加法入门【牛客tracker  每日一题】
加法入门时间限制1秒 空间限制1024M网页链接牛客tracker牛客tracker 每日一题完成每日打卡即可获得牛币。获得相应数量的牛币能在【牛币兑换中心】换取相应奖品助力每日有题做丰盈牛币日益多题目描述教会了猫猫数数Askalana决定教她一些更进一步的东西。本题与《B.数数入门》共享部分题目背景这一部分我们使用特殊的格式标注。〖引用开始〗A s k a l a n a AskalanaAskalana搭建了一个n nn层的麻将塔。从上往下数第i ii层由i ii块麻将组成。每一块麻将上面都刻了一个整数记第i ii层从左往右数第j jj块麻将上的数字为a i , j a_{i,j}ai,j​。如下所示除最下层外每块麻将的左、右两角分别由其两块麻将支撑如果一座麻将塔中每一块麻将左下、右下支撑它的麻将上的整数均不小于它自身那么称这座麻将塔是“平衡的”。更具体地对于任意的a i , j ( 1 ≦ i n ; 1 ≦ j ≦ i ) a_{i,j}(1≦in; 1≦j≦i)ai,j​(1≦in;1≦j≦i)若都有a i , j ≦ a i 1 , j a_{i,j}≦a_{i1,j}ai,j​≦ai1,j​且a i , j ≦ a i 1 , j 1 a_{i,j}≦a_{i1,j1}ai,j​≦ai1,j1​那么这座麻将塔是“平衡的”。〖引用结束〗在本题中每一块麻将上的整数都各不相同且为1 11到n × ( n 1 ) 2 \frac{n×(n1)}{2}2n×(n1)​中的一个。A s k a l a n a AskalanaAskalana按整数从小到大的顺序自上而下、自左而右的搭出了一座麻将塔。如下所示然而就在A s k a l a n a AskalanaAskalana回房间休息的间隙猫猫偷偷的将标注数字为l , l 1 , … , r l,l1,…,rl,l1,…,r的麻将与标注数字为r , r − 1 , … , l r,r−1,…,lr,r−1,…,l的麻将互换了位置。Askalana 出来后看着被破坏的麻将塔突然想要知道现在的麻将塔还是“平衡的”吗输入描述每个测试文件均包含多组测试数据。第一行输入一个整数T ( 1 ≦ T ≦ 10 5 ) T(1≦T≦10^5)T(1≦T≦105)代表数据组数每组测试数据描述如下在一行上输入三个整数n , l , r ( 2 ≦ n ≦ 10 9 ; 1 ≦ l r ≦ n × ( n 1 ) 2 ) n,l,r(2≦n≦10^9; 1≦lr≦\frac{n×(n1)}{2})n,l,r(2≦n≦109;1≦lr≦2n×(n1)​)代表麻将塔的层数、翻转的区间。输出描述对于每一组测试数据新起一行。如果反转后的数组搭出的麻将塔是“平衡的”输出Y e s YesYes否则N o NoNo。您可以以任何大小写形式输出答案例如y E s yEsyEs、y e s yesyes和Y e S YeSYeS都将被视为肯定的回答。示例1输入3 5 1 15 5 2 3 5 2 4输出No Yes No说明对于第一组测试数据破坏后的麻将塔完全不平衡了。对于第二组测试数据我们使用橙色标注被破坏的位置得到的麻将塔如公式所示。解题思路本题利用三角形塔中数字的层结构特性将区间翻转后的平衡性判断转化为检测翻转区间是否跨层的简单条件。1. 问题等价转化初始塔结构数字1 11到n ( n 1 ) 2 \frac{n(n1)}{2}2n(n1)​按自然顺序自上而下、自左而右填入n nn层三角形塔。第i ii层有i ii个数字数值范围是[ i ( i − 1 ) 2 1 , i ( i 1 ) 2 ] \big[\frac{i(i-1)}{2}1,\ \frac{i(i1)}{2}\big][2i(i−1)​1,2i(i1)​]层内严格递增。初始塔天然满足“平衡”要求每个父节点数字不大于其左下、右下子节点数字。翻转操作将区间[ l , r ] [l, r][l,r]内的值逆序映射即x ↦ l r − x x \mapsto lr-xx↦lr−x。问操作后全塔是否仍平衡。跨层必然破坏设l ll位于第L LL层。若r L ( L 1 ) 2 r \frac{L(L1)}{2}r2L(L1)​区间延伸到下一层则l ll的子节点必然落入[ l , r ] [l, r][l,r]内。翻转后l ll变成r rr而子节点变为较小的值导致父大于子破坏平衡。同层翻转无影响若翻转区间完全包含在同一层内r ≤ L ( L 1 ) 2 r \le \frac{L(L1)}{2}r≤2L(L1)​该层的父节点均来自上一层其值严格小于该层最小值l ll翻转后仍小于等于子节点该层的子节点均位于下一层其值严格大于该层最大值r rr翻转后的父节点仍小于等于子节点。故平衡得以保持。充要条件翻转后仍平衡当且仅当区间不跨层即区间长度len r − l 1 ≤ L \text{len}r-l1 \le Llenr−l1≤LL LL为l ll所在层数。2. 算法实现二分定位层数 条件判断预判若len n \text{len} nlenn因层数L ≤ n L \le nL≤n必定跨层直接输出No。二分查找l ll所在层L LL第k kk层末尾数字为k ( k 1 ) / 2 k(k1)/2k(k1)/2。二分求最小的L LL满足L ( L 1 ) / 2 ≥ l L(L1)/2 \ge lL(L1)/2≥l即l ll的层号。结果判定若len ≤ L \text{len} \le Llen≤L则输出Yes否则输出No。3. 复杂度分析时间复杂度每组数据O ( log ⁡ n ) O(\log n)O(logn)二分查找总数据量T ≤ 10 5 T \le 10^5T≤105完全可行。空间复杂度O ( 1 ) O(1)O(1)仅使用常数变量。总结核心逻辑利用塔中数字按层连续递增的性质发现“平衡性不变”等价于“翻转区间完全位于同一层内”。通过二分定位l ll所在层并与区间长度比较即可O ( log ⁡ n ) O(\log n)O(logn)判定。代码简要说明主判断函数S()读取n , l , r n, l, rn,l,r若len n \text{len} nlenn直接输出no并返回。二分查找l ll的层数初始L 1 , R 10 9 L1, R10^9L1,R109计算m i d ( m i d 1 ) / 2 mid(mid1)/2mid(mid1)/2与l ll比较最终L LL即为l ll所在层。若len L \text{len} LlenL输出no否则输出yes。主函数读入测试组数T TT循环调用S()使用快速 IO 提升效率。代码内容#includebits/stdc.husingnamespacestd;#defineendl\ntypedeflonglongll;typedefunsignedlonglongull;typedefvectorvectorllvvt;typedefpairll,llpll;constll N1e310;constll INF1e18;constll M1e610;constll mod1e97;ll dx[4]{0,1,0,-1};ll dy[4]{1,0,-1,0};llqp(ll x,ll y){ll r1;x%mod;while(y){if(y1)rr*x%mod;xx*x%mod;y1;}returnr;}voidS(){ll n,l,r;cinnlr;if(r-l1n){coutno\n;return;}ll L1,R1000000000;while(LR){ll mid(LR)1;ll nummid*(mid1)/2;if(lnum)Rmid-1;elseLmid1;}if(r-l1L)coutno\n;elsecoutyes\n;}intmain(){ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0),cout.tie(0);ll T1;cinT;while(T--)S();return0;}

