算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

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信息学竞赛中的数学知识小结

信息学竞赛中的数学知识小结

信息学竞赛中的数学知识⼩结信息学竞赛中的数学知识简要梳理信息学竞赛经常涉及⼀些数学知识。

现在梳理⼀下。

⽬录1组合数学:1.1排列与组合1.2母函数1.3⼆项式定理1.4容斥原理1.5鸽巢原理1.6群论(特别是置换群)1.7Burnside引理与Polya定理2线性代数:2.1矩阵定义及运算2.2⾼斯消元解线性⽅程组2.3Matrix-Tree定理3数论:3.1扩展欧⼏⾥得3.2逆元3.3解模意义下⽅程3.4莫⽐乌斯反演3.5Miller-Rabin素数测试3.6Pollard-Rho 因⼦分解3.7BSGS 离散对数4博弈论:4.1组合游戏4.2GS函数和GS定理5数值运算:5.1Simpson 启发式积分1组合数学:1.1排列与组合n个不同元素,其所有排列个个数:全排列n个不同元素,选出m个来做全排列,排列数:n个不同元素,选出m个的组合数:n个元素,有m种,第i种有n i个,每种则所有元素的排列数:n种元素,每种有⽆限多个,选出r个(可重复)的⽅案数(⽤夹棍法理解):n个不同元素,选出m个,且每个都不相邻:1.2母函数母函数是⼀个函数,该函数有⽆限多项,且具有下⾯的形式:这样,⼀个母函数的的各项的系数就可以组成⼀个数列,并且任意⼀个数列都和母函数⼀⼀对应,对数列的研究就可以⽤母函数来帮忙了(还需要⽜顿⼆项式定理来推导某些特殊级数的有限多项式表⽰)。

1.3⼆项式定理1.4容斥原理:思想是:“统计所有的,减去多统计的,加上多减的,再减去多加的…”。

由德摩根定理:所以:这样,我们不光可以⽤容斥定理来统计“满⾜a,或满⾜b,或满⾜c…”的元素的个数,也可以⽤来统计“不满⾜a并且不满⾜b并且不满⾜c”的元素的个数。

1.5鸽巢原理:将n只鸽⼦放到n-1个巢中,⾄少有⼀个巢有⼤于⼀只鸽⼦。

很显然的事情,但是⽤它的题⽬却不是那么显然,需要我们不断的强化问题(加更多⾃⼰的限制)。

我见过的⽤处是:给出n 个⾃然数,找出其中⼀堆,使得他们的和为n的倍数。

信息学奥赛算法及基础知识复习材料两篇.doc

信息学奥赛算法及基础知识复习材料两篇.doc

信息学奥赛算法及基础知识复习材料两篇第1条信息学中奥赛罗算法的基本章节学过编程的人对算法这个词并不陌生。

从广义上说,算法是指用来解决问题的方法和步骤。

从程序设计的角度来看,算法是指使用编程语言的各种语句来解决特定问题而形成的各种逻辑组合。

在编程的过程中,我们在实现某些算法,所以编程的本质就是用计算机语言来构造算法来解决问题。

算法是编程的灵魂。

一个好的程序必须有一个好的算法。

没有有效算法的程序就像没有灵魂的躯体。

该算法有五个特点具有1、有限性的算法应该包括有限的操作步骤。

该操作将在执行完有限操作后终止,并且不能是死循环。

2、精确度算法的每一步都必须有一个明确的定义,当读者理解它时不会产生歧义。

此外,在任何条件下,该算法只有一条执行路径,并且对于相同的输入只能获得相同的输出。

例如,在算法中不允许诸如“计算8/0”或“将7或8加到x上”的操作,因为前者的计算结果不清楚,而后者不知道应该进行两种可能的操作中的哪一种。

3、输入一个算法有0个或更多的输入来描述操作对象的初始条件。

所谓的0输入是指算法本身定义的初始条件。

如果找到五个数字中最小的一个,则有五个输入。

4、输出算法有一个或多个输出来反映输入数据的处理结果,这是算法设计的目的。

它们是与输入有特定关系的量。

如上所述,在5个数字中找出最小的数字,它的输出是最小的数字。

如果一个程序没有输出,这个程序就没有意义。

5、可行性算法中的每个操作都应该是可行的。

原则上,该算法可以精确运行,并且可以在用笔和纸进行有限次数的操作后完成。

如何评估一个算法主要是从两个方面:一是运行算法所花费的时间;我们用时间复杂度来衡量,例如,在以下三个程序中,(1)x1(2)for I 1 tondo xx 1(3)for I 1 tondo for J1 tondo xx 1语句xx1包含基本运算“x+1”分别出现1次,n和n2,那么这三个程序段的时间复杂度分别为O(1),O(n),O(n2),分别称为常数阶、线性阶和平方阶。

