引言
在编程竞赛和算法挑战中,我们经常会遇到各种类型的组合问题。这些问题不仅考验我们的逻辑思维能力,还要求我们熟练掌握数据结构和算法。在这篇文章中,我们将探讨一个有趣的问题——“准备考试”,这个问题来自于一个虚构的情境,但其所涉及的算法和数据结构却是现实世界问题解决中的核心。
问题描述
Monocarc正在准备他的大学第一次考试。考试中将包含n
个不同的问题,编号从1到n
。教授准备了m
个问题列表,每个列表包含n-1
个不同的问题。每个列表由一个整数a_i
标识,表示该列表中唯一没有的问题的编号。Monocarc知道k
个问题的答案。我们需要确定,对于每个列表,如果Monocarc知道所有问题的答案,他将通过考试。
输入输出
输入
- 第一行包含一个整数
t
(1 ≤t
≤ 10^4),表示测试用例的数量。 - 每个测试用例包含三行:
- 第一行包含三个整数
n
,m
和k
(2 ≤n
≤ 3 * 10^5,1 ≤m
,k
≤n
),分别表示问题的数量、列表的数量和Monocarc知道答案的问题数量。 - 第二行包含
m
个不同的整数a_1, a_2, ..., a_m
,表示每个列表中唯一没有的问题的编号。 - 第三行包含
k
个不同的整数q_1, q_2, ..., q_k
,表示Monocarc知道答案的问题编号。
- 第一行包含三个整数
输出
对于每个测试用例,输出一个由m
个字符组成的字符串。如果Monocarc通过第i
个问题列表的考试,输出字符为'1';否则为'0'。
示例
输入
4
4 3 2
2 3 4
1 2
5 3 4
2 3 4
1 2 4
5 3 3
2 3 4
1 2 3
4 3 2
1 2 4
1 2 3
输出
010
011
000
110
问题分析
这个问题的关键在于如何高效地判断Monocarc是否知道列表中的所有问题。我们可以通过以下步骤来解决这个问题:
- 创建已知问题集合:首先,我们需要创建一个集合,包含Monocarc知道的所有问题编号。
- 遍历每个列表:对于每个问题列表,我们需要检查列表中唯一没有的问题编号是否在已知问题集合中。
- 判断通过与否:如果列表中唯一没有的问题编号不在已知问题集合中,那么Monocarc将通过这个列表的考试。
算法设计
集合操作
在这个问题中,集合操作是关键。我们可以使用Python的set
数据结构来存储Monocarc知道的问题编号。集合提供了快速的成员检查,这对于我们的算法至关重要。
算法步骤
- 读取输入:首先,我们需要读取测试用例的数量
t
,然后对于每个测试用例,读取问题的数量n
,列表的数量m
,以及Monocarc知道答案的问题数量k
。 - 创建已知问题集合:对于每个测试用例,我们将Monocarc知道的问题编号存储在一个集合中。
- 遍历列表:对于每个问题列表,我们检查列表中唯一没有的问题编号是否在已知问题集合中。
- 输出结果:根据上述检查,我们构建一个字符串,表示Monocarc是否通过每个列表的考试。
代码实现
def prepare_for_exam(test_cases):results = []for n, m, k, known_questions, question_lists in test_cases:known_questions_set = set(known_questions)result = ''for a in question_lists:if a not in known_questions_set:result += '0'else:result += '1'results.append(result)return results# 读取输入
t = int(input())
test_cases = []for _ in range(t):n, m, k = map(int, input().split())known_questions = list(map(int, input().split()))question_lists = []for _ in range(m):question_lists.append(int(input()))test_cases.append((n, m, k, known_questions, question_lists))# 调用函数并打印结果
results = prepare_for_exam(test_cases)
for result in results:print(result)
代码分析
这段代码首先定义了一个函数prepare_for_exam
,它接受一个包含所有测试用例的列表。对于每个测试用例,我们创建一个集合known_questions_set
,包含Monocarc知道答案的问题编号。然后,我们遍历每个问题列表,检查列表中唯一没有的问题编号是否在已知问题集合中。如果是,我们在结果字符串中添加'1',否则添加'0'。最后,我们将结果字符串添加到结果列表中。
扩展讨论
性能考虑
在这个问题中,我们使用了集合来存储已知问题编号,这使得成员检查的时间复杂度为O(1)。这是解决这个问题的关键,因为我们需要对每个列表进行快速检查。
边界条件
在实际应用中,我们还需要考虑一些边界条件,比如当k
等于n
时,Monocarc知道所有问题的答案,这时他将通过所有列表的考试。另外,当k
为0时,他将无法通过任何列表的考试。
算法优化
在某些情况下,我们可能需要进一步优化算法。例如,如果已知问题的数量k
非常小,我们可以考虑使用位运算来代替集合操作,以减少内存使用。
结论
通过这个问题,我们不仅学习了如何使用集合来解决实际问题,还了解了算法设计中的关键考虑因素,如性能和边界条件。这个问题是一个很好的例子,展示了如何将理论知识应用到实际问题中。