P5324 [BJOI2019] 删数 题解

P5324 [BJOI2019] 删数 题解

核心：从题意性质转换 线段树技巧优化#

1. 问题重述#

给定长度为 n 的数列。定义一次删数操作：若当前数列长度为 k，则删掉所有值等于 k 的数。若经过若干次操作后数列为空，则称该数列可删空。
有 m 次修改，每次修改为单点修改（将某个位置的值改为 x）或整体加减（所有数同时 +1 或 -1）。每次修改后，询问至少还需要修改几个数（任意修改，不限值域），才能使当前数列可删空。

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2. 核心转化：删空与区间覆盖的等价性#

2.1 删空过程的本质#

设 cnt[i] 表示数列中值为 i 的元素个数。当数列长度为 k 时，如果 cnt[k] > 0，则一次操作会删除这 cnt[k] 个数，长度变为 k - cnt[k]；若 cnt[k] = 0，则无法继续，数列不能删空。
因此，可删空的充要条件是：存在一条从 n 到 0 的递减路径
n = p₁ > p₂ > … > p_t = 0，使得对于每个 j，都有 cnt[pⱼ] = pⱼ - pⱼ₊₁。
也就是说，在长度为 pⱼ 时，值为 pⱼ 的数的个数恰好等于要减少的长度，使得长度能精确跳到下一个目标值。

2.2 转化为区间覆盖#

对于每个数值 i（1 ≤ i ≤ n），若 cnt[i] > 0，则它对应一次“跳跃”：从 i 跳到 i - cnt[i]。这个跳跃覆盖了长度区间 (i - cnt[i], i]。用闭区间表示为
[i - cnt[i] + 1, i]，长度为 cnt[i]。

关键结论：
数列可删�� 当且仅当 所有这些区间恰好不重叠且无缝地覆盖 [1, n]。

证明：

• 必要性（可删空 ⇒ 区间完美覆盖）：
  若数列可删空，则存在上述路径 p₁, …, p_t。对于每个 pⱼ，其对应的区间是 [pⱼ₊₁ + 1, pⱼ]（因为 pⱼ - cnt[pⱼ] = pⱼ₊₁）。这些区间按右端点从大到小排列，正好首尾相接，拼接成 [1, n]。而所有 cnt[i] > 0 的 i 中，只有这些 pⱼ 会被使用，其余 i 的区间不存在（因为 cnt[i]=0），所以总覆盖恰好是 [1, n] 且无重叠。

• 充分性（区间完美覆盖 ⇒ 可删空）：
  若这些区间恰好覆盖 [1, n]，则将这些区间按右端点从小到大排序，右端点序列即为 r₁ < r₂ < … < r_t = n（因为要覆盖到 n）。每个区间的左端点为 lⱼ = rⱼ - cnt[rⱼ] + 1，由于区间无缝拼接，必有 lⱼ = rⱼ₋₁ + 1，即 cnt[rⱼ] = rⱼ - rⱼ₋₁。从 n 开始，依次以 rⱼ 为当前长度执行删除，每次恰好删掉 cnt[rⱼ] 个等于 rⱼ 的数，长度变为 rⱼ₋₁，最终到达 0。因此可删空

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3. 动态维护#

我们需要在 m 次修改后快速计算答案。修改有两种：

• 单点修改：将某个 a[p] 改为 x（x 在 [1, n] 内）。
• 整体加减：所有元素同时 +1 或 -1（可能使某些值超出 [1, n]）。

如果直接维护 cnt 数组和覆盖情况，每次整体加减都要更新所有元素的“值”，这会超时。因此必须设计更高效的方法。

3.1 引入全局偏移量 start#

我们并不真的修改每个元素，而是维护一个全局偏移量 start，使得实际值 = 存储值 - start（等价地，存储值 = 实际值 + start）。
初始令 start = BASE（一个足够大的常数，如 150000），这样所有实际值在 [1, n] 的元素，其存储值都在 [BASE+1, BASE+n] 范围内，便于作为数组下标。

• 当整体加 1 时，所有实际值都 +1。若我们保持存储值不变，则需要让 start 减 1（因为实际值 = 存储值 - start，start 减小则实际值增大）。
• 当整体减 1 时，start 加 1。

这样，整体加减只需 O(1) 修改 start，而不需要遍历数组。

3.2 覆盖数组与查询窗口#

我们在存储值轴上维护一个覆盖数组 cover[pos]，表示位置 pos（存储值）被多少个区间覆盖。
当前数列的实际值域是 [1, n]，对应的存储值范围是 [start+1, start+n]，我们称这个区间为查询窗口，右端点记为 up = start + n。
每次询问，我们只需要求出该窗口内 cover[pos] == 0 的位置个数即可。

