Đây là lời giải, bình luận và code của cá nhân trong contest hoặc sau contest thông qua suy nghĩ, tìm hiểu và ko phải lời giải chính thức của BTC.
Giả sử tại thời điểm ti
, xe đang ở (xi, yi)
, cần di chuyển tới (x_(i+1), y_(i+1))
vào thời điểm t_(i+1)
.
Ta nhận thấy thời gian tối thiểu để di chuyển giữa 2 điểm chính là khoảng cách mahattan d_i = |x_(i+1) - x_i| + |y_(i+1) - y_i|
- Nếu
d_i <= t_(i+1) - t_i
có nghĩa xe đủ thời gian để di chuyển tới điểm tiếp theo (đến sớm hơn có thể dừng lại đợi đếnt_(i+1)
để giao hàng). - Ngược lại
d_i > t_(i+1) - t_i
, thì xe không thể giao kịp đơn hàng tiếp theo.
Do đó ta duyệt, và ở mỗi đơn hàng, ta so sánh 2 giá trị này với nhau để ra kết quả bài toán.
Độ phức tạp: O(n)
Giả sử dãy số gốc có index bắt đầu từ 0.
Nhận thấy số đứng sau số 0, chính là số ở vị trí lẻ đầu tiên của dãy gốc. Nếu tiếp tục lấy số đứng sau số này, sẽ được số ở vị trí lẻ tiếp theo. Tương tự như vậy.
=> Lấy lần lượt dãy các a_1
(là số đứng sau số 0), a_2
- số đứng sau số a_1
, .... tới khi không lấy được tiếp (không còn số đứng sau, hoặc số đứng sau là 0),
=> ta được toàn bộ giá trị ở vị trí lẻ của dãy số gốc.
Ta cần điền nốt toàn bộ các giá trị ở vị trí chẵn của dãy gốc.
- TH 1:
n
chẵn Nhận xét: số ở vị trí chẵn cuối cùng là số đứng trước 0 trong input đầu vào.
=> Lấy dãy b_1
- là số đừng trước số 0
(b1 chính là số ở vị chẵn cuối cùng của dãy), b_2
- là số đứng trước b_1
, ... lấy tới khi không lấy được tiếp.
=> ta được toàn bộ giá trị ở vị trí chẵn của dãy số gốc.
- TH 2:
n
lẻ
Giống trường hợp n
chẵn, tuy nhiên ta cần tìm số cuối cùng ở vị trí chẵn là vị trí nào.
Nhận xét: Số này có đặc điểm không có số nào đứng sau => do vậy ta duyệt tìm xem số này.
=> Duyệt tìm số có đặc điểm này. Sau đó làm tương tự như trường hợp n chẵn.
Như vậy, ta xác định được toàn bộ số ở vị trí chẵn, và vị trí lẻ của dãy gốc => khôi phục được dãy.
Độ phức tạp: O(n)
[Too lazy to code]
Bước 1. Tính số dây chuyền cần thiết xử lý n lô hàng.
Trước khi đếm số dây chuyển nhỏ nhất bằng cách loại bỏ 1 lô hàng, thì ta cần tình số dây chuyền cần thiết để xử lý toàn bộ n lô hàng.
Giả sử n lô hàng cần xử lý trong [l_i, r_i] với i=1..n
.
- Xét tập
Head
là tập hợp (unique) tất cả đầu mútl_i, r_i
. - Vỡi mỗi
h
trongHead
, ta đếmc[h]
xem có bao nhiêu đơn hàng đang được xử lý (bao gồm đơn hàng vừa bắt đầu, đang xử lý, hoặc kết thúc đúng tại thời điểm đó). Dễ thấymax
(c[h]
vớih
trongHead
) chính là số dây chuyền cần thiết để xử lý toàn bộn
đơn hàng. Để tính được toàn bộc[h]
trong O(n log(n)) ta sử dụng kỹ thuậtsweep line
.
Bước 2. Tính số dây chuyền nhỏ nhất để xử lý n-1 đơn hàng, có thể chọn bất kỳ 1 đơn hàng nào để loại bỏ.
- Giả sử cần
q
dây chuyền để xử lý đơn hàng. Nếu loại bỏ 1 đơn hàng thì số dây chuyền giảm tối đa là 1. - Ta cần tìm xem có thể loại bỏ lô hàng nào để giảm được 1 dây chuyền.
