結果

問題 No.2325 Skill Tree
ユーザー navel_tos
提出日時 2023-05-29 20:11:14
言語 PyPy3
(7.3.15)
結果
AC  
実行時間 2,830 ms / 3,000 ms
コード長 2,366 bytes
コンパイル時間 382 ms
コンパイル使用メモリ 82,048 KB
実行使用メモリ 296,672 KB
最終ジャッジ日時 2024-12-28 10:16:55
合計ジャッジ時間 64,800 ms
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ソースコード

diff # 

#MMA Contest 015 D

'''
技がN個ある。すべての技にはレベルと技の制限がある。
たくさんクエリを送るので即答せよ。
1. レベルXのスライムは、どの技まで覚えられる？
2. 技yを覚えるために必要な最小レベルは？

とりあえず座標圧縮したくなる。
低レベルから順にシミュレーションすればいいか たぶん

クエリ2は最後にまとめて処理しよう。

技の習得フラグをどうしようかな。習得待機状態を作りたいよね。
逆辺を張っておく？「この技を覚えたら、次の技の習得判定を行う」って方式で。
'''
from collections import defaultdict as dd, deque as dq
f=lambda:list(map(int,input().split()))

#入力受取
N=int(input()); Skill=[[1,-1]]; Level=set([1]); revG=[[] for _ in range(N)]
for i in range(1,N):
    L,A=f(); Skill.append([L,A-1]); Level.add(L); revG[A-1].append(i)
Q=int(input()); Query=[]
for _ in range(Q):
    t,x=f()
    if t==1: Query.append([t,x]); Level.add(x)
    if t==2: Query.append([t,x-1])

#レベルの座標圧縮
Level=sorted(Level); D={j:i for i,j in enumerate(Level)}; Simu=[]
for i in range(N): Skill[i][0]=D[Skill[i][0]]; Simu.append((Skill[i][0],0,i))
for i in range(Q):
    if Query[i][0]==1: Query[i][1]=D[Query[i][1]]; Simu.append((Query[i][1],1,i))

#下のレベルから愚直にシミュレーション
Simu=dq(sorted(Simu)); Known=[-1]*N; Ans=[0]*Q
Lv,Task,Num=Simu.popleft(); Known[0]=1; allskill=1
while Simu:
    Lv,Task,Num=Simu.popleft()
    if Task==0:  #技の習得判定
        Standby=dq()
        if Known[Skill[Num][1]]<=0: Known[Num]=0  #-1はレベル不足、0は習得待機状態
        if Known[Skill[Num][1]]> 0:  #元の技を習得済なら
            Known[Num]=Level[Lv]; allskill+=1
            for next in revG[Num]:
                if Known[next]==0: Standby.append(next)
            while Standby:  #ストックした技を習得
                next=Standby.popleft()
                Known[next]=Level[Lv]; allskill+=1
                for go in revG[next]:
                    if Known[go]==0: Standby.append(go)
    elif Task==1:  #今覚えている技数を教える
        Ans[Num]=allskill

#回答
for i in range(Q):
    t,x=Query[i]
    if t==1: print(Ans[i])
    if t==2: print(Known[x]) if Known[x]>0 else print(-1)
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