信息学奥赛基本算法

信息学奥赛基本算法

原理:通过相邻元素之间的比较和交换,使得 每一轮比较后最大(或最小)的元素能够“冒 泡”到序列的一端。
空间复杂度:O(1)。
选择排序
01
原理:每次从未排序的元素中选 出最小(或最大)的元素,放到 已排序序列的末尾。
02
时间复杂度:无论最好、最坏和 平均情况,时间复杂度均为 O(n^2)。
空间复杂度:O(1)。
动态规划法
利用动态规划思想,通过状态转移方程求解 最长公共子序列。时间复杂度为O(n^2), 空间复杂度为O(n^2)。
最大子段和问题
1 2
暴力求解法
通过枚举所有可能的子段,找出和最大的子段。 时间复杂度为O(n^3)。
分治法
将数组分成两半,分别求解最大子段和,然后合 并结果。时间复杂度为O(nlogn)。
07 总结与展望
基本算法回顾与总结
排序算法
包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排 序等,这些算法是信息学奥赛中最基本的算法之一,用于 对一组数据进行排序。
图论算法
包括最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd算法)、最 小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法)等,用于解 决与图相关的问题。
Floyd算法
适用于任意有向图,通过动态规 划思想不断更新顶点之间的最短 路径,最终得到任意两点之间的 最短路径。
SPFA算法
适用于存在负权边但没有负权环 的有向图,通过队列优化的 Bellman-Ford算法,在每次松弛 操作后判断是否存在负权环。
最小生成树问题
Prim算法
适用于稠密图,每次选择连接已访问 顶点和未访问顶点中权值最小的边, 直到所有顶点都被访问。
时间复杂度
O(n),其中 n 为列表长度。

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》线性规划的简单应用和实现浙江省杭州二中李宇骞摘要线性规划在实际生活中应用非常广泛,已经创造了无数的财富。

但是它在竞赛中的应用很少。

然而,我相信它的潜力很大,所以在这里向大家简单地介绍了线性规划的一些应用,以及如何实现解线性规划,以抛砖引玉,希望线性规划能够在竞赛中如同网络流一样熠熠生辉。

本文主要分三部分,第一部分简单地介绍了线性规划,给出了其定义;第二部分给出了一些简单的应用,以及一个线性规划的经典应用——多物网络流;第三部分是用单纯形(Simplex)算法实现解线性规划。

由于对大多数竞赛选手而言,写一个线性规划的程序比构造一个模型更为恐怖(虽然难度可能不及),并且单纯形法不是多项式级别的,不实践很难知道它的速度到底怎么样,所以本文着重于第三部分,较详细地描述了一些实现的细节,以及简单的证明,并且对单纯形法的运行速度做了一些实验,还与专业的数学软件MATLAB和LINDO做了对比,从一定程度上说明了单纯形法的速度是卓越的。

同时,200行左右的程序可以让大家不必那么担心编程的复杂度,某些情况下,100行左右的程序就足够了。

关键字线性规划(Linear programming)单纯形法(Simplex)多物网络流(Multicommodity flow)引言“随著强有力的算法的发展与应用,线性规划能解决的问题也越来越来多。

在历史上,没有哪种数学方法可以像线性规划那样,直接为人类创造如此巨额的财富,并对历史的进程发生如此直接的影响。

”孙捷,这位曾经执教于清华大学的美国华盛顿大学博士如此评价线性规划。

他还举了这样一个实例:在波斯湾战争期间,美国军方利用线性规划,有效地解决了部队给养和武器调运问题,对促进战争的胜利,起了关键的作用。

难怪人们说,因为使用炸药,第一次世界大战可说是「化学的战争」;因为使用原子弹,第二次世界大战可说是「物理的战争」;因为使用线性规划,波斯湾战争可称为「数学的战争」。

国家集训队论文:浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”

国家集训队论文:浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”

01
树状数组中 的每一个元 素的编号变 成了二制
02
编码,再通过 这些二进制编 码末尾的0的 个数来
03
决定存储什 么信息,假 设节点编号 为x,那么这
04
个节点存储 数据的区间 为2k(其中 k为x二进制
05
末尾0 的个 数)个元素 。
06
又由于每个十进制 数转化成二进制位 的话,1的个数最 多只有O(logN)个, 所以,复杂度只有 O(logN)。
2k:X and –X
具体操作:
1 插入或删除: While
2 查询: While x>0
x<=max do
do
Begin
Begin
C[x]:=c[x]+ delta;
Sum:=sum+ c[x];
X:=x+(x and –x);
X:=x-(x and –x);
End;
End;
单击添加标题
Add a title
•模型转化 Add a title
•01二叉树
例题一: Matrix
有一个M*N的矩阵,每一 个格子中的数是1或0,初 始时为0。有两种操作:
修改一个子矩阵, 将子矩阵中的数字 全部01取反。
查询第x行第y列的 格子中的数字。
01
02
如果给定的是一 个长度为N的一 排格子。
从而达到转十为二,事半功倍的效果!
欢迎提问~
Thank You!
每次询问的时候只 需计算出Sumx就可 以 求出第x个格子被修 改过几次。
查询
01 寻根溯源
02
用上面的方法看 看能否解决原来 的问题。
推而广之
怎么办呢???

第二讲 0与1的信息世界—1

第二讲 0与1的信息世界—1


0 与1 的历史追溯
– 莱布尼兹? – 古老的中国人?
• 是谁发明了二进制?
• 《易经》八卦 • 《二进制算术的解说》
——它只用0和1,并论述其用途以及 伏羲氏所使用的古代中国数字的意义

主题一 为什么是0与1
• 0 与1 的历史追溯 • 计算机选择了0 与1 • 0 与1 的基本运算

计算机选择了0 与1
第二讲 0与1的信息世界
主题一 为什么是0与1 主题二 进制之间的关联和转换 主题三 0 与1 呈现的数值世界 主题四 0 与1 呈现的文字世界 主题五 0 与1 呈现的声色世界