- Biểu diễn dãy c[h] đã tính ở trên, giả sử vị trí đầu tiên của
q
làpos_min
, và vị trí cuối cùng làpos_max
- Đơn hàng cần loại bỏ phải l_i <=
pos_min
, vàpos_max
<= r_i thì khi loại bỏ lô hàng này, các phần tử nằm giữa pos_min, pos_max đề giảm đi 1, dãy c[h] sẽ chỉ còn tối đa làq-1
. - Nếu không có lô hàng nào như vậy, số dây chuyển nhỏ nhất là
q
(không đổi)
Độ phức tạp: O(n log(n))
- O(n log(n)) - cho việc tìm c[h] ở bước 1
- O(n) cho bước 2.
Tag: sweep line, greedy
- Mỗi bộ định tuyến rìa (edge router) là 1 leaf của tree, ta có thể tính độ trễ của leaf tới root bằng dfs + dp. Tới đây, ta biết được danh sách các leaf, độ trễ từ leaf tới root.
- Ta cần trả lời q query: xoá 1 node trên cây, và trả về độ trễ nhỏ nhất trong các leaf còn lại có kết nối tới root.
Có 2 cách tiếp cận:
- Lưu toàn bộ độ trễ d[l] của các leaf vào multiset (nhiều leaf có thể có d[l] giống nhau).
- Mỗi lần cắt node v khỏi tree, ta cần xoá toàn bộ leaf thuộc subtree của v. Để làm việc này, ta dfs từ v.
- Để trả lời câu hỏi độ trễ nhỏ nhất ta lấy min của multiset.
Độ phức tạp: O(n log(n))
:
- Do mỗi cạnh chỉ được duyệt 1 lần khi xoá đỉnh v =>
O(n)
cho toàn bộ việc xoá cạnh cho tất cả query. - Xoá 1 phần tử khỏi multiset trong
log(n)
=>O(n log(n))
cho toàn bộ việc xoá phần tử - Trả lời câu hỏi min của multiset trong
O(1)
- Xét các leaf được duyệt theo thứ tự visit của dfs, giả sử có k leaf, gọi d là dãy độ trễ từ leaf tới root. Ta có dãy
d[0], d[1], d[2], .... d[k-1]
. - Khi hỏi độ trễ nhỏ nhất của leaf, tương đương tìm min của dãy
d
kể trên. - Mỗi node v sẽ là cha của một số leaf liên tiếp trong dãy trên. Để biết node v quản lý những leaf nào, ta lưu thêm thông tin mỗi node quản lý từ leaf nào tới leaf nào trên cây.
- Kí hiệu node v quản lý các node từ [l_v, r_v]
- Khi xoá node v khỏi cây, tương đương Update toàn bộ d[i] với l_v <= i <= r_v với 1 giá trị
INF
(INF đủ lớn để khi tìm min của dãy) - Thực hiện tìm min của d.
Bài toán được đưa về bài toán: Cho 1 dãy số, có 2 loại truy vấn:
- update toàn bộ range của 1 dãy
- trả lời min của 1 range (bài toàn này luôn lấy min của range cố định [0, k-1]).
=> bài toán này giải quyết bằng cấu trúc dữ liệu Segment Tree, cùng kỹ thuật lazy propagation. Tham khảo thêm ở đây
Độ phức tạp: O(n log(n))
Tag: dp, dfs or segment tree
- Code sử dụng dp, dfs đơn thuần (dễ triển khai)
- Code sử dụng segment tree + lazy propagation: khó code, nhưng giải được nhiều bài hơn
Biến đổi biểu diễn CIDR dạng x1.x2.x3.x4
hoặc x1.x2.x3.x4/n
thành 2 thông tin:
state
: dạng số củax1.x2.x3.x4
ở trên, cụ thểstate = x1 * 256^3 + x2 * 256^2 + x3 * 256 + x4
bit
: là số bit được fixed trong biểu diễn, chính làn
ở trên, hoặc =32
(tương đương fix toàn bộ 32 bit - 1 ip cố định)
Ví dụ:
- 192.168.1.2 => state = 3,232,235,778, bit = 32
- 192.168.1.0/24 => state = 3,232,235,776, bit = 24
Xét 1 cây nhị phân Trie, 32 levels, mỗi node có 2 children. Mỗi node biểu diễn 1 chuỗi bit. Trong đó
- Root = ''
- Node.leftChild = Node + '0'; (node con bên trái sẽ append thêm bit 0)
- Node.rightChild = Node + '1'; (node con bên phải sẽ append thêm bit 1)
Như vậy mỗi IP cố định sẽ tương đương 1 lá (ở level 32) của cây. MỖi dải IP fix n bit (x1.x2.x3.x4/n) sẽ tương đương 1 node ở level n của cây.
