博客
关于我
Sonya and Queries CodeForces - 713A [字典树] 好题~
阅读量:533 次
发布时间:2019-03-08

本文共 551 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

数字奇偶性检索结构

为了高效处理大量的数字操作,我们采用前缀树(Trie)结构来存储数字的奇偶性特征。具体来说,每个数字在添加时,会被分解为每一位的奇偶性,并构建一条前缀树路径。删除操作则沿着相同的路径递减计数器。查询操作则根据给定的模式,沿着对应的奇偶性路径查询最终的计数器值。

前缀树的每个节点包含两个子节点,分别表示偶数和奇数的最后一位数字,还有一个计数器记录该节点的数字数量。这样,在处理查询时,只需沿着模式的奇偶性路径走下去,最后得到的计数器值就是符合模式的数字总数。

具体实现步骤如下:

  • 初始化前缀树根节点。
  • 对于每个操作:
    • 如果是添加操作,将数字分解为奇偶性特征,构建前缀树路径,并递增每个节点的计数器。
    • 如果是删除操作,沿着数字的奇偶性特征路径,递减每个节点的计数器。
    • 如果是查询操作,根据模式的奇偶性特征,沿着前缀树路径查询,最终返回计数器值。
  • 这种方法的时间复杂度为O(18 * t),其中t是操作的数量。由于t最大为1e5,总体复杂度为1.8e6,这在时间上是可接受的。

    数字补齐到18位的处理确保了模式匹配的准确性。无论是补齐的0还是原数字的位数,都会被正确处理,确保每一位的奇偶性匹配正确。

    通过这种方法,我们能够高效地处理三种操作,并在每次查询时快速返回符合模式的数字数量。

    转载地址:http://zkkiz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>