主题二 进制之间的关联和转换
• 计数制的概念 • 常用计数制 • 进制转换

• 数码
计数制的概念
– 每种数制固定的符号集。例如,十进制有0、1、…、9 共10个数码, 二进制采用0、1 共2 个数码。 – 计数制所使用的数码个数,称为“基”。十进制的基为10,逢十进 一;二进制的基为2,逢二进一。 – 处于不同位置的数符所代表的值不同,与它所在的位置的权值有关。 – 例如, 十进制数5555.555 可表示为: 5555.555=5×103+5×102+5×101+5×100+5×10-1+5×10-2+5×10-3

主题二 进制之间的关联和转换
• 计数制的概念 • 常用计数制 • 进制转换

进制转换
1.各种进制转十进制:按权展开法
【例】 二进制转十进制。 (1011101)2=26+24+23+22+20=64+16+8+4+1=(93)10 【例】 八进制转十进制。 (2613)2=2×83+6×82+1×81+3×80=(1419)10 【例】 十六进制转十进制。 (3AF)16=3×162+10×161+15×160=(943)10

算法合集之《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》

算法合集之《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》

预备变量,输出值为 x1, x2, ..., 和输出值相应的概率 为 p1, p2, ... (概率和为 1), 那么期望值 E ( X ) pi xi 。
i
例如投掷一枚骰子,X 表示掷出的点数,P(X=1),P(X=2),„,P(X=6)均为
pij P( X xi,Y y j ) (i,j 1 , 2, )
当 X=xi 时,随机变量 Y 的条件数学期望以 E(Y | X=xi)表示。 全期望公式:
E ( E (Y | X ))
P( X x ) E (Y | X x )
i i i
pik pi i k p pi y k ik pi i k y k pik
引言
数学期望亦称为期望,期望值等,在概率论和统计学中,一个离散型随机变 量的期望值是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。 而期望在我们生活中有着十分广泛的应用。例如要设计一个彩票或赌博游 戏,目标为赢利,那么计算能得到的钱以及需要付出的钱的期望,它们的差则需 要大于 0。又例如对于是否进行一项投资的决策,可以通过分析总结得出可能的 结果并估算出其概率, 得到一个期望值而决定是否进行。期望也许与每一个结果 都不相等,但是却是我们评估一个事情好坏的一种直观的表达。 正因为期望在生活中有如此之多的应用, 对于我们信息学奥赛也出现了不少 求解期望值的问题。而其中大多数又均为求离散型随机变量的数学期望。本文对 于这类题目所会涉及到的常用方法进行了归纳,总结与分析。
引言 ........................................................................................................................................... 3 预备知识 ................................................................................................................................... 3 一、期望的数学定义 ........................................................................................................... 3 二、期望的线性性质 ........................................................................................................... 3 三、全概率公式 ................................................................................................................... 4 四、条件期望与全期望公式 ............................................................................................... 4 一、利用递推或动态规划解决 ............................................................................................... 4 例题一:聪聪与可可 ........................................................................................................... 5 分析 ................................................................................................................................... 5 小结 ................................................................................................................................... 6 例题二:Highlander ............................................................................................................. 6 分析 ................................................................................................................................... 6 小结 ................................................................................................................................... 8 例题三:RedIsGood ............................................................................................................. 8 分析 ................................................................................................................................... 8 小结 ................................................................................................................................... 9 二、建立线性方程组解决 ..................................................................................................... 10 引入 ..................................................................................................................................... 10 分析 ................................................................................................................................. 10 需要注意的地方 ............................................................................................................. 12 例题四:First Knight........................................................................................................... 12 分析 ................................................................................................................................. 12 例题五:Mario ................................................................................................................... 15 分析 ................................................................................................................................. 15 总结 ......................................................................................................................................... 16 参考文献 ................................................................................................................................. 17

信息学联赛初赛基本算法介绍

信息学联赛初赛基本算法介绍
35
表插入排序
表插入排序是在直接插入排序的基础上减 少移动的次数。
基本思想: 先在待插入记录之前的有序子链表中
查找应插入位置,然后将待插入记录插入 链表。由于链表的插入操作只修改指针域, 不移动记录,所以表插入排序可提高排序 效率。在算法的具体实现上,我们可以采 用静态链表9 80
31
监视哨的作用
算法中引进的附加记录R[0]称监视哨或哨兵(Sentinel),哨兵 有两个作用: ① 进人查找(插入位置)循环之前,它保存了R[i]的副本, 使不致于因记录后移而丢失R[i]的内容; ② 它的主要作用是:在查找循环中"监视"下标变量j是否 越界。一旦越界(即j=0),因为R[0].key和自己比较,循环判定 条件不成立使得查找循环结束,从而避免了在该循环内的每一 次均要检测j是否越界(即省略了循环判定条件"j>=1")。 注意:① 实际上,一切为简化边界条件而引入的附加结 点(元素)均可称为哨兵。 【例】单链表中的头结点实际上是一个哨兵 ② 引入哨兵后使得测试查找循环条件的时间大约 减少了一半,所以对于记录数较大的文件节约的时间就相当可 观。对于类似于排序这样使用频率非常高的算法,要尽可能地 减少其运行时间。所以不能把上述算法中的哨兵视为雕虫小技, 而应该深刻理解并掌握这种技巧。
32
初始数据状态相关:
文件初态不同时,直接插入排序所耗费的时间 有很大差异。
若文件初态为正序,则算法的时间复杂度为O(n) 若初态为反序,则时间复杂度为O(n2)
33
小结
直接插入排序算法的平均移动次数与平均 比较次数同级,也是O(n2)
直接插入排序的平均时间复杂度为T(n) = O(n2)
(K>=1)

