\)张被选中的所有情况下,\(j\)张牌的和之和

同时,定义\(f_{i,j,1}=\sum_{x=1}^if_{x,j,0},g_{i,j,1}=\sum_{x=1}^ig_{x,j,0}\)来辅助转移。

则不难发现,有转移方程:

\[f_{i,j,0}=a_i\cdot f_{i-1,j-1,1} \]

\[f_{i,j,1}=f_{i,j,0}+f_{i-1,j,1} \]

\[g_{i,j,0}=b_i\cdot C_{i-1,j-1}+g_{i-1,j-1,1} \]

\[g_{i,j,1}=g_{i,j,0}+g_{i-1,j,1} \]

注意,\(g_{i,j,0}\)的转移中,\(C_{i-1,j-1}\)表示在\(i-1\)个数中选择\(j-1\)个数的方案,即从\(g_{i-1,j-1,1}\)转移到\(g_{i,j,0}\)共有\(C_{i-1,j-1}\)种情况,而每种情况卡牌权值和加上了\(b_i\),就相当于共加上了\(b_i\cdot C_{i-1,j-1}\)

至于这些东西究竟有什么用,待会儿你就会知道了。

组合数学

接下来,就是分类讨论+推式子啦。

第一类:当\(m\)张牌中,强化牌的数量小于\(k-1\)张时。

此时必然是选上所有的强化牌,然后选上权值最大的一些攻击牌。

不难发现,其实等于\(k-1\)张时也符合这一类情况的操作方案,但为了方便起见,我们把等于\(k-1\)的情况放入另一类情况中中。

对于这一种情况,我们枚举\(i,j\)分别表示强化牌有\(i\)最后被选中的攻击牌是第\(j\)

在强化牌中选择\(i\)张的所有合法情况下的乘积之和,其实就是\(f_{n,i,1}\)

而强化牌中选择\(i\)张,攻击牌中就要选择\(k-i\)张,又由于最后被选中的攻击牌是第\(j\)张,所以所有合法情况下攻击牌的和之和,其实就是\(g_{j,k-i,0}\)

而若要最终选出的\(k\)张牌是这\(k\)张牌,就剩余\(m-k\)张牌就需要满足:

  • 不存在强化牌。
  • 所有攻击牌都必须在第\(j\)张之后,否则选这张攻击牌肯定比选第\(j\)张优。

因此方案数就是\(C_{n-j}^{m-k}\)

总结一下,就是枚举\(i,j\),然后每次答案加上\(f_{n,i,1}\cdot g_{j,k-i,0}\cdot C_{n-j}^{m-k}\)

第二类:当\(m\)张强化牌中,强化牌的数量大于等于\(k-1\)时。

此时必然是选上权值最大的\(k-1\)张强化牌,然后选上权值最大的一张攻击牌。

对于这一种情况,我们枚举\(i,j\)分别表示最后被选中的强化牌是第\(i\)被选中的攻击牌是第\(j\)

在前\(i\)张强化牌中选择\(k-1\)张,且第\(i\)张必选,所有合法情况下的乘积之和,其实就是\(f_{i,k-1,0}\)

选择第\(j\)张攻击牌,攻击牌之和其实就是第\(j\)张攻击牌的权值,也就是\(b_j\)

而若要最终选出的\(k\)张牌是这\(k\)张牌,就剩余\(m-k\)张牌就需要满足:

  • 所有强化牌都必须在第\(i\)张之后。
  • 所有攻击牌都必须在第\(j\)张之后。

因此方案数就是\(C_{2n-i-j}^{m-k}\)

总结一下,就是枚举\(i,j\),然后每次答案加上\(f_{i,k-1,0}\cdot b_j\cdot C_{2n-i-j}^{m-k}\)

具体实现可见代码。

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define Tp template<typename Ty>
#define Ts template<typename Ty,typename... Ar>
#define Reg register
#define RI Reg int
#define Con const
#define CI Con int&
#define I inline
#define W while
#define N 6000
#define X 998244353
using namespace std;
int n,m,k,a[N+5],b[N+5],C[N+5][N+5],f[N+5][N+5][2],g[N+5][N+5][2];
I bool cmp(CI x,CI y) {return x>y;}
int main()
{
	RI i,j;for(C[0][0]=i=1;i<=N;++i) for(C[i][0]=j=1;j<=i;++j) C[i][j]=(C[i-1][j-1]+C[i-1][j])%X;//预处理组合数
	RI Tt,ans;scanf("%d",&Tt);W(Tt--)
	{
		for(scanf("%d%d%d",&n,&m,&k),ans=0,i=1;i<=n;++i) scanf("%d",a+i);
		for(i=1;i<=n;++i) scanf("%d",b+i);sort(a+1,a+n+1,cmp),sort(b+1,b+n+1,cmp);//从大到小排序
		for(f[0][0][0]=f[0][0][1]=i=1;i<=n;++i) for(f[i][0][1]=j=1;j<=i;++j)//预处理f
			f[i][j][0]=1LL*a[i]*f[i-1][j-1][1]%X,f[i][j][1]=(f[i][j][0]+f[i-1][j][1])%X;
		for(i=1;i<=n;++i) for(j=1;j<=i;++j)//预处理g
			g[i][j][0]=(1LL*b[i]*C[i-1][j-1]+g[i-1][j-1][1])%X,g[i][j][1]=(g[i][j][0]+g[i-1][j][1])%X;
		for(i=0;i<k-1;++i) for(j=1;j<=n;++j) ans=(1LL*f[n][i][1]*g[j][k-i][0]%X*C[n-j][m-k]+ans)%X;//当强化牌数量小于k-1时
		for(i=0;i<=n;++i) for(j=1;j<=n;++j) ans=(1LL*f[i][k-1][0]*b[j]%X*C[2*n-i-j][m-k]+ans)%X;//当强化拍数量大于等于k-1时
		printf("%d\n",ans);//输出答案
	}return 0;
}
posted @ 2019-12-19 09:11  TheLostWeak  阅读(252)  评论(0编辑  收藏  举报