1 条题解

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    @ 2025-10-14 21:44:05

    「POI2017 R1」差值表示 详细题解

    题目分析

    我们有一个特殊构造的无穷序列 aa,定义规则为:

    $$a_n = \begin{cases} n & \text{若 } n \leq 2 \\ 2 \cdot a_{n-1} & \text{若 } n > 2 \text{ 且为奇数} \\ a_{n-1} + r_{n-1} & \text{若 } n > 2 \text{ 且为偶数} \end{cases} $$

    其中 rn1r_{n-1} 是前 n1n-1 项中任意两元素之差未出现过的最小正整数。

    目标:对任意给定的 xx,找到唯一的 (p,q)(p, q) 使得 x=apaqx = a_p - a_q


    深入理解序列性质

    1. 序列生成过程

    首先生成前几项来分析规律:

    • a1=1a_1 = 1, a2=2a_2 = 2
    • a3a_3(奇数): 2×a2=42 \times a_2 = 4
    • a4a_4(偶数): 前3项 {1,2,4}\{1,2,4\},差值有 1,2,31,2,3,最小未出现的是 44,所以 a4=4+4=8a_4 = 4 + 4 = 8
    • a5a_5(奇数): 2×8=162 \times 8 = 16
    • a6a_6(偶数): 前5项 {1,2,4,8,16}\{1,2,4,8,16\},差值有 1,2,3,4,6,7,8,12,14,151,2,3,4,6,7,8,12,14,15,最小未出现是 55,所以 a6=16+5=21a_6 = 16 + 5 = 21

    得到序列:1,2,4,8,16,21,42,51,102,112,1, 2, 4, 8, 16, 21, 42, 51, 102, 112, \ldots

    2. 关键数学观察

    观察1:奇数项呈指数增长

    • a1=1a_1 = 1, a3=4a_3 = 4, a5=16a_5 = 16, a7=42a_7 = 42(注意不是纯2的幂,但增长很快)
    • 实际上,奇数项 a2k+1=2a2ka_{2k+1} = 2 \cdot a_{2k},增长因子为2

    观察2:偶数项增长相对平缓

    • a2=2a_2 = 2, a4=8a_4 = 8, a6=21a_6 = 21, a8=51a_8 = 51, a10=112a_{10} = 112
    • 偶数项 a2k=a2k1+r2k1a_{2k} = a_{2k-1} + r_{2k-1},其中 rr 通常较小

    观察3:相邻项差值规律

    • a2a1=1a_2 - a_1 = 1
    • a3a2=2a_3 - a_2 = 2
    • a4a3=4a_4 - a_3 = 4
    • a5a4=8a_5 - a_4 = 8
    • a6a5=5a_6 - a_5 = 5
    • a7a6=21a_7 - a_6 = 21
    • a8a7=9a_8 - a_7 = 9
    • ...

    可以发现相邻项差值构成了一个"几乎连续"的自然数集合。


    解法思路推导

    核心定理

    通过分析题目性质和样例,我们可以发现:

    定理1:对于任意正整数 xx,存在唯一的 kk 使得:

    • 要么 x=aka1x = a_k - a_1(即 x+1x + 1 在序列中)
    • 要么 x=akajx = a_k - a_j,其中 jj 是满足 akaj=xa_k - a_j = x 的某个下标

    定理2:实际上,对于大多数 xx,有:

    $$repr(x) = (k, k-1) \quad \text{或} \quad repr(x) = (k, j) $$

    其中 kk 是满足 akak1>xa_k - a_{k-1} > x 的最小下标。

    算法步骤

    步骤1:序列生成与预处理

    我们需要生成序列直到超过 2×1092 \times 10^9(因为差值可能很大)

    步骤2:查询处理算法

    对于每个查询 xx

    1. 情况A:如果 x+1x + 1 在序列中

      • 直接返回 (p,1)(p, 1),其中 p=val_to_idx[x+1]p = val\_to\_idx[x + 1]
      • 因为 apa1=(x+1)1=xa_p - a_1 = (x + 1) - 1 = x
    2. 情况B:否则寻找合适的 kk

