4 Values whose Sum is 0 (折半枚举)
4 Values whose Sum is 0
The SUM problem can be formulated as follows: given four lists A, B, C, D of integer values, compute how many quadruplet (a, b, c, d ) ∈ A x B x C x D are such that a + b + c + d = 0 . In the following, we assume that all lists have the same size n .
Input
The first line of the input file contains the size of the lists n (this value can be as large as 4000). We then have n lines containing four integer values (with absolute value as large as 2 28 ) that belong respectively to A, B, C and D .
Output
For each input file, your program has to write the number quadruplets whose sum is zero.
Sample Input
6
-45 22 42 -16
-41 -27 56 30
-36 53 -37 77
-36 30 -75 -46
26 -38 -10 62
-32 -54 -6 45
Sample Output
5
Hint
Sample Explanation: Indeed, the sum of the five following quadruplets is zero: (-45, -27, 42, 30), (26, 30, -10, -46), (-32, 22, 56, -46),(-32, 30, -75, 77), (-32, -54, 56, 30).
这道题呢 是一个 折半枚举 的 模版题 ,先简单说一下 题目的 意
思:就是 给你 四个 长度 长度 都 为 n 的 四个 数列, 然后分别从
四个 数列 中 选出 一个 数 然后加起来 看看 是否等于零, 你所要就
得 就是 等于零的 情况 有多少种。 这道题 如果 直接 遍历 一边的
话 时间 复杂度为 n的 4 次方 显然 是 会超时的,如果 你用啦 折
半枚举 时间 复杂度 变为 n 的 2 次方 这样 就笑了很多。
这道题 还用到啦 两个 函数 upper_bound 和 lower_bound 下
upper_bound(a, a+n, val)(a 数组 是 非递减的 数组) 是返回
第一个 大于 val 的 数的 下标(还可以理解为 数组 新添加 一个
val 的 下标), lower_bound(a, a+n, val) 是返回 第一个 大于
等于 val 的 数的 下标。博 客 最下面 会 有 上面 两个 函数的
代码 和 简单的讲解 ,感兴趣的朋友可以看一下!
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define MAX 4010
using namespace std;
int a[MAX];
int b[MAX];
int c[MAX];
int d[MAX];
int main()
{
int n;
while(~scanf("%d", &n))
{
int ans = 0;
static int half_sum[MAX*MAX];
for(int i = 0; i < n; i++)
scanf("%d%d%d%d", &a[i], &b[i], &c[i], &d[i]);
for(int i = 0; i < n; i++)
for(int j = 0; j < n; j++)
half_sum[i*n+j] = a[i] + b[j];
sort(half_sum, half_sum+n*n);
for(int i = 0; i < n; i++)
for(int j = 0; j < n; j++)
ans += upper_bound(half_sum, half_sum+n*n, -(c[i]+d[j])) - lower_bound(half_sum, half_sum+n*n, -(c[i]+d[j]));
printf("%d\n", ans);
}
return 0;
}
STL中的每个算法都非常精妙,接下来的几天我想集中学习一下STL中的算法。
ForwardIter lower_bound(ForwardIter first, ForwardIter last,const _Tp& val)算法返回一个非递减序列[first, last)中的第一个大于等于值val的位置。
ForwardIter upper_bound(ForwardIter first, ForwardIter last, const _Tp& val)算法返回一个非递减序列[first, last)中第一个大于val的位置。
lower_bound和upper_bound如下图所示:
1, lower_bound
这个序列中可能会有很多重复的元素,也可能所有的元素都相同,为了充分考虑这种边界条件,STL中的lower_bound算法总体上是才用了二分查找的方法,但是由于是查找序列中的第一个出现的值大于等于val的位置,所以算法要在二分查找的基础上做一些细微的改动。
首先是我修改数据结构课本上的二分查找实现的lower_bound算法:
//这个算法中,first是最终要返回的位置
int lower_bound(int *array, int size, int key)
{
int first = 0, middle;
int half, len;
len = size;
while(len > 0) {
half = len >> 1;
middle = first + half;
if(array[middle] < key) {
first = middle + 1;
len = len-half-1; //在右边子序列中查找
}
else
len = half; //在左边子序列(包含middle)中查找
}
return first;
}
2, upper_bound
upper_bound返回的是最后一个大于等于val的位置,也是有一个新元素val进来时的插入位置。
int upper_bound(int *array, int size, int key)
{
int first = 0, len = size-1;
int half, middle;
while(len > 0){
half = len >> 1;
middle = first + half;
if(array[middle] > key) //中位数大于key,在包含last的左半边序列中查找。
len = half;
else{
first = middle + 1; //中位数小于等于key,在右半边序列中查找。
len = len - half - 1;
}
}
return first;
}
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