相关新闻

深入解析以太网控制器MAC模块:从帧收发到1588时间戳与错误处理

深入解析以太网控制器MAC模块:从帧收发到1588时间戳与错误处理

1. 以太网控制器:现代通信的基石与核心挑战在嵌入式系统、工业自动化乃至数据中心网络的设计中,以太网控制器是连接物理世界与数字世界的桥梁。它远不止是一个简单的“网卡”,而是一个集成了复杂状态机、精密时序控制和高级协议处理的片上系统…

2026/7/23 17:52:53阅读更多 →
长久发展的离网光伏方案提供者,究竟有何独特之处?

长久发展的离网光伏方案提供者,究竟有何独特之处?

在当今能源领域,离网光伏系统为那些远离电网或需要独立供电的地区提供了可靠的电力解决方案。而那些能够长久发展的离网光伏方案提供者,必然有着其独特之处,北京长和信泰能源技术有限公司就是其中的典型代表。离网光伏系统,简单来…

2026/7/23 17:52:53阅读更多 →
CNN-Mamba-UNet融合架构在医学图像分割中的创新应用

CNN-Mamba-UNet融合架构在医学图像分割中的创新应用

1. 项目背景与核心价值在计算机视觉领域,图像分割任务一直面临着处理高分辨率图像时计算复杂度爆炸性增长的挑战。最近,我们团队尝试将CNN、Mamba和UNet这三种架构进行创新性融合,意外发现这种"三巨头"组合在医学图像分割任务中展现…

2026/7/23 17:50:53阅读更多 →
从标准SPI到MibSPI:多缓冲与自动触发如何提升嵌入式通信效率

从标准SPI到MibSPI:多缓冲与自动触发如何提升嵌入式通信效率

1. 项目概述:从标准SPI到MibSPI的演进在嵌入式系统开发中,串行外设接口(SPI)几乎是工程师们最熟悉的老朋友之一。它简单、直接,一个时钟线、两根数据线,加上片选,就能让主控芯片和传感器、存储器…

2026/7/23 20:19:30阅读更多 →
HarmonyOS 无障碍体验实战:朗读标签、焦点顺序与高对比模式

HarmonyOS 无障碍体验实战:朗读标签、焦点顺序与高对比模式

HarmonyOS 无障碍体验实战:朗读标签、焦点顺序与高对比模式 无障碍不是最后补几个标签。读屏用户能不能理解按钮含义,键盘或辅助设备能不能按正确顺序移动焦点,高对比模式下文字是否仍然可读,都会决定用户能否完成任务。本文用一个…

