当前位置: 首页 > news >正文

CF2103F Maximize Nor

题解

首先观察这个 nor 操作的答案是什么?

按位处理,假设 r r r 前的最后一个 1 1 1 位置为 x x x

  • x ≥ l x\geq l xl ,那么当 x , r x,r x,r 的奇偶性相同时答案为 1 1 1 ,否则为 0 .

  • x < l x<l x<l,那么当 l , r l,r l,r 的奇偶性不同时答案为 1 ,否则为 0 .

考虑 l = r or  r − 1 l=r \text{ or } r-1 l=r or r1 ,一直向前跳相同奇偶性的位置,发现答案只会至多改变一次,也就是对于右端点 r r r 固定来说,不同的区间 n o r nor nor 实际上只有 4 k 4k 4k 种。

将奇偶位置拆分,可以通过对于差分和关键点排序的方法来求出对于右端点 r r r 的每个左端点区间的答案。即维护了很多四元组 ( 0 / 1 , p r , i , r , v ) (0/1,p_{r,i},r,v) (0/1,pr,i,r,v) 0 / 1 0/1 0/1 代表奇偶性, p r , i p_{r,i} pr,i 表示 r r r 的相同nor值第 i i i 个左端点区间的右端点, v v v 表示值。

接着,从小到大枚举 i i i 计算答案,对于每个 r r r 维护 奇/偶 两个指针表示当前的 i i i 在哪一个左端点区间,再对奇偶位置分别维护线段树,假如进入了新的区间且值增大了,那么就修改对应奇偶线段树的第 r r r 个位置的值,查询相当于后缀 max ⁡ \max max

时间复杂度 O ( n k ( log ⁡ n + log ⁡ k ) ) O(nk(\log n+\log k)) O(nk(logn+logk))

相关文章:

  • AI 人工智能模型:从理论到实践的深度解析⚡YQW · Studio ⚡【Deepseek】【Chat GPT】
  • 深度学习中的黑暗角落:梯度消失与梯度爆炸问题解析
  • springboot+vue 支付宝支付(沙箱方式,测试环境使用)
  • VUE Element-ui Message 消息提示组件自定义封装
  • 如何在编译命令中添加灰度标识
  • cnas认证注意事项,cnas认证审核有效期?cnas认证难吗?
  • 思科路由器密码绕过+重置
  • uniapp小程序使用echarts
  • 湖南大学-操作系统实验四
  • python——模块、包、操作文件
  • 如何选择 Flask 和 Spring Boot
  • 【数据结构入门训练DAY-21】信息学奥赛一本通T1334-围圈报数
  • 深入解析C++ STL Stack:后进先出的数据结构
  • 新书推荐——《游·思——看世界 上》孔祥超 著
  • React Ref引用机制解析
  • 指定文件夹随机筛出图像
  • 卷积神经网络常用结构
  • # 构建和训练一个简单的CBOW词嵌入模型
  • 密码学(1)LWE,RLWE,MLWE的区别和联系
  • 语法长难句
  • 岳阳一管道疑似有黑水直排东洞庭湖,生态环境局:已赶往现场核查
  • 朱守科已任西藏自治区政府党组成员、自治区公安厅党委书记
  • 4月语言学联合书单|法庭审判话语的态度表达及人际功能研究
  • 荣膺劳伦斯大奖实至名归,杜普兰蒂斯的传奇没有极限
  • 央行等:在上海试点通过再贴现窗口支持人民币跨境贸易融资
  • 徐之凯评《突如其来的勇气》|早熟的抵抗