Processing math: 2%

Exawizards Programming Contest 2021(AtCoder Beginner Contest 222)E,G問題メモ

E - Red and Blue Tree

問題

  • N 頂点の木、長さ M の数列 A=(A_1​,...,A_M​)、整数 K が与えられる
  • この木の N-1 本の辺を赤か青に塗るとき、塗り方は 2^{N-1} 通りあるが、次の条件を満たす塗り方の個数を求めよ
  • 条件
    • 頂点 A_1 から出発して A_2,A_3,...,A_M を順番に最短で訪問する
    • その際、赤い辺を通過した回数を R、青い辺を通過した回数を B とすると、R-B=K である
  • 2 \le N \le 1000
  • 2 \le M \le 100

解法

道筋の立て方はまぁ自然かなと思う。実装は重め。

  • ①実際に M 個の点を順番に訪問して、各辺を使う回数をカウントする
  • ② ①の結果を使ってDPをおこなう
    • DP[i][j]=i 番目の辺までの色を決めて、確定した R-B の値が j となる塗り方の個数

木なので、どう足掻いても M 頂点を順番に訪問するのに通る経路、ひいては各辺を使う回数は固定である。
全行程で D_i 回使う辺を赤に塗れば、最終的な R-B には +D_i だけ寄与するし、青に塗れば -D_i だけ寄与する。 こうすれば後は、どの辺を+で寄与させ、どの辺をーで寄与させるかのDPになる。

①は、1回1回BFSなりDFSなりすればよい。
使った辺を特定する必要があるので、経路復元を可能にしておく。
たとえば、各頂点に「この頂点に到達するのに使用した辺」を記録しておけば、ゴールから遡りながら復元できる。

②のDPは、DP[0][0]=1、他は 0 で初期化し、各 i,j につき以下のように遷移する。

  • DP[i+1][j+D_i] += DP[i][j]
  • DP[i+1][j-D_i] += DP[i][j]

これ、計算量を考えるとちょっと不安になる。

1辺あたりのカウントの最大値は M 回だが、j が取り得る範囲としてはその総和、つまり j=-NM~NM の範囲を取り得る。

i=0~N-1 の範囲を動くので、DPの計算量は工夫無しでは O(N^2M)、制約上限を代入すると 10^8 となる。

Pythonなどの遅い言語では、もう少し高速化を試みたい。

  • i ごとに、現在 j の取り得る範囲(D_1~D_i の和)を記録して、その範囲より外は 0 に決まっているので飛ばす
    • 約2倍の高速化
  • 実はこの更新方法では、j は偶数と奇数のどちらかにしか値が埋まらないので、そちらだけ探索する
    • 約2倍の高速化

また、以下のような方法もある。

■各Diに+か-を割り当てて合計がKになるようにする

(達成できる一例)
 + D1   - D2   - D3   + D4   + ...  + D[N-1]    = K

両辺に S = D1+D2+D3+...+D[N-1] を足す

 + 2*D1 -  0   -  0   + 2*D4 + ...  + 2*D[N-1]  = K + S

2で割る
   D1                 + D4   + ...  + D[N-1]    = (K + S) / 2


つまり、各Diに+か-を割り当てて合計がKになる割り当て方があると、
それの「+を割り振ったもののみの合計」は、必ず (K + S) / 2 になる。
(上では一例を取りだして説明したが、他の例でも必ずそうなる)

従って、「D_i からいくつかを選んでその和が \dfrac{K+S}{2} になる方法の個数」を数えればよいことになる。

こうすると、遷移は以下のようになるので、

  • DP[i+1][j+D_i] += DP[i][j] (赤に塗る場合)
  • DP[i+1][j] += DP[i][j] (青に塗る場合)

DP配列は実装上、i の次元を省略し、1つ前の状態に D_i だけシフトしたものを足し込んでいく、という形にできる。

計算量のオーダーは変わらないものの、Pythonでは特にNumpyを使って高速化しやすい形にできる。

Python3

G - 222

問題

  • 整数 K が与えられる
  • 2,22,222,... のように'2'を繰り返した整数を考える
  • このような整数の中で最初に K の倍数が表れるのは、何個の'2'が繋がったものか、求めよ
  • 存在しない場合、-1 と答えよ
  • 1つの入力につき T ケース与えられるので、全てに対して求めよ
  • 1 \le T \le 200
  • 1 \le K \le 10^8

解法

なんかABC174と似ていたらしい。みんなよく覚えてるな。

ただ、ABC174では1つのケースだけ求められれば良かったので 「割り算の筆算シミュレーション」的な解法が使えたが、最悪 O(K) かかるので今回は無理。

より高速に求める方法を用いる。

まず大まかな場合分けとして、

  • K が偶数の時、111…1 が \dfrac{K}{2} の倍数であればよい(以降、K←\dfrac{K}{2} として考える)
  • K が奇数の時、111…1 が K の倍数であればよい

これで全ての K について同等の条件を調べればよくなった。

ここで、999…9 を 10^n-1 という形で表現できることを使うのが、このような問題における典型アプローチっぽい。
従って、以下のように言い換えられる。

  • 10^n-19K の倍数
  • 10^n-1 \equiv 0 \mod{9K}
  • 10^n \equiv 1 \mod{9K}

これ、考え方はlogと同じであり、modの世界におけるlogは離散対数問題と呼ばれている。

X^n \equiv Y \mod{M} となる最小の n を求めたいとする。

解が無い場合もあるが(場合分けは上記記事参照)、存在する場合は鳩ノ巣原理で 0 \le n \lt M の範囲で必ず見つかる。

従って、平方分割の容量で \sqrt{M} ずつ枠をずらしながら考える。この手法はBaby-step Giant-stepと呼ばれる。

X = 10   Y = 1   M = 171

n     1   2   3   4   5  ...  14  15  ...  28  29  ...  170
X^n  10 100 145  82 136  ...  73  46  ...  28 109  ...   55

この中に、10^n = 1 となる正整数 n があるはず。

√171 ≒ 14 なので、1~14, 15~28, 29~42, ... ごとに探していく。

まず、n=1~14 を愚直に求め、辞書などで 10^n から n を逆引きできるようにしておく。

この中に 10^n=1 となるものがあれば、それが答え。

無い場合、Y の方をずらす。つまり、mod上で YX^{-14} 倍する。

  • X^n \equiv Y \mod{M}
  • X^{n-14} \equiv Y \times X^{-14} \mod{M}

この時、mod逆数が存在するかどうかで少しややこしくなるが、 今回は X=10M が互いに素でない(M が2や5の倍数)なら不可能であることがわかりやすいので、 最初に場合分けしてしまえば残りは必ず存在する。

1 \times 10^{-14} \equiv 82 \mod{171} となる。
次は、逆引き辞書から 82 を探せばよい。

すると n=4 の時が見つかる。
14 ずらした結果 n=4 の時に見つかったので、n=18 が答えとなる。10^{18} \equiv 1 \mod{171}

辞書の内部実装によるが、値の検索が O(1) でできるなら、1つの K につき O(\sqrt{K}) で求められる。

Python3

programming_algorithm/contest_history/atcoder/2021/1009_abc222.txt · 最終更新: 2021/10/12 by ikatakos
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