信息学奥赛基本算法

信息学奥赛基本算法
3
调试方法与技巧
Break Point Watch Table Data Check Code
4
问题分析
分析题目的模型 考虑要用的算法 分析算法的时空复杂度 如果符合要求即可 Coding
5
第一讲:递归
6
什么是递归?
递归就是指一个函数直接或者间接地调用 自身。
问题的求解过程划分成相同性质的子问 题的求解,而小问题的求解过程可以很容 易的求出,这些子问题的解就构成里原问 题的解。
a[k][i]=1; try(k+1); a[k][i]=0; }
}
27
优化
用一个use[]来记录是否本列被占用 用一个Xright[],Xleft[]分别记录每条对角线是
否被占用
28
Fibonacci
F(n)=F(n-1)+F(n-2) F(0)==F(1)==1 如何解决这个问题
29
7
总体思想
待求解问题的解输入变量x的函数f(x) 通过寻找函数g( ),使得f(x) = g(f(x-1)) 且已知f(0)的值,就可以通过f(0)和g( )
求出f(x)值
8
推广
扩展到多个输入变量x,y,z等,x-1也可以 推广到 x - x1,只要递归朝着“出口”的
方向即可
9
递归的三个要点
17
前序中序求后序
void pronum(char pre[],int pre_s,int pre_e,char in[],int in_s,int in_e)
{
char c;
int k;
if(in_s>in_e) return ;
/* 非法子树,完成。 */
if(in_s==in_e){printf("%c",in[in_s]); /* 子树子仅为一个节点时直接输出并完成。 */

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

例题三:Requirements
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给定 N(1 <= N <= 100000)个五维的点 A( x1, x2, x3, x4 , x5 ) ,求两个 点 X ( x1 , x2 , x3 , x 4 , x5 ) 和 Y ( y1 , y 2 , y3 , y 4 , y 5 ) ,使得他们的哈密顿距离(即
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Suma , b 相比以前会增加 2,答案是 Suma , b mod 2,结果不受影响,这个
更改是正确的。 当 (a, b )属于第 8 个区域时, Suma, b 会受到 ( x1 , y1 ), ( x1 , y 2 + 1) 的 影响 ,
Suma, b 相比以前会增加 2,答案是 Suma, b mod 2,结果不受影响,这个
� 第三步 那么二维的可以解决,三维的呢?N 维的呢? 根据上面的方法,我们不难想到,如果是三维的话,应该在长方 体的周围加入 8 个点,N 维的情况,应该在 N 维图形周围加入 2 n 个点 来处理这些情况。统计 Sumi , i ..., i 即可。
1 2
n
� 第四步 这道题的方法我们已经很明确了,要用到数据结构来解决,但是 用线段树等数据结构的话,如果推广到二维或者三维,可能写起来就 相当复杂,并且出错的概率相当大,那么有没有一个写起来既简单快 捷又易推广的数据结构呢?树状数组! ! !
分析: 根据这个题目中介绍的这个矩阵中的数的特点不是 1 就是 0,这 样我们只需记录每个格子改变过几次,即可判断这个格子的数字。
� 第一步 我们不妨把这道题目简化一下, 假定题目中给定的是长度为 N 的 一列格子 d 。
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算法合集之《浅谈数位类统计问题》

算法合集之《浅谈数位类统计问题》
【例题 1】Amount of degrees (ural 1057)
题目大意: 求给定区间[X,Y]中满足下列条件的整数个数:这个数恰好等于 K 个互不相等的 B 的整
数次幂之和。例如,设 X=15,Y=20,K=2,B=2,则有且仅有下列三个数满足题意: 17 = 24+20, 18 = 24+21, 20 = 24+22。
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浅谈数位类问题
刘聪
【例题 4】Tickets (sgu 390)
题目大意: 有一位售票员给乘客售票。对于每位乘客,他会卖出多张连续的票,直到已卖出的票的
编号的数位之和不小于给定的正数 k。然后他会按照相同的规则给下一位乘客售票。初始时, 售票员持有的票的编号是从 L 到 R 的连续整数。请你求出,售票员可以售票给多少位乘客。
剩下的问题就是,如何统计一棵高度为 i 的完全二叉树内二进制表示中恰好含有 j 个 1 的数的个数。这很容易用递推求出:设 f[i,j]表示所求,则分别统计左右子树内符合条件数的 个数,有 f[i,j]=f[i-1,j]+f[i-1,j-1]。
这样,我们就得出了询问的算法:首先预处理 f,然后对于输入 n,我们在假想的完全 二叉树中,从根走到 n 所在的叶子,每次向右转时统计左子树内数的个数。下面是 C++代码: void init()//预处理f {
【例题 3】Sequence (spoj 2319)
题目大意: 给定所有 K 位二进制数:0,1,…,2K-1。你需要将它们分成恰好 M 组,每组都是原序列
中连续的一些数。设 Si(1 ≤ i ≤ M)表示第 i 组中所有数的二进制表示中 1 的个数,S 等于所有 Si 中的最大值。你的任务是令 S 最小。

信息学奥赛逻辑运算

信息学奥赛逻辑运算

基本概念:先了解逻辑运算中的一些基本概念,例如真(True)和假(False),以及逻辑运算符,如非(not,用符号¬表示)、与(and,用符号∧表示)、或(or,用符号∧表示)和异或(xor,用符号∧表示)。