Trên mỗi node này, ta sẽ lưu thêm thông tin: tại node này, có thông tin Accept hay Deny không, và nếu có thì lệnh này có thứ tự bao nhiêu trong tập lệnh (phục vụ so sánh về mức độ ưu tiên khi so sánh sau này).
Giả sử có lệnh ở dòng thứ 1000 có lệnh A 192.168.1.2
=> thì trên cây Trie, tại state 3,232,235,778
khi biểu diễn trên cây Trie sẽ có thông tin Accept, với thông tin thứ tự = 1000.
=> Khi nhận các update dạng A/D IP/n thì ta chỉ việc quy đổi (state, bit) và traverse tới node có state tương ứng ở level bit
trên cây, và update thông tin (Accept/Deny) cũng như thứ tự của lệnh.
- Để trả lời câu hỏi: 1 ip có được truy cập không thì ta duyệt từ root -> leaf của state tương ứng ip này, khi gặp 1 node có thông tin về accept/deny thì cập nhật thông tin: thứ tự nhỏ nhất của lệnh accept, thứ tự nhỏ nhất của lệnh deny.
- So sánh 2 giá trị này với nhau để ra được ip đó accept/deny.
Tag: Trie
Phân tích:
Giả sử k là số hành tinh chung lớn nhất được quan sát cả 2 lần. Thì số lượng hành tinh nhỏ nhất được quan sát là n+m-k
(vì có k hành tinh bị quan sát lặp).
Do vậy bài toán tương đương tìm số k hành tinh chung lớn nhất quan sát được ở cả 2 lần.
Bài toán tương đương, tìm k
lớn nhất để tồn tại k
số {a_i1, a_i2, ... a_ik}
thuộc A
và k
số {b_j1, b_j2, ..., b_jk}
thuộc B
,
thoả mãn a_i1/b_j1 = a_i2/b_j2 = ... = a_ik/b_jk
.
Xét n*m cặp (i, j) = a_i / b_j
trong đó a_i in A, b_j in B
.
Ta quy a_i / b_j
thành giá trị, dễ thấy giá trị x nào đó xuất hiện nhiều lần nhất, thì đây chính là số k cần tìm.
Tuy nhiên với giá trị double thì xử lý có thể có sai số, do vậy ta chuyển a_i/b_j thành dạng normal form để giá trị giống nhau thì biểu diễn như nhau.
1 cách biểu diễn là với a/b thì ta biểu diễn thành a'/b'
với a' = a/UCLN(a,b), b' = b / UCLN(a,b)
, trong đó UCLN(a,b) là ước chung lớn nhất của a,b.
Ví dụ: 9/18 -> 1/2, 2/4 -> 1/2
.
=> Từ đó ta duyệt trong n*m
cặp, biến đổi a_i / b_j
thành dạng normal form, dùng map để đếm số lần xuất hiện. value lớn nhất của map chính là số k.
Lúc này ta quy về trường hợp 1, tuy nhiên với mỗi a lặp fa lần trong A, b lặp fb lần trong B, khi ghép cặp thì thay vì chỉ được 1 cặp ta sẽ được min(fa, fb) cặp.
Tag: Math
Tag: Classical Nim
Bài toán NIM gốc là: Có n đống sỏi, mỗi đống có 1 số lượng sỏi a1 -> an. 2 người chơi lần lượt bốc 1 số > 0 viên sỏi ở 1 đống bất kỳ còn sỏi. Đến lượt, người nào không chơi được là thua. 2 người đều chơi tối ưu, hỏi người đi trước thắng hay thua.
Đáp án bài này là:
Xét state = a1 xor a2 xor a3 ... xor an
(XOR là phép toán xor bit, trong đó 0 xor 1 = 1, 1 xor 1 = 0 xor 0 = 0)
Nếu state = 0
=> người đầu luôn thua, nim != 0
=> người đầu luôn thắng.