线段树就是维护这个 cover 数组的。

3.3 整体加减时的边界处理#

整体加减时，start 改变，查询窗口整体平移。同时，由于所有数值也整体平移，所有覆盖区间也整体平移。
但我们并不移动线段树中的区间，而是通过调整窗口边界处的覆盖来保持正确性。

情况一：整体加 1（x = 1）
此时实际值全部 +1，因此所有区间整体右移一位。
在移动前，查询窗口右端点为 up = start + n。原来在 up 这个存储值位置可能有覆盖（因为数值为 up - start = n 的区间可能覆盖到它），但整体右移后，该覆盖会移动到 up+1，而新窗口的右端点变为 up-1（因为 start 减小了 1），所以该覆盖不再影响新窗口。
因此，我们要先将 cnt[up] 对应的旧区间 [up - cnt[up] + 1, up] 整体减 1（从覆盖数组中移除），然后再执行 start--。

情况二：整体减 1（x = -1）
此时所有区间整体左移一位。
我们先执行 start++，此时新窗口右端点为 up = start + n（这个 up 是更新后的值）。原来在 up+1 位置的覆盖（因为整体左移，原本覆盖在 up+1 的区间现在移到 up）现在进入了新窗口。
所以，在 start++ 之后，我们要将 cnt[up] 对应的新区间 [up - cnt[up] + 1, up] 整体加 1（添加覆盖）。

这样，每次整体加减只需修改一个区间（或者先减后移、先移后加），复杂度 O(log N)。

3.4 单点修改#

单点修改 a[p] 从旧值 old（存储值）变为新值 new_val = start + x（x 是输入的实际值）。

我们需要更新 cnt 数组，并调整覆盖数组：

1. 删除旧值的影响：
   cnt[old] 减少 1，所以其区间长度减 1，左端点右移一位。原来的左端点是 old - cnt[old] + 1（使用修改前的 cnt[old]），新的左端点是 old - (cnt[old]-1) + 1 = old - cnt[old] + 2。
   因此，只需在原来的左端点位置 old - cnt[old] + 1 处将覆盖数减 1（相当于移除了该点覆盖）。
   但只有 old ≤ up 时才需要操作，因为若 old > up，该区间完全在窗口右边，不影响当前答案。

2. 更新 cnt[old]--，a[p] = new_val，cnt[new_val]++。

3. 添加新值的影响：
   cnt[new_val] 增加 1，区间长度增 1，左端点左移一位。新左端点为 new_val - cnt[new_val] + 1（使用修改后的 cnt[new_val]）。
   在该位置将覆盖数加 1。同样，只有 new_val ≤ up 时才操作。

注意：这里对窗口外的修���并不影响当前答案，但 cnt 数组和 a[p] 必须更新，因为未来 start 变化可能使这些值进入窗口。

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4. 线段树的巧妙设计#

我们需要支持两种操作：区间加（对 cover 数组进行 ±1）和查询区间内 0 的个数。

4.1 为什么不直接维护 0 的个数？#

如果直接维护 cnt0（区间内 0 的个数），那么区间加 1 时，原来为 0 的位置变成 1（cnt0 减少），原来为 -1 的位置变成 0（但覆盖数不会为负，所以不会有 -1）。然而区间加 1 还可能使某些 1 变成 2，不影响 cnt0，但无法快速更新——我们需要知道区间内 0 的个数如何变化，但区间加操作会改变每个位置的覆盖值，且每个位置变化后是否成为 0 取决于其原值，这在区间操作中无法快速合并。

4.2 利用最小值与最小值个数#

由于覆盖数始终 ≥ 0（我们保证操作合法，不会出现负数），值为 0 的位置就是整个区间内最小值的位置。因此，我们只需维护每个区间的最小值 mn 以及最小值出现的次数 cnt_mn。

• 区间加 v 时，整个区间的最小值也加 v，所以 mn += v，同时更新懒标记 add += v。cnt_mn 保持不变，因为最小值整体移动，其出现次数不变。
• 查询时，若当前节点区间被完全包含，则 0 的个数为：若 mn == 0，则返回 cnt_mn，否则返回 0。
• 合并左右孩子时，mn = min(左.mn, 右.mn)，cnt_mn 为左右中 mn 值等于该最小值的个数之和。

这样，区间加和查询都变得非常简单，且不需要关心每个位置的具体值，只需维护两个整数和懒标记。

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5. 复杂度分析#

• 线段树大小约为 3 * BASE（约 45 万），建树 O(N)。
• 每次 change 或 query 都是 O(log N)。
• 每次修改涉及常数次线段树操作，因此总复杂度 O((n+m) log n)，可轻松通过 150000 的数据。