运算规则:学习并掌握各种逻辑运算符的运算规则。

例如,AVB代表两个命题中至少有一个为真时,其复合命题就为真;A∧B代表两个命题必须都为真时,其复合命题才为真;¬A表示将原命题取反。

运算优先级:在逻辑运算中,不同的运算符有不同的优先级,通常括号具有最高的优先级,其次是非运算符,接着是与运算符,最后是或运算符和异或运算符。

同优先级的运算符按照从左到右的顺序进行运算。

德摩根定律:这是逻辑运算中一个重要的定律,也需要学习和掌握。

例题解析:通过解析例题来加深对逻辑运算的理解和掌握,例如给定一些命题的真假值,然后要求计算逻辑表达式的真假值。

以上这些内容都是信息学奥赛中涉及逻辑运算的基础知识,要想掌握得更好,还需要通过大量的练习来提高解题速度和正确率。

算法合集之《浅析二分图匹配在信息学竞赛中的应用》

算法合集之《浅析二分图匹配在信息学竞赛中的应用》

浅析二分图匹配在信息学竞赛中的应用湖南省长沙市长郡中学王俊[摘要]本文通过对几道信息学竞赛题目的分析,举例说明了二分图匹配在信息学竞赛中的应用。

二分图匹配的应用一般是通过分析某些最优化问题的性质,构造出二分图,再通过求得该二分图的最大匹配,最佳匹配等各种形式的匹配从而解决原问题。

[关键字]匹配二分图最小权最大权优化[正文]一引言二分图匹配是信息学竞赛中一类经典的图论算法,在近年来信息学竞赛中有广泛应用。

如果可以以某一种方式将题目中的对象分成两个互补的集合,而需要求得它们之间满足某种条件的一一对应的关系时,往往可以抽象出对象以及对象之间的关系构造二分图,然后利用匹配算法来解决。

这类题目通常需要考察选手对原题进行建模,构造二分图,设计匹配算法,并对其算法进行适当优化等多方面能力。

下面就通过两道例题来说明二分图匹配在信息学竞赛中的一些应用。

二Railway Communication12.1 问题描述某国有n个城镇,m条单向铁路。

每条铁路都连接着两个不同的城镇,且该铁路系统中不存在环。

现需要确定一些列车运行线,使其满足:I)每条铁路最多属于一条列车运行线;II)每个城镇最多被一条列车运行线通过(通过包括作为起点或终点);III)每个城镇至少被一条列车运行线通过;IV)列车运行线的数量应尽量小。

V)在满足以上条件下列车运行线的长度和应该尽量小。

1Saratov State University 252. Railway Communication2.2 问题分析题目要求列车运行线数最少,又要求在此条件下列车运行线的长度和最小,不便于一起考虑,我们不妨分步研究,先考虑列车运行线数最少的子问题。

则该子问题可建立如下数学模型:给定一个有向无环图G 0=(N 0,A 0),用尽量少的不相交的简单路径覆盖N 0。

我们可以给问题建立一个二分图G =(N ,A ),如图2。

a) 建立两个互补的结点集合X 和Y ,把点i (0i N ∈)拆成X 结点i 和Y 结点i'。

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

算法合集之《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》信息学竞赛,作为一项高智商、高技能的竞赛项目,一直备受关注。

在这项比赛中,算法的设计和实现是关键的考察内容之一、而在算法设计过程中,经常会遇到数字“0”和“1”的处理问题,本文将对信息学竞赛中的“0”和“1”进行浅谈。

首先,我们先来思考一下,为什么会在信息学竞赛中频繁地遇到“0”和“1”。

事实上,信息学竞赛中的问题通常是围绕着计算机和计算机科学展开的,而计算机是一种二进制的设备,只能识别“0”和“1”。

因此,在算法设计中,经常会遇到需要将问题转化为二进制数字的形式来处理的情况。

其次,我们来看看在具体的算法设计中,常见的“0”和“1”相关的问题。

首先,是位运算问题。

计算机底层的操作是基于位的运算,包括与、或、非、异或等操作,这些操作往往会涉及到“0”和“1”的位运算。

在信息学竞赛中,对二进制数字的位运算能力是很重要的,比如二进制的与、或、非等操作可以用来解决一些特定的问题,比如位运算求解整数的奇偶性、判断是否是2的幂等等。

其次,是01背包问题。

背包问题是算法设计中经典的问题之一,而01背包问题是其中的一种形式。

在01背包问题中,我们需要选择一些物品放入背包中,每个物品有一定的价值和重量,同时背包有一定的容量限制,要求在不超过容量限制的情况下,如何选择物品放入背包中使得总价值最大。

