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杂题相关

[CEOI2015] Amusement Park

\(n\) 个点 \(m\) 条边的有向图,无重边无自环无二元环,将某些边改变方向后使得图变为 DAG,求满足这样条件的所有选边方案的选边数量之和。

\(n \le 18, m \le \frac{n(n-1)}{2}\)

首先做一个小转化:由于将一只 DAG 所有边反转后还是 DAG,所以可以找出这样的 DAG 对,那么问题转化为求能得到的 DAG 的数量 \(c\),答案即为 \(\dfrac{c}{2}\times m\)

\(n\) 很小,可以按拓扑序分配 DAG。定义 \(f_S\) 表示用点集 \(S\) 构成 DAG 的方案数。考虑拓扑排序的过程,钦定 \(S\) 中入度为 \(0\) 的点集为 \(T\),那么就可以确定所有与 \(T\) 直接相连的 \(S\) 集合中的点之间的边,发现钦定后 \(S-T\) 集合构成一个子问题。显然,如果 \(T\) 中的点之间互相有连边,显然是不合法的,因为这条边两端至少有 \(1\) 个点入度不为 \(0\)。而如果 \(T\) 为独立集,是一定合法的。

此时还有一个问题,就是直接算的话 \(T\) 可能并不包含所有入度为 \(0\) 的点,于是直接容斥就好了,这一部分是简单的。(你也可以通过自己繁衍来推)

\[f_S=\sum _{T\subseteq S,T\neq \varnothing} p_Tf_{S-T}(-1)^{|T|+1}\\ \]

\(p_T =[T\) 为独立集\(]\)

子集枚举做到 \(\mathcal O(3^n)\),当然你喜欢的话也可以用 FWT 做到 \(\mathcal O(n^22^n)\),可能会快一些。

[清华集训 2014] 主旋律

给定一张有向图,无重边无自环,求有多少边的子集删去后,有向图是一个强连通图。膜 \(10^9+7\)

\(n \le 15, m \le n(n-1)\)

前言

强连通图不好刻画,一步容斥转化为有 \(2\) 个以上的强连通分量;相当于缩点之后的 DAG 有不少于 \(2\) 个节点。

根据上一道题,DAG 计数的套路主要在于分层计算,如此划分子问题。但是本题难点不在于 DAG 计数的套路,而是容斥。

定义 \(f_{S}\) 表示将 \(S\) 集合缩为一个强连通分量的选边方案数。记 \(S \to T\) 的边集为 \(e(S,T)\)。设 \(g_T\) 为:「恰将 \(T\) 划分为 \(k\) 个强连通分量的方案数,且 \(k\) 为奇数」减去「恰将 \(T\) 划分为 \(k\) 个强连通分量的方案数,且 \(k\) 为偶数」,这里是将容斥系数揉到定义里去了。

\[f_S = 2^{|e(S,S)|}-\sum_{T \subseteq S} g_T2^{e(T,S-T)+e(S-T,T)} \]

计算 \(g_S\),考虑随便找个点 \(u \in S\)(比如 lowbit,当然 highbit, midbit, ... 都可以),钦定它处在一个新强连通分量中:

\[g_S = f_S-\sum _{u \in T \subsetneq S}f_T g_{S-T} \]

注意 \(u\) 不是枚举,而是钦定的某个处在 \(S\) 中的点,比如 \(u = \mathrm{lowbit}(S)\)。还有一个需要注意的地方是:若上述 \(f_S\) 转移中的 \(T\) 枚举至 \(S\),那么此处的 \(g_S\) 肯定是还没有算出来的。但是考虑 DP 定义,此处的 \(g_S\) 不应算上 \(f_S\) 的贡献,否则 \(g_S\) 中算了仅有 \(1\) 个强连通分量,实际上应该是合法方案,却被减去了。可以先将 \(g_S\) 按不算 \(f_S\) 贡献算出,最后再补上就行了。

至此,答案即为 \(f_U\)

[UOI 2025] Convex Array

给定一个长为 \(n\)\(a\) 数组,求问是否可以将 \(a\) 任意排列后使得原数组变凸,即 \(b_{i-1}+b_{i+1} \ge 2 \cdot b_i\)

多测,\(\sum n \le 3 \cdot 10^5\)\(0 \le a_i \le 10^9\)

凸性直观显示为差分数组非严格单调递增。从小到大排布 \(a\),发现从最小值开始往两边延伸。于是可以设计可行性 DP:\(i,j\) 表示将 \(i,j\) 分别为左右两侧的最靠边的数;考虑我们还需要一些什么东西才能转移:

  • \(k\) 表示 \(i\) 的前一个数;
  • \(l\) 表示 \(j\) 的前一个数;

但这样状态就 \(\mathcal O(n^4)\) 了,考察性质:

  • \(i-1\) 要么在左边,要么在右边,因此 \(k,l\) 中必有一个为 \(i-1\),否则状态无效;
  • 可行性 DP 具有单调性,当固定 \(i,j\) 后,差分值肯定是取得越小越好,与 \(k,l\) 无关,考虑转化为最优性问题;

所以重新定义 \(f_{i,j,0/1}\) 表示 \(i\) 为左边放置的最后一个,\(j\) 放在右边,\(i-1\) 被放置在(左边第二个/右边第一个)的(右边/左边)最小差分值。钦定 \(i > j\),因为序列镜像后是同理的。

转移直接讨论是放在左边还是右边即可。可以发现该 DP 可以用数据结构直接优化,于是做到 \(n \log n\)

http://www.jsqmd.com/news/362329/

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