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HHKBプログラミングコンテスト2022 Winter(AtCoder Beginner Contest 282) G問題メモ

HHKBプログラミングコンテスト2022 Winter(AtCoder Beginner Contest 282)

G - Similar Permutation

G - Similar Permutation

問題

解法

1回の遷移に $O(N^2)$ かかる4次元DPで、全体で $O(N^6)$ かかるところを、2次元累積和で $O(N^4)$ に高速化。

挿入DPと言われるらしいが、個人的なイメージでは挿入と言うよりダルマ落としのように抜いていく感覚。
挿入DPと検索して出てくる解説ページを見ても説明の仕方が様々で、これが本当に一緒の種類のDPなの? となって、この言葉の指す範囲がちゃんと分かっていない。

残っている中で何番目を最後に使ったか

先頭から順番に、順列の要素を $A,B$ 同時に決めていく。

$A_{i+1},B_{i+1}$ に置く値を決めて類似度がどうなるか(大小が一致して1増えるか、変わらないか)を判断するには、 $A_i,B_i$ に何を置いたかが重要となる。

ただ、具体的な値と言うよりも、「残っている中で何番目」かの情報が重要となる。
(具体的な値だと、$i-1$ 以前に何を使ったかも覚えてないといけないが、それは場合分けが多すぎて扱いきれない)

以下のDPを考える。

$t$ に関しては、$DP(t)$ を求めるには $DP(t-1)$ の情報があれば十分なので、1個前のみ引き継ぐ形で実装上は省略する。

遷移

ある $t,k$ についての更新を考える。配るDPで考えると、

i\j  0 1 2 3 4 5
0
1
2          *
3
4
5

例えば、末尾を含め6個の値が残っていて、$i=2,j=3$($A_t$ は自身より小さい値が2個残り、$B_t$ は3個残っている状態)からの遷移を考えると、

類似度が変わらないのはその逆なので、以下のようになる。(+が1増える、0が変わらない)

i\j  0 1 2 3 4 5
0    + + +   0 0
1    + + +   0 0
2          *
3    0 0 0   + +
4    0 0 0   + +
5    0 0 0   + +

ただし、このDPの特性上、今の値を示す行・列は次のDPでは削除されるため、次に引き継ぐ位置は以下のようになる。

i\j  0 1 2 3 4
0    + + + 0 0
1    + + + 0 0
2    0 0 0 + +
3    0 0 0 + +
4    0 0 0 + +

よって、この表を元に

に、$DP(t)[i,j,k]$ を加算してやればよい。

これは、1つ1つに加算していればTLEになってしまうが、更新対象のそれぞれが矩形になっているため、2次元imos法で高速化できる。

ある矩形領域 i=[P,Q) j=[R,S) に一律 a を加算したいとき、、、

    R       S
  +-------+      4箇所に加減算した上で、
P |+a     |-a    後から2次元累積和を取ると、実現できる
  |       |
  |       |
  +-------+
Q  -a      +a

$t=N$ までやって、$DP[0,0,K]$ が答え。

Python3