在求解01背包问题中,我们往往需要使用到二进制的“0”和“1”表示物品的选择情况。

再次,是二进制。

二进制是一种高效的方法,其基本思想是通过对范围的二分缩小,从而有效地减少的时间复杂度。

而在二进制中,通常会使用到二进制的“0”和“1”来表示的状态,比如在二分查找中,我们通过比较中间位置的值和目标值的大小关系,确定是继续左半部分还是右半部分。

最后,还有一种经典的问题,即哈密顿路径问题。

在哈密顿路径问题中,我们需要在一个有向图中找到一条路径,使得这条路径依次经过图中的每个顶点,且每个顶点只能经过一次。

第二讲 0与1的信息世界

第二讲 0与1的信息世界

• 十六进制与二进制之间的转换
• 二→十六:自小数点开始向左或右四位一组划分,最后一组 不足四位的补0,然后分别将各四位二进制的十六进制数码 写出
• 十六→二:将每位十六进制数码写成四位二进制的数码
进制转换
例1: (11001.011)2=1×24+1×23+0×22+0×21+1×20 +0×2-1+1×22+1×2-3
符号位 隐含小数点位置
·
符号位
定点整数表示
·隐含小数点位置
定点小数表示
浮点数的表示
小数点的位置可以变动的数,类似于十进制中的科 学计数法 在计算机中通常把浮点数分成阶码和尾数两部分来 表示 N = 尾数×基数阶码 阶码只能是一个带符号的整数,本身的小数点约定 在最右边 尾数是用纯小数表示数的有效部分,本身的小数点 约定在数符和尾数之间
• 计算机系统中,数值一律用补码来表示和存储。
• 反码只是作为补码计算的中间步骤出现。
定点数的表示
小数点位置固定的数,在计算机中没有设专门表示小数 点的数位,小数点的位置是约定默认的。 固定在机器数(数在计算机中的表示)的最低位之后 (称为定点纯整数),用于表示整数; 固定在符号位之后,数值位之前(称为定点纯小数), 用于表示小于1的纯小数。 定点数表示法简单直观,但是表示的数值范围受表示数 据的字长限制,运算时容易产生溢出。
常用计数制
• 十进制(D)--基数十个(0、1、2、…… 、9),位权为10的 整数次幂,计数规则为“逢十进一,借一当十”。 • 二进制(B)--基数二个(0、1),位权2的整数次幂,计数 规则为“逢二进一,借一当二”。 • 八进制(O)--基数八个(0、1、2、…… 、7),位权为8的 整数次幂,计数规则为“逢八进一,借一当八”。 • 十六进制(H)--基数十六个(0、1、…… 、9,A、B、…… 、 F),位权为16的整数次幂,计数规则为“逢十六进一, 借一当十六 ”。

0与1世界中的信息、比特与决策

0与1世界中的信息、比特与决策

0与1世界中的信息、比特与决策[遇见数学翻译小组] 核心成员: L.J.C.一名喜欢弹钢琴和睡觉的高中生校对 | 阳纯英文 | /RaLO2jiy★提示: 如果文中数字/公式显示较大, 请点击右上角中"刷新"即可恢复正常.我们都熟悉"计量单位":1 分钟表示一段时间,1 米表示一段长度,1 比特则表示一些信息。

但是请稍等一下——什么是"一些信息"?为什么用比特就能够表示一定量的信息?它们与二进制数字(由0 和1 组成)之间又有着怎样的联系呢?▌用 1 个比特在二叉路口寻出一条路线如果你想从两个等可能选项中做出抉择, 1 比特即是你所需要的信息量。

想像一下你正处于两条路的分叉上(在下图中用点标出),并且想要走到点处。

请注意你并不知道这个俯视全貌的图,你只知道在自己面前有一个分叉,以及做出的决定。

如果你之前并没有得到关于选择哪条路的信息,那么点的前叉就呈现两条相同可能的选择。

如果我们把指令(帮助你走到点)用二进制数来表示(0=左 1=右),那么这一个二进制数字就给你提供了 1 比特的信息,并告诉了你该选择哪条路。

事实上,由0 和 1 构成的二进制数字可以用来代表从到的整个路程。

想象一下你沿路漫步到了另一个分叉。

因为你还不知道该选哪条路,这次一个二进制数字(1=右)还可以为你提供 1 比特的信息从而让你选择正确的路线,也就把你带到了点处。

▲ 1 比特的信息对应着在两个相同可能的选项之间的选择请注意,在你做出两次选择后,点即便是你从点出发后所有可能的临时岔路(共四个)中的一个。

两个二进制数字给你提供了两比特的信息并且让你能够从四个(均等的)选项中做出选择,.第三个二进制数字(1=右)又给你提供了 1 比特的信息,并且可以让你再一次选择正确的道路,最终到达点处。

从点出发到现在位置,有了八条总共可选择的路,所以三个二进制数字(就给你提供了3 比特的信息)足够让你从八个相同可能的选项中做出选择,。

国家集训队论文:浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”30页PPT

国家集训队论文:浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”30页PPT
国家集训队论文:浅谈信息 学竞赛中的“0”和“1”
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一, 也是成 功的利 器之一 。没有 它,天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ,徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿.丘吉 尔。 30、我奋斗,所以我快乐。--格林斯 潘。
Than心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂,怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿

计算思维03-2.3 0和1的逻辑讲课提纲_10

计算思维03-2.3 0和1的逻辑讲课提纲_10

2.30 和 1 的逻辑2.3.10 和 1 的逻辑前一节,我们讲了各类信息在计算机中如何表示,表示并不是目的,我们的目标是自动计算,大家还记得吗?所以,这一节课,我们讲一讲 0 和 1 的逻辑, 也就是布尔逻辑,这样我们离自动计算就越来越近了。

在布尔逻辑中,1 与 0 的意义并不是数字意义,而是真(true)与假(false) 的关系,比如开关的接通与闭合,再比如宿舍里的某室友是否偷吃了我那袋乐事薯片,再比如隔壁班的小花是否跟我心意相通等等等等既然我们有了逻辑变量的取值,那么要建立一个完整的系统,就得有运算, 这里只讲到三种最基本的运算,“或运算”、“与运算”和“非运算”,因为其他复杂的计算都可以通过这三种基本的逻辑单元组合而成。