Bài H này, khác ở 2 điểm: (1) Mỗi lượt chơi người chơi phải bốc số lượng sỏi giống nhau, ở số lượng lẻ cột (1,3,5 cột) (2) Thay vì trả lời trạng thái hiện tại là thắng / thua thì đề bài đảm bảo người đầu luôn thắng, nhưng cần in ra tất cả cách khác nhau về nước đi đầu tiên.
Điểm (1) tuy có khác, nhưng bản chất nếu state = a1 xor a2 ... xor a5 != 0 thì người đầu luôn thắng (Có thể chứng minh bằng lý thuyết và có thể thử tất cả trường hợp bằng code để kiểm chứng bài này và bài NIM gốc có winning state ngược nhau (Tham khảo code thử))
Như vậy, từ trạng thái ban đầu gồm (a1, a2, a3, a4, a5)
, ta cần các cách bốc sỏi khác nhau, trong đó:
- bốc từ số lẻ cọc liền nhau (1 cọc, 3 cọc, 5 cọc).
- số x <= các cọc được chọn và
state_x = (a-x) XOR (b-x) ... = target
, trong đótarget = XOR(ai)
với a_i là số sỏi của cọc không được chọn.
Đề bài: Có 128 quả cân, 1 quả nặng 30kg, 1 quả 10 kg, và 126 quả 20 kg. Chỉ có 1 cân cân bằng. Thực hiện cân tối đa 11 lần để xác định số kg của từng quả cân.
TODO: Bổ sung sau
Tag: Combinatorics
Bài này mấu chốt phải nhận ra: k^2
= số cách chọn 2 điểm (i, j)
không nhất thiết khác nhau, trong thành phần liên thông có k
đỉnh.
Từ đó decomposition k^2
thành các pair 2 điểm.
Cần chứng minh (hoặc nhận ra) bài toán gốc tương đương bài toán sau:
- "Với mỗi kịch bản chia cây n đỉnh thành k thành phần liên thông, ta ghi lại từng cặp đỉnh có thứ tự (a-b và b-a là khác nhau, ngay cả a-a cũng sẽ cần liệt kê 2 lần) và có kết nối với nhau (không bị cắt cạnh nào khiến mất liên thông). Hỏi có bao nhiêu cặp đỉnh như vậy?"
=> Từ đó, với mỗi đỉnh u (1 <= u <= n)
- Ta dfs với gốc là v để tính xem khoảng cách từ u tới các đỉnh khác là bao nhiêu, ta được d[v] là kh/cách ngắn nhất từ u tới v.
- Xét 1 đỉnh v bất kỳ, nếu (u, v) là 1 cặp đỉnh được liệt kê, thì (u,v) phải thuộc 1 thành phần liên thông, do vậy việc bỏ bớt k cạnh không được nằm trên đường đi ngắn nhât giữa u và v. Mà cây chỉ có n-1 cạnh, lại không được chọn trong dist[u,v] cạnh nằm trên đường u->v => Có C(k, n-1-d[v]) cách chọn k cạnh bỏ đi từ tập n-1-dist[v]. => Duyệt qua tất cả đỉnh u, và toàn bộ đỉnh v.
Để tính C(k, n)
thì ta thấy C(k, n) = n! / k! / (n - k)!
.
- Dễ dàng tính
i! % MOD
với mọi i <= 10^6 bằng cách tính từ dưới lên. - Với
1/k!
thì ta tínhinverse(k!)
như sau: dễ thấyMOD
là số nguyên tố, nên với mọi1 <= i < MOD
thìi ^ (MOD - 1) = 1 (mod MOD)
=>inverse(i) = i^(MOD-2) (mod MOD)
=> dễ dàng tính được1/k! % MOD
và(1 / (n-k)!) % MOD
.
Độ phức tạp: O(n^2)
Với constraint n lớn hơn, không thể giải với O(n^2), cần biến đổi và giải với Fast Fourier Transform.
Tag: Fast Fourier Transform
TODO:
TODO:
- Đề thi rất dài, cover nhiều dạng bài chỉ dân chuyên gốc, và luyện đủ lâu mới có thể làm nhanh được.
- Các bài cơ bản không quá khó, không nặng về triển khai nhưng phải tư duy đúng, và thiết kế được thuật toán phù hợp; đề cũng khá hay nhưng cần thời gian để suy ngẫm.
- Có lẽ hơi nặng với 1 cuộc thi nội bộ, cho đối tượng đang đi làm.