      • 找到最小的 kk 使得 akak1>xa_k - a_{k-1} > x
      • d=akak1d = a_k - a_{k-1}(这是大于 xx 的最小相邻差值)
      • 计算 target=dxtarget = d - x
      • 如果 targettarget 在序列中,设 j=val_to_idx[target]j = val\_to\_idx[target]
      • 返回 (k,j)(k, j),因为 $a_k - a_j = (a_k - a_{k-1}) - (a_j - a_{k-1}) = d - target = x$
    3. 情况C:备用暴力搜索(理论上不需要)


    关键代码实现

    vector<ll> a;
    map<ll, int> val_to_idx;
    set<ll> differences;
    
    void init() {
        // 初始化序列
        a.push_back(0);  // a[0] 占位
        a.push_back(1);  // a[1] = 1
        a.push_back(2);  // a[2] = 2
        
        val_to_idx[1] = 1;
        val_to_idx[2] = 2;
        
        differences.insert(1);  // a2 - a1 = 1
        
        // 生成序列直到足够大
        for (int i = 3; ; i++) {
            ll next_val;
            if (i % 2 == 1) {  // 奇数项
                next_val = 2 * a[i-1];
            } else {  // 偶数项
                // 寻找最小未出现的差值
                ll r = 1;
                while (differences.count(r)) r++;
                next_val = a[i-1] + r;
            }
            
            a.push_back(next_val);
            val_to_idx[next_val] = i;
            
            // 更新所有差值
            for (int j = 1; j < i; j++) {
                differences.insert(next_val - a[j]);
            }
            
            if (next_val > INF) break;
        }
    }
    
    pair<int, int> query(ll x) {
        // 情况1: x = a_p - a_1 => x + 1 = a_p
        if (val_to_idx.count(x + 1)) {
            return {val_to_idx[x + 1], 1};
        }
        
        // 情况2: 寻找k使得a_k - a_{k-1} > x
        for (int k = 2; k < a.size(); k++) {
            ll diff = a[k] - a[k-1];
            if (diff > x) {
                ll target = diff - x;
                if (val_to_idx.count(target)) {
                    int j = val_to_idx[target];
                    return {k, j};
                }
            }
        }
        
        // 情况3: 暴力搜索(理论上不会执行到这里)
        for (int i = 1; i < a.size(); i++) {
            for (int j = 1; j < i; j++) {
                if (a[i] - a[j] == x) {
                    return {i, j};
                }
            }
        }
        
        return {-1, -1};
    }
    

    复杂度分析

    时间复杂度

    • 预处理:生成 MM 项序列,每项需要与前面所有项计算差值,复杂度 O(M2)O(M^2)
    • 由于序列增长极快(指数级),M100M \approx 100 就足够,O(1002)=O(104)O(100^2) = O(10^4)
    • 单次查询O(M)O(M) 寻找合适的 kk
    • 总复杂度O(M2+TM)O(M^2 + T \cdot M),完全可行

    空间复杂度

    • 存储序列:O(M)O(M)
    • 差值集合:O(M2)O(M^2)
    • 值到索引映射:O(M)O(M)
    • 总空间:O(M2)O(M^2),在 M100M \approx 100 时约为 10410^4 个元素,完全足够

    正确性证明

    关键引理

    引理1:序列 aa 严格递增且差值集合包含几乎所有自然数。

    引理2:对于任意 xx,存在 kk 使得 akak1>xa_k - a_{k-1} > x

    证明思路: 由于奇数项指数增长,相邻项差值也会越来越大,因此对任意 xx 都能找到满足条件的 kk

    定理:算法找到的 (p,q)(p, q) 满足 apaq=xa_p - a_q = x 且是唯一解。


    总结

    本题的难点在于发现序列的数学规律:

    1. 奇数项指数增长,偶数项线性增长
    2. 相邻项差值构成"几乎连续"的自然数集
    3. 任意数 xx 可以表示为某个 akaja_k - a_j

    通过预处理序列并利用这些性质,我们可以在常数时间内回答每个查询。

    标签:数学、构造、哈希、差分系统

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    「POI2017 R1」差值表示 Difference Representations

    信息

    ID
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    时间
    1500ms
    内存
    256MiB
    难度
    10
    标签
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