首先第一个:或运算:或运算又称逻辑加,或运算的运算性质就是:若两个参与运算的变量都是 0,运算结果就是 0(0,1)(0,0),运算结果都是 1,那么就有一个问题了:为什么或运算被称为逻辑加?由于真值是“1”,那么拿经典的代数系统来比较的话,一堆“0”与“1” 参与运算,变量中只要有一个 1,结果就是≧1 的话,那么这个基础运算符号绝对就是“+”。

第二种基本运算:与运算,在与运算中:如果参与运算的两个变量都是 1,运算结果才是 1;只要参与运算的一个变量是 0,运算结果就是 0,所以 1 与 0, 0 与 1,以及 0 与 0 结果都是 0;与运算又被称为逻辑乘,可以写成两个输入的成绩计算:1*1=1,1*0=0*1=0*0=0;那么为什么与运算被称为逻辑乘?同样拿经典代数系统来说明,当一串变量中有一个变量为 0 是结果为 0,输入1输入 2结果111100010000第三种基本运算:非运算,非运算特别简单,它就表示某一真值的相反值。

比如 1 的反面是 0 啊,0 的反面是 1 啊什么的。

我们现在有了与运算,或运算和非运算这些基本逻辑运算,就可以将他们组合起来,实现异或运算、同或运算等等,这样就能实现各种大型的计算过程,我们之前说过电路可以很好的表示 0 和1 这两种状态,那么现在又有了 0 和1 的逻辑,能够实现 0 和 1 的逻辑计算,那么将电路和布尔逻辑相结合,能否实现人类自动计算的梦想呢?他们怎么结合呢?我们下回分解。

