結果
問題 |
No.3252 Constrained Moving
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ユーザー |
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提出日時 | 2025-09-06 01:32:12 |
言語 | C++17 (gcc 13.3.0 + boost 1.87.0) |
結果 |
AC
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実行時間 | 29 ms / 2,000 ms |
コード長 | 12,742 bytes |
コンパイル時間 | 5,810 ms |
コンパイル使用メモリ | 282,992 KB |
実行使用メモリ | 7,716 KB |
最終ジャッジ日時 | 2025-09-06 01:32:20 |
合計ジャッジ時間 | 7,135 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge4 / judge3 |
(要ログイン)
ファイルパターン | 結果 |
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sample | AC * 2 |
other | AC * 30 |
ソースコード
#ifndef HIDDEN_IN_VS // 折りたたみ用 // 警告の抑制 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS // ライブラリの読み込み #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 型名の短縮 using ll = long long; using ull = unsigned long long; // -2^63 ~ 2^63 = 9e18(int は -2^31 ~ 2^31 = 2e9) using pii = pair<int, int>; using pll = pair<ll, ll>; using pil = pair<int, ll>; using pli = pair<ll, int>; using vi = vector<int>; using vvi = vector<vi>; using vvvi = vector<vvi>; using vvvvi = vector<vvvi>; using vl = vector<ll>; using vvl = vector<vl>; using vvvl = vector<vvl>; using vvvvl = vector<vvvl>; using vb = vector<bool>; using vvb = vector<vb>; using vvvb = vector<vvb>; using vc = vector<char>; using vvc = vector<vc>; using vvvc = vector<vvc>; using vd = vector<double>; using vvd = vector<vd>; using vvvd = vector<vvd>; template <class T> using priority_queue_rev = priority_queue<T, vector<T>, greater<T>>; using Graph = vvi; // 定数の定義 const double PI = acos(-1); int DX[4] = { 1, 0, -1, 0 }; // 4 近傍(下,右,上,左) int DY[4] = { 0, 1, 0, -1 }; int INF = 1001001001; ll INFL = 4004004003094073385LL; // (int)INFL = INF, (int)(-INFL) = -INF; // 入出力高速化 struct fast_io { fast_io() { cin.tie(nullptr); ios::sync_with_stdio(false); cout << fixed << setprecision(18); } } fastIOtmp; // 汎用マクロの定義 #define all(a) (a).begin(), (a).end() #define sz(x) ((int)(x).size()) #define lbpos(a, x) (int)distance((a).begin(), std::lower_bound(all(a), (x))) #define ubpos(a, x) (int)distance((a).begin(), std::upper_bound(all(a), (x))) #define Yes(b) {cout << ((b) ? "Yes\n" : "No\n");} #define rep(i, n) for(int i = 0, i##_len = int(n); i < i##_len; ++i) // 0 から n-1 まで昇順 #define repi(i, s, t) for(int i = int(s), i##_end = int(t); i <= i##_end; ++i) // s から t まで昇順 #define repir(i, s, t) for(int i = int(s), i##_end = int(t); i >= i##_end; --i) // s から t まで降順 #define repe(v, a) for(const auto& v : (a)) // a の全要素(変更不可能) #define repea(v, a) for(auto& v : (a)) // a の全要素(変更可能) #define repb(set, d) for(int set = 0, set##_ub = 1 << int(d); set < set##_ub; ++set) // d ビット全探索(昇順) #define repis(i, set) for(int i = lsb(set), bset##i = set; i < 32; bset##i -= 1 << i, i = lsb(bset##i)) // set の全要素(昇順) #define repp(a) sort(all(a)); for(bool a##_perm = true; a##_perm; a##_perm = next_permutation(all(a))) // a の順列全て(昇順) #define uniq(a) {sort(all(a)); (a).erase(unique(all(a)), (a).end());} // 重複除去 #define EXIT(a) {cout << (a) << endl; exit(0);} // 強制終了 #define inQ(x, y, u, l, d, r) ((u) <= (x) && (l) <= (y) && (x) < (d) && (y) < (r)) // 半開矩形内判定 // 汎用関数の定義 template <class T> inline ll powi(T n, int k) { ll v = 1; rep(i, k) v *= n; return v; } template <class T> inline bool chmax(T& M, const T& x) { if (M < x) { M = x; return true; } return false; } // 最大値を更新(更新されたら true を返す) template <class T> inline bool chmin(T& m, const T& x) { if (m > x) { m = x; return true; } return false; } // 最小値を更新(更新されたら true を返す) template <class T> inline int getb(T set, int i) { return (set >> i) & T(1); } template <class T> inline T smod(T n, T m) { n %= m; if (n < 0) n += m; return n; } // 非負mod // 演算子オーバーロード template <class T, class U> inline istream& operator>>(istream& is, pair<T, U>& p) { is >> p.first >> p.second; return is; } template <class T> inline