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AC code#

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
const int BASE = 150000;
const int N = 450005;  
int n, m;
int st = BASE;
int a[N];
int cnt[N];      
struct node {
	int l, r;
	int mn;
	int cnt_mn;
	int add;
};
node t[N * 4];
void pushup(int p) {
	t[p].mn = min(t[p * 2].mn, t[p * 2 + 1].mn);
	t[p].cnt_mn = 0;
	
	if (t[p].mn == t[p * 2].mn) t[p].cnt_mn += t[p * 2].cnt_mn;
	if (t[p].mn == t[p * 2 + 1].mn) t[p].cnt_mn += t[p * 2 + 1].cnt_mn;
}
void build (int p, int l, int r) {
	t[p].l = l, t[p].r = r;
	t[p].add = 0;
	if (l == r) {
		t[p].mn = 0;
		t[p].cnt_mn = 1;
		return;
	}
	
	int mid = (l + r) / 2;
	build(p * 2, l, mid);
	build(p * 2 + 1, mid + 1, r);
	
	pushup(p);
}
void spread (int p) {
	if (t[p].add) {
		t[p * 2].mn += t[p].add;
		t[p * 2].add += t[p].add;
		t[p * 2 + 1].mn += t[p].add;
		t[p * 2 + 1].add += t[p].add;
		t[p].add = 0;
	}
}
void change(int p, int l, int r, int v) {
	if (t[p].l >= l && t[p].r <= r) {
		t[p].mn += v;
		t[p].add += v;
		return;
	}
	
	spread(p);
	
	int mid = (t[p].l + t[p].r) / 2;
	if (l <= mid) change(p * 2, l, r, v);
	if (r > mid) change(p * 2 + 1, l, r, v);
	
	pushup(p);
}
ll query(int p, int l, int r) {
	if (t[p].l >= l && t[p].r <= r) {
		if (t[p].mn == 0) return t[p].cnt_mn;
		else return 0;
	}
	
	spread(p);
	
	int mid = (t[p].l + t[p].r) / 2;
	
	ll res = 0;
	
	if (l <= mid) res += query(p * 2, l, r);
	if (r > mid) res += query(p * 2 + 1, l, r);
	
	return res;
}
int main() {
	freopen ("delete.in", "r", stdin);
	freopen ("delete.out", "w", stdout);
ios::sync_with_stdio (false);
cin.tie (class="hljs-number">0);

cin &gt;&gt; n &gt;&gt; m;

build (class="hljs-number">1, class="hljs-number">1, N - class="hljs-number">3);

for (int i = class="hljs-number">1; i &lt;= n; i ++) {
	int x; cin &gt;&gt; x;
	a[i] = st + x;
	cnt[a[i]] ++;
}

for (int i = st + class="hljs-number">1; i &lt;= st + n; i ++) {
	if (cnt[i]) {
		int L = i - cnt[i] + class="hljs-number">1;
		int R = i;
		change (class="hljs-number">1, L, R, class="hljs-number">1);
	}
}

while (m --) {
	int p, x; cin &gt;&gt; p &gt;&gt; x;

	if (p == class="hljs-number">0) {             
		int up = st + n;

		if (x == class="hljs-number">1) {          
			if (cnt[up] &gt; class="hljs-number">0) {
				int L = up - cnt[up] + class="hljs-number">1;
				change (class="hljs-number">1, L, up, -class="hljs-number">1);
			}

			st --;
		} 
		else {                      
			st ++;
			int new_up = st + n;

			if (cnt[new_up] &gt; class="hljs-number">0) {
				int L = new_up - cnt[new_up] + class="hljs-number">1;
				change (class="hljs-number">1, L, new_up, class="hljs-number">1);
			}
		}
	} 
	else {                     
		int old = a[p];
		int new_val = st + x;

		if (old &lt;= st + n) {
			int L = old - cnt[old] + class="hljs-number">1;
			change (class="hljs-number">1, L, L, -class="hljs-number">1);
		}

		cnt[old] --;
		a[p] = new_val;
		cnt[new_val] ++;

		if (new_val &lt;= st + n) {
			int L = new_val - cnt[new_val] + class="hljs-number">1;
			change (class="hljs-number">1, L, L, class="hljs-number">1);
		}
	}

	cout &lt;&lt; query (class="hljs-number">1, st + class="hljs-number">1, st + n) &lt;&lt; class="hljs-string">'\n';
}

return class="hljs-number">0;
}

6. 关键点#

1. 题意转化：将删数条件转化为区间覆盖的充要条件，答案即为未覆盖位置数。(核心性质推导)
2. 整体偏移 start：用 O(1) 时间处理整体加减，避免遍历数组。
3. 边界处理：整体加减时，只需处理窗口右边界的一个区间，保证覆盖数组的正确性。
4. 线段树 mn 与 cnt_mn：利用覆盖数非负的特性，用最小值和最小值个数巧妙求 0 的个数，区间加只需修改 mn 和 add。
5. 单点修改：只修改左端点，因为 cnt 变化 1 只影响区间长度 1 的边界。

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原文链接：https://www.cnblogs.com/lvwangshuOI/p/22854124