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(
)
通过简单的数学变形,我们可以得到这样的数学公式:
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x i − yi + x j − y j
⎧ ( x i − y i ) + (x j − y j ), ⎪ (x − y ) − (x − y ), ⎪ i j j = max ⎨ i − ( x − y ) + ( x − y , i i j j) ⎪ ⎪ ⎩ − ( x i − y i ) − (x j − y j ) ⎧ xi − yi + x j − y j , ⎪ x −y −x +y , ⎪ i i j j = max ⎨ ⎪− x i + yi + x j − y j , ⎪ ⎩ − xi + yi − x j + y j
证明:
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X-(x and –x)这一步实际上等价于将 x 的二进制的最后 一个 1 减去。而 x 的二进制里最多有 log(n)个 1,所以查询效率 是 log(n)。 至于修改,修改一个节点,必须修改其所有祖先,最坏情况 下为修改第一个元素,最多有 log(n) 的祖先。所以修改效率是 log(n)。 证明完毕。
x1 − y1 + x2 − y 2 + x 3 − y 3 + x 4 − y 4 + x 5 − y 5 )最大。
分析:
� 第一步 显然,暴力枚举的 O(N 2 )的算法会超时,那么怎么办呢 ? 通过读题,我们发现维数远远小于点数,这个信息有用吗? 我们不妨先分析一下这个问题的退化版本。 我们先来 看看给 定的 是 N 个一维点 ,那么 算法 很明显, 只需扫描一边,记录下最大值、最小值即可得出答案。但是,我 们还没有看到这道题目的本质。 我们来分析一下如果是 N 个二维的点,那么我们可以怎么 用 较快的方法求出 max x i − y i + x j − y j 的解呢?
这样做是否正确呢? 证明:
假设 : 插 入 ( x1 , y1 ), ( x 2 + 1, y1 ), (x1 , y 2 + 1), ( x2 + 1, y 2 + 1) 四个 值 , 查 询
(a, b ) 。不妨分类讨论:
如上图所示。 当 (a, b ) 属于第 1、2、3、4 或 7 这五个区域时,计算 Suma, b 不受插 入的影响; 当 (a, b ) 属于第 5 个区域时, Suma, b 会受到 ( x1 , y1 ) 的影响, Suma, b 相比以前会增加 1,这个更改是正确的。 当 (a, b )属于第 6 个区域时, Suma,b 会受到 ( x1 , y1 ), ( x 2 + 1, y1 ) 的 影响 ,
总结:
在数据结构中的运用二进制思想,创造出了一种新的数据结 构——树状数组。其思想核心在于运用了十进制数与二进制数之 间的联系,通过数的二进制形式来决定储存信息,把复杂的问题 简单化 ,方法简单巧妙。 树状数组的优势在于代码长度短,不易出错,思想巧妙,算 法复杂度低,维护简单,易推广到二维甚至三维等等。 对于数据结构要求操作不复杂的题目,是上佳的选择。
( x1 , y1 ), ( x 2 + 1, y1 ), (x1 , y 2 + 1), ( x2 + 1, y 2 + 1) 每次插入的时候往这四个格子中
加 1。
查询 ( x, y ) 的时候输出 Sumx , y =
i= x , j = y
i =0 , j =0
∑d
i, j
即可。
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� 第三步 应用二进制思想,把状态进行状态压缩,将每一个格子想 象 成一个 9 位的二进制数,使第 1 位…第 9 位,分别表示数字 1…9 是否能放,每个数位上用 0 或 1 来表示,0 表示这个数字可以放 , 1 表示这个数字不能放。这样就把每个格子表示成 0~511 中的一 个数,这样每次搜索的时候,就直接枚举一个数字,通过位运算 计算出这行、列以及 3*3 的块中是否可放即可, 通过这样的状态压缩,不用其它的剪枝就可以解决这道题 目 了。 当然再加上按可能放的数的个数进行排序,按可能的个数 从 小到大进行搜索之类的优化可以很完美的解决这道题目!!!
2^k:X and –X
插入或删除操作就可以写成
While x<=max do Begin C[x]:=c[x]+delta; X:=x+(x and –x); End;
查询操作就可以写成
While x>0 do Begin Sum:=sum+c[x]; X:=x-(x and –x); End;
这样,插入、删除和查询的最坏时间复杂度为 O(logN),丝 毫不逊色与其它数据结构。
更改是正确的。 当 (a, b ) 属 于 第 9 个 区 域 时 ,
Suma , b
会 受 到
( x1 , y1 ), ( x 2 + 1, y1 ), (x1 , y 2 + 1), ( x2 + 1, y 2 + 1) 的影响,Suma,b 相比以前会增加 4,
答案是 Suma, b mod 2,结果不受影响,这个更改是正确的。 证明完毕。 通过证明我们发现以上的方法是正确的。
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树状数组就是二进制思想的经典应用。 树状数 组 中的 每 一个 元 素的 编 号变 成 了二 进 制编 码 ,如 :
11 = (1011) 2 ,再通过这些二进制编码末尾的 0 的个数来决定存储什么
信息,假设节点编号为 x,那么这个节点存储数据的区间为 2 k(其 中 k 为 x 二进制末尾 0 的个数)个元素。因为这个区间最后一个 元素必然为 A[ x ] ,这个区间存储的数据为 A[ n − 2 k + 1] + ... + A[ n] 。 算出 2^k 可以直接运用位运算:
例题三:Requirements
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给定 N(1 <= N <= 100000)个五维的点 A( x1, x2, x3, x4 , x5 ) ,求两个 点 X ( x1 , x2 , x3 , x 4 , x5 ) 和 Y ( y1 , y 2 , y3 , y 4 , y 5 ) ,使得他们的哈密顿距离(即
“0” 和“ 1” 浅谈信息学竞赛中的 浅谈信息学竞赛中的“
二进制思想在信息学竞赛中的应用 —— ——二进制思想在信息学竞赛中的应用
河北省石家庄二中 武森
前言
在德国图灵根著名的郭塔王宫图书馆( Schlossbiliothke zu Gotha)保存着一份弥足珍贵的手稿,其标题为: “1 与 0,一切 数字的神奇渊源。这是造物的秘密美妙的典范,因为,一切无非 都来自上帝。 ” 众所周知,二进制是计算技术中广泛采用的一种数制 ,现代的 电子计算机技术全部采用的是二进制,因为它只使用 0、1 两个数 字符号,非常简单方便,易于用电子方式实现。计算机内部处理 的信息,都是采用二进制数来表示的。二进制( Binary)数用 0 和 1 两个数字及其组合来表示任何数。进位规则是 “逢 2 进 1”, 数字 1 在不同的位上代表不同的值,按从右至左的次序,这个值 以二倍递增。除了数值外,英文字母、符号、汉字、声音、图象 等数据在计算机内部也采用二进制数的形式来编码。目前最常用 的是使用国际标准代码 ASCII 码(美国标准信息交换码)。二进 制思想在信息学竞赛中也有广泛的应用。本文通过几个例子,总结 了二进制思想在信息学竞赛中的应用。
第二章:二进制思想在解题思路中的应用
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例题二:Sudoku 数独盘面是个九宫,每一宫又分为九个小格。在这八十一格中给 出一定的已知数字,利用逻辑和推理,在其他的空格上填入 1-9 的数 字。使 1-9 每个数字在每一行、每一列和每一宫中都只出现一次。
分析: � 第一步 这是一道 经典 的数 独题 目, 通过 给定的 数字 进行 分析 和排 除,算出其他格子的数字。 一种比较容易想到的做法,按照顺序枚 举格子中的数,进行搜索,直到搜完为止。 但是数独中的数字排列千变万化,那么究竟有多少种终盘 的 数字组合呢? 6,670,903,752,021,072,936,960 (约有 6.67×10 的 21 次方)种组合,单凭这样简单的搜索是不可能页
我们需要非常有效的剪枝来提高搜索效率。 把每一个空格子可能放的数字记录到表格中,把可能性唯一 的数字进行填充,然后按可能放的数的个数进行排序,按可能的 个数从小到大进行搜索,每次搜索到一个格子的时候,随机选择 的一个可以放得数字填到空格中,并继续进行搜索,但是在实现 起来相当困难, 每次填一个数字后,该格子所在的行、列以及 3*3 的格子,可以填的数字个数都得修改,修改完了还需要排序,并且写 完之后,结果发现还是 TLE!!!
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Suma , b 相比以前会增加 2,答案是 Suma , b mod 2,结果不受影响,这个
更改是正确的。 当 (a, b )属于第 8 个区域时, Suma, b 会受到 ( x1 , y1 ), ( x1 , y 2 + 1) 的 影响 ,
Suma, b 相比以前会增加 2,答案是 Suma, b mod 2,结果不受影响,这个
� 第三步 那么二维的可以解决,三维的呢?N 维的呢? 根据上面的方法,我们不难想到,如果是三维的话,应该在长方 体的周围加入 8 个点,N 维的情况,应该在 N 维图形周围加入 2 n 个点 来处理这些情况。统计 Sumi , i ..., i 即可。
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n
� 第四步 这道题的方法我们已经很明确了,要用到数据结构来解决,但是 用线段树等数据结构的话,如果推广到二维或者三维,可能写起来就 相当复杂,并且出错的概率相当大,那么有没有一个写起来既简单快 捷又易推广的数据结构呢?树状数组! ! !
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