2026/7/23 20:19:30阅读更多 →
【Linux系统编程】进程控制(一)——进程创建与进程终止

【Linux系统编程】进程控制(一)——进程创建与进程终止

文章目录1. 进程创建1.1 fork系统调用1.2 写时拷贝1.3 fork常规用法1.4 fork调用失败的原因2. 进程终止2.1 进程终止的场景2.2 进程常见的退出方法2.2.1 return 退出退出码2.2.2 exitreturn方式 vs 函数exit2.2.3 _exitexit函数 vs 系统调用_exit缓冲区在哪里呢?本节…

2026/7/23 20:19:30阅读更多 →
ICM创芯微 CM1002-C SOT23-6 BMS电池保护芯片

ICM创芯微 CM1002-C SOT23-6 BMS电池保护芯片

特性 高精度电压检测功能 过充电保护电压 3.500V ~ 4.600V,精度 25mV 过充电解除电压 3.100V ~ 4.600V,精度 45mV 过放电保护电压 2.000V ~ 3.400V,精度 50mV 过放电解除电压 2.000V ~ 3.400V,精度 100mV 放电过流保护电压 0.015V…

2026/7/23 20:19:30阅读更多 →
MibSPI寄存器配置全解析:从引脚控制到多缓冲传输实战

MibSPI寄存器配置全解析:从引脚控制到多缓冲传输实战

1. MibSPI控制寄存器概览与设计哲学在嵌入式开发,尤其是汽车电子和工业控制领域,德州仪器的MibSPI模块因其多缓冲架构和并行引脚选项而备受青睐。但很多工程师在初次接触其寄存器手册时,往往会感到困惑:为什么一个SPI模块需要多达…

2026/7/23 20:19:30阅读更多 →
出海AI企业搭建算力基础设施,要满足哪些核心性能要求?

出海AI企业搭建算力基础设施,要满足哪些核心性能要求?

算力出海这件事,前前后后帮客户做了几十次,最关键的底线其实就四条:GPU算力密度、跨区域网络延迟、存储吞吐带宽、安全合规。不同阶段要求不一样,选错直接拉高成本还拖工期。一、AI算力出海,性能瓶颈通常卡在哪大部分问…

2026/7/23 20:17:30阅读更多 →
Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

1. 项目背景与核心需求在Go语言开发中,我们经常需要处理静态资源文件的打包问题。无论是Web应用的模板文件、前端资源,还是配置文件、证书等,都需要随程序一起分发。传统做法是将这些文件与编译后的二进制文件放在同一目录下,但这…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

1. 项目背景与核心价值LDAP(轻量级目录访问协议)作为企业级身份认证的黄金标准,已经服务了超过80%的财富500强公司。我在金融科技领域实施统一认证体系时,发现传统Java方案存在启动慢、内存占用高等痛点。而Go语言凭借其协程并发模…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:AI面试官实战指南的核心价值与适用场景 AI面试官并非替代人类HR的“黑箱工具”,而是以可解释、可审计、可迭代的方式,赋能招聘全链路的关键基础设施。其核心价值在于将主观经验沉…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具

Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具

Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具 【免费下载链接】chitchatter Secure peer-to-peer chat that is serverless, decentralized, and ephemeral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chitchatter Chitchatter是一款革命性的安…

2026/7/23 0:00:28阅读更多 →
从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表)

从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表) 当AI副业主理人不再仅满足于单次服务交付,而是主动构建可复用、可裂变、可…

2026/7/23 0:00:28阅读更多 →
油泥处理设备哪里能买到

油泥处理设备哪里能买到

油泥处理设备哪里有?这是许多从事油田、炼化、清罐业务的从业者最关心的问题。根据河南三丰环保设备有限公司的行业经验,选购油泥处理设备的核心在于设备能否适配当地环保法规与原料特性,而非单纯看价格。该公司总经理王钦田先生指出&#xf…

2026/7/23 0:00:28阅读更多 →
YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

如果你在部署 YOLOv8 时,发现推理速度只有可怜的 1-2 FPS,而别人的演示视频却能跑到 30 FPS 以上,那么问题很可能不在模型本身,而在于你的整个处理链路。很多开发者拿到一个训练好的 YOLOv8 模型后,会直接使用官方示例…

2026/7/22 22:56:18阅读更多 →
Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

1. 从零到一:为什么你需要了解 Coze 和 Dify?如果你对 AI 应用开发感兴趣,但一看到“大模型”、“智能体”、“工作流”这些词就头疼,觉得门槛太高,那这篇文章就是为你准备的。很多开发者,包括我自己&#…

2026/7/23 18:58:18阅读更多 →
AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

做自媒体的朋友应该都有体会:配图一直是个让人头疼的问题。2026年,AI生图工具已经非常成熟了,但工具太多反而不知道怎么选。以下是截至2026年6月我对主流AI生图工具的实测对比。Midjourney V8.1:速度之王2026年6月11日&#xff0c…

2026/7/23 18:58:18阅读更多 →