1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

C - Standing On The Shoulders

問題

考えたこと

どの並び順でも一番上の頭以外の高さは不変です。なので頭の高さが一番大きい人を上に配置すればよいです。
コードはaを足していく過程でbを引いたり足したりすることで入れ替えてます。

ACコード

c.py
n = int(input())


big_a, big_b = map(int, input().split())
ans = big_b
for i in range(n - 1):
    a, b = map(int, input().split())
    if b - a > big_b - big_a:
        # いままで一番大きい頭だったbig_bをなかったことにし、big_aのほうを足す
        ans -= big_b
        ans += big_a
        # 新しいbを足す
        ans += b
        big_a, big_b = a, b
    else:
        ans += a
print(ans)

D - Permutation Subsequence

問題

考えたこと

入力例3を考えてみます。
まず、数字の選び方です。図1のように$P_i$を自然数が順番に並ぶよう$i$が小さい順に選んでいきます。(降順、昇順関係なし)
image.png

次に、図2のように$1 \sim 5$まで選んだ時を考えてみます。緑色の小さいほうが$i_1$、大きいほうが$i_k$となるので答えは $i_k - i_1 = 8$となります。
image.png

では、入力例3の答えはどうなるのでしょうか?図3を見てみましょう。答えは $i_k - i_1 = 5$となります。
image.png

ここまでを見るとわかるように自然数が順番に並ぶよう$P_i$を選び、その中の最小の$i$と最大の$i$の差が答えとなります(これが$i_1$と$i_k$)。
そこで、私はこの問題の答えを図4のように$(p[i], i)$をリストとして格納しなおし$p[i]$でソートし、$P_i = 1 ~ N$まで探索することで、最小の$i_k - i_1$を求めました。
image.png

これを実現するために$i$の格納先としてSortedListというものを用いて、次に進むごとに前の要素を削除、次の要素を追加し、$i_k - i_1$は$SortedList[0] = i_1$、$SortedList[-1] = i_k$という性質を使って取り出していきました。

参考

ACコード

d.py
from sortedcontainers import SortedList

n, k = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p_idx = [(p[i], i + 1) for i in range(n)]
p_idx.sort()

sl = SortedList([])
for i in range(k):
    sl.add(p_idx[i][1])

ans = min(float("inf"), sl[-1] - sl[0])
for i in range(k, n):
    sl.add(p_idx[i][1])
    sl.discard(p_idx[i - k][1])
    ans = min(ans, sl[-1] - sl[0])

print(ans)

E - Clique Connect

問題

考えたこと

最小全域木は重みが最小の辺を貪欲に追加していき、その総和が答えとなります。ただし、追加する時点でそれらの頂点が連結である場合は追加しません。

最小全域木の解法を前提のもとこの問題を解いていきます。入力例の図のようにすべての辺をつなごうとすると$\sum K_i \leq 4 \times 10^5$より間に合いません。※例えば、1 2 3の入力で(1, 2), (1, 3), (2, 3)とすると間に合わない。そこで、最小全域木はすでに連結である場合辺を追加しなくていいという性質を用いて、$A_{i,j - 1}$と$A_{i, j}$を$j = K_i$までつないでいくことで解くことができます。

ACコード

e.py
class UnionFind:
    def __init__(self, N: int) -> None:
        self.N = N
        self.par = [-1 for _ in range(N)]
        self.siz = [1 for _ in range(N)]

    def root(self, x: int) -> int:
        while True:
            if self.par[x] == -1:
                break
            x = self.par[x]
        return x

    def unite(self, u: int, v: int) -> None:
        RootU = self.root(u)
        RootV = self.root(v)
        if RootU != RootV:
            if self.siz[RootU] < self.siz[RootV]:
                self.par[RootU] = RootV
                self.siz[RootV] += self.siz[RootU]
            else:
                self.par[RootV] = RootU
                self.siz[RootU] += self.siz[RootV]

    def same(self, u: int, v: int) -> bool:
        # 同じ根かどうか
        return self.root(u) == self.root(v)

    def root_list(self) -> set:
        # 親のsetを取得
        return {self.root(i) for i in range(self.N)}

    def count_root_v(self) -> list:
        # 各根に対する頂点の数を求める
        count_v = [0] * self.N
        for i in range(self.N):
            count_v[self.root(i)] += 1
        return count_v


n, m = map(int, input().split())
UF = UnionFind(n)
g = dict()
# g[連結したい頂点のtuple] = 重み
for _ in range(m):
    k, c = map(int, input().split())
    a = list(map(int, input().split()))
    for i in range(1, k):
        u, v = a[i - 1] - 1, a[i] - 1
        edge_pair = (u, v) if u < v else (v, u)
        if g.get(edge_pair, -1) == -1:
            g[edge_pair] = c
        else:
            g[edge_pair] = min(g[edge_pair], c)

g = sorted(g.items(), key=lambda x: x[1])  # 重みが小さい順にソート
ans = 0
for uv, c in g:
    u, v = uv
    if UF.same(u, v) is False:
        UF.unite(u, v)
        ans += c  # 連結した重みの総和

print(ans if len(UF.root_list()) == 1 else -1)  # 親が二つ以上の時はgが連結でないので-1

感想

Eは完全に鉄則のおかげで解けた!感謝

1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?