istream& operator>>(istream& is, vector<T>& v) { repea(x, v) is >> x; return is; } template <class T> inline vector<T>& operator--(vector<T>& v) { repea(x, v) --x; return v; } template <class T> inline vector<T>& operator++(vector<T>& v) { repea(x, v) ++x; return v; } #endif // 折りたたみ用 #if __has_include(<atcoder/all>) #include <atcoder/all> using namespace atcoder; #ifdef _MSC_VER #include "localACL.hpp" #endif using mint = modint998244353; //using mint = static_modint<(int)1e9+7>; //using mint = modint; // mint::set_mod(m); using vm = vector<mint>; using vvm = vector<vm>; using vvvm = vector<vvm>; using vvvvm = vector<vvvm>; using pim = pair<int, mint>; #endif #ifdef _MSC_VER // 手元環境(Visual Studio) #include "local.hpp" #else // 提出用(gcc) int mute_dump = 0; int frac_print = 0; #if __has_include(<atcoder/all>) namespace atcoder { inline istream& operator>>(istream& is, mint& x) { ll x_; is >> x_; x = x_; return is; } inline ostream& operator<<(ostream& os, const mint& x) { os << x.val(); return os; } } #endif inline int popcount(int n) { return __builtin_popcount(n); } inline int popcount(ll n) { return __builtin_popcountll(n); } inline int lsb(int n) { return n != 0 ? __builtin_ctz(n) : 32; } inline int lsb(ll n) { return n != 0 ? __builtin_ctzll(n) : 64; } inline int msb(int n) { return n != 0 ? (31 - __builtin_clz(n)) : -1; } inline int msb(ll n) { return n != 0 ? (63 - __builtin_clzll(n)) : -1; } #define dump(...) #define dumpel(v) #define dump_math(v) #define input_from_file(f) #define output_to_file(f) #define Assert(b) { if (!(b)) { vc MLE(1<<30); EXIT(MLE.back()); } } // RE の代わりに MLE を出す #endif // ------------------------------- ここを実装 ------------------------------- // 問題を表す型 using PRB = tuple<int, int, ll, vl>; // 答えは [0..CLS) のいずれかとする. constexpr int CLS = 4; // 問題 prob の愚直解を返す. int naive(const PRB& prob) { auto& [S, T, K, a] = prob; int n = sz(a); vi dist(n, INF); dist[S] = 0; queue<int> q; q.push(S); while (!q.empty()) { auto s = q.front(); q.pop(); rep(t, n) { if (a[s] + a[t] > K) continue; if (dist[t] != INF) continue; dist[t] = dist[s] + 1; q.push(t); } } int res = dist[T]; if (res == INF) res = -1; return res + 1; } // 問題 prob の特徴ベクトル vec を返す(無効な prob に対しては空リストを返す) vi feature_extraction(const PRB& prob) { vi vec; auto& [S, T, K, a] = prob; int n = sz(a); if (S == T) return vec; auto aS = (int)a[S]; auto aT = (int)a[T]; auto am = (int)*min_element(all(a)); repi(wS, -1, 1) repi(wT, -1, 1) repi(wm, -1, 1) repi(wK, -1, 1) { vec.push_back(wS * aS + wT * aT + wm * am + wK * K); } return vec; } // 調べるべき問題 prob のリスト probs を返す. vector<PRB> create_problems() { vector<PRB> probs; mt19937_64 mt((int)time(NULL)); uniform_int_distribution<ll> rnd(0, (ll)1e18); int N = 15; int D = 5; repi(n, 2, N) rep(s, n) rep(t, n) repi(k, 1, D) { vl a(n); rep(i, n) a[i] = rnd(mt) % D + 1; PRB prob = { s, t, k, a }; probs.push_back(prob); } return probs; } // -------------------------------------------------------------------------- //【決定木】 /* * Decision_tree<CLS>() : O(1) * クラス [0..CLS) を分類するための空の決定木を準備する. * * int size() : O(1) * データ数を返す. * * add_data(vi X, int y) : O(1) * (特徴ベクトル, クラス) = (X, y) を追加する. * * build() : O(n log n) (?) * 決定木を構築する. * * int predict(vi X) : O(log n) (?) * 特徴ベクトル X の属するクラスを返す. * * to_string() : O(n) * 決定木埋め込み用の文字列を出力する. */ template <int CLS> class Decision_tree { // ChatGPT 作 struct Node { int feature = -1; int threshold = 0; int label = -1; Node* left = nullptr, * right = nullptr; }; vvi Xs; vi ys; int DIM; Node* rt; Node* build_tree(vi& idx) { int n = sz(idx); // 全部同じクラスなら葉 bool same = true; repi(i, 1, n - 1) if (ys[idx[i]] != ys[idx[0]]) { same = false; break; } if (same) { Node* leaf = new Node(); leaf->label = ys[idx[0]]; return leaf; } int best_feat = -1; int best_thr = 0; double best_score = 1e18; // 特徴量ごとに候補探索 rep(feat, DIM) { vector<pii> vals; vals.reserve(n); repe(id, idx) vals.push_back({ Xs[id][feat], ys[id] }); sort(vals.begin(), vals.end()); // prefix 集計 array<int, CLS> left_cnt, right_cnt; left_cnt.fill(0); right_cnt.fill(0); repe(v, vals) right_cnt[v.second]++; int left_size = 0, right_size = n; rep(i, n - 1) { int cls = vals[i].second; left_cnt[cls]++; right_cnt[cls]--; left_size++; right_size--; if (vals[i].first == vals[i + 1].first) continue; auto gini = [](const array<int, CLS>& cnt, int sz) { if (sz == 0) return 0.0; double g = 1.0; rep(c, CLS) { double p = (double)cnt[c] / sz; g -= p * p; } return g; }; double score = gini(left_cnt, left_size) * left_size + gini(right_cnt, right_size) * right_size; if (score < best_score) { best_score = score; best_feat = feat; best_thr = vals[i + 1].first; } } } // 同じ特徴量なのにクラスが別のものがあれば不可能 Assert(best_feat != -1); vi L, R; repe(id, idx) { if (Xs[id][best_feat] < best_thr) L.push_back(id); else R.push_back(id); } // 毎回ほぼ半分ずつに分かれてくれるなら高速 Node* node = new Node(); node->feature = best_feat; node->threshold = best_thr; node->left = build_tree(L); node->right = build_tree(R); return node; } void to_string(Node* node) { if (!node) return; if (node->label != -1) { cout << "return " << node->label << ";"; return; } cout << "if(v[" << node->feature << "]<" << node->threshold << ")"; to_string(node->left); cout << "else "; to_string(node->right); } public: Decision_tree() : DIM(-1), rt(nullptr) { // verify : https://atcoder.jp/contests/arc192/tasks/arc192_b } // データ数を返す. int size() { return sz(Xs); } // (特徴ベクトル, クラス) = (X, y) を追加する. void add_data(const vi& X, int y) { // verify : https://atcoder.jp/contests/arc192/tasks/arc192_b Xs.push_back(X); ys.push_back(y); } // 決定木を構築する. void build() { // verify : https://atcoder.jp/contests/arc192/tasks/arc192_b vi idx(sz(Xs)); iota(all(idx), 0); DIM = sz(Xs[0]); rt = build_tree(idx); } // 特徴量ベクトル X の属するクラスを返す. int predict(const vi& X) { // verify : https://atcoder.jp/contests/arc192/tasks/arc192_b Node* node = rt; while (1) { if (node->label != -1) return node->label; if (X[node->feature] < node->threshold) node = node->left; else node = node->right; } } // 決定木埋め込み用の文字列を出力する. void to_string() { // verify : https://atcoder.jp/contests/arc192/tasks/arc192_b cout << "int predict(const vi& v){\n"; to_string(rt); cout << "\n}\n"; } }; // 抽出した特徴量だけで答えが決まるかチェックし,大丈夫なら決定木埋め込み用文字列を出力する. Decision_tree<CLS> embed_decision_tree() { auto probs = create_problems(); // (特徴ベクトル, 答え) の形の決定木学習用データを用意する. map<vi, int> vec2ans; int cnt_valid_data = 0; for (auto& prob : probs) { auto vec = feature_extraction(prob); // 無効な問題は無視する. if (vec.empty()) continue; cnt_valid_data++; auto ans = naive(prob); if (vec2ans.count(vec)) { // 同じ特徴量をもつ問題で答えの異なるものがあれば失敗. if (vec2ans[vec] != ans) { dump("------------- ERROR! -------------"); dump("vec:", vec); dump("prob1:", prob); dump("ans1 :", ans); for (auto& prob2 : probs) { auto vec2 = feature_extraction(prob2); if (vec == vec2) { auto ans2 = naive(prob2); dump("prob2:", prob2); dump("ans2 :", ans2); exit(-1); } } } } else { vec2ans[vec] = ans; } } dump("cnt_valid_data:", cnt_valid_data, "→", "sz(vec2ans):", sz(vec2ans)); // 決定木を作成して埋め込む. Decision_tree<CLS> T; for (auto [vec, ans] : vec2ans) T.add_data(vec, ans); T.build(); T.to_string(); exit(0); return T; } // --------------- embed_decision_tree() からの出力を貼る ---------------- int predict(const vi& v) { if (v[5] < 0)if (v[11] < 0)return 0; else if (v[29] < 0)return 0; else return 3; else return 2; } // ---------------------------------------------------------------------- int main() { // input_from_file("input.txt"); // output_to_file("output.txt"); // embed_decision_tree(); int n, s, t; ll k; cin >> n >> s >> t >> k; s--; t--; vl a(n); cin >> a; PRB prob{ s, t, k, a }; dump("naive:", naive(prob) - 1); dump("====="); auto vec = feature_extraction(prob); cout << predict(vec) - 1 << endl; }