算法合集之《浅谈补集转化思想在统计问题中的应用》.doc浅谈补集转化思想在统计问题中的应用
目录
前言…………………………………………………………………2
关键字………………………………………………………………2
摘要…………………………………………………………………2
正文…………………………………………………………………2
例一………………………………………………………………3
题目大意……………………………………………………3
初步分析……………………………………………………3
深入思考……………………………………………………3
补集转化……………………………………………………4
小结…………………………………………………………5
例二………………………………………………………………6
题目大意……………………………………………………6
初步分析……………………………………………………6
几个工具……………………………………………………7
补集转化……………………………………………………7
小结…………………………………………………………8
总结…………………………………………………………………9
前言
不管是在实际生活中还是在信息学竞赛里,都常常会遇到统计问题,即对满足某些性质的对象进行计数的问题。
解决统计问题有一些常用的方法比如离散化、极大化、二分、事件表等等,利用它们基本上可以解决大多数的统计问题。我们不妨将这些方法称为解决统计问题的常规方法。
然而世上的任何事物都是既有普遍性,又有特殊性的。确实存在一部分统计问题,用常规方法是很难甚至是根本无法解决的。对于这些问题,就应该具体情况具体分析,采用非常规的解法。
本文中将要讨论的就是这些非常规解法中的一种——利用补集转化思想解决统计问题。
关键字
统计问题常规/非常规(统计)方法枚举时间/思维/编程复杂度
补集转化组合计数有序化枚举对象枚举量
摘要
本文通过对两个例题——单色三角形问题(POI9714)和海战游戏(改编自Ural1212),探讨了补集转化思想在统计问题中的应用,分析比较了补集转化思想在两个例子中的作用效果和价值。
最后得出结论:补集转化思想应用于统计问题中往往有着很好的效果,我们应该注意培养逆向思维,掌握好这种非常规的统计方法。
正文
统计问题,我们认为是对于满足某些性质的对象进行计数的问题。既然是计数,那么不可避免地,其解法或多或少地建立于枚举之上。在很多情况下,“枚举”往往是低效的代名词。因此,我们通常所见到的统计问题,其最好解法动辄就达到O(n2)、O(n3)的时间复杂度,也因此统计问题的规模往往不是很大,一般都在1000以内。
如果光是这样也就罢了,更糟糕的是很多统计问题,按照直观的想法设计出来的算法往往具有令人望而生畏的时间复杂度:要么n的指数过高,要么题目中给的n就是很大的,或者时间复杂度是关于另外一个很大的量M(往往是表格的尺寸、图的边数等等)的表达式……总之,这个时候的统计问题实在不那么讨人喜欢。
于是我们又需要利用很多技巧来降低复杂度,离散化和极大化思想、二分法、事
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