入力が少ない(n < 100000)場合はJava標準の Scanner で大丈夫.
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void debug(Object ... objs){
System.out.println(Arrays.toString(objs));
}
public static void main(String[] args){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// input here
sc.close();
}
}
入力が多い場合は, Java標準のScannerでは間に合わない. なので, 正規表現を使わないScannerを自作する必要がある.
public static class Scanner implements AutoCloseable {
private BufferedReader br;
private StringTokenizer tok;
public Scanner(InputStream is) {
br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
}
private void getLine() {
try {
while (!hasNext()) {tok = new StringTokenizer(br.readLine());}
} catch(IOException e){ /* ignore */ }
}
private boolean hasNext() {
return tok != null && tok.hasMoreTokens();
}
public String next() {
getLine(); return tok.nextToken();
}
public int nextInt(){
return Integer.parseInt(next());
}
// 他のnextXXXもXXX.parseXXX()メソッドを使って作れるので省略
public void close() {
try{ br.close(); } catch (IOException e){ /*ignore*/ }
}
}
よく使う定数(INF, EPS等)
public static final int INF = Integer.MAX_VALUE / 2 - 1;
public static final long INF = Long.MAX_VALUE / 2 - 1;
public static final double EPS = 1e-9;
java.util.Arrays は弱いので, 適宜ヘルパ関数を定義しておくと便利.
public static <T> void swap(T[] array, int fst, int snd){
T tmp = array[fst];
array[fst] = array[snd];
array[snd] = tmp;
}
public static <T> void reverse(T[] array, int begin, int end){ // [begin, end)
for(int i = begin, j = end - 1; i < j; i++, j--) { swap(array, i, j); }
}
java.util.Arrays.binarySearch() は重複がある場合にどれを指すかは未定義. なので C++ の upper_bound() と似たようなものを独自定義する.
public static <T extends Comparable<? super T>> int upper_bound(T[] array, T key){
int lower = -1, upper = array.length;
// keep array[lower] <= key && key < array[upper]
while(upper - lower > 1){
final int mid = (lower + upper) / 2;
final int comp = array[mid].compareTo(key);
if(comp <= 0){ lower = mid; }
else if(comp > 0){ upper = mid;}
}
return upper;
}
java.util.Arrays.binarySearch() は重複がある場合にどれを指すかは未定義. なので C++ の lower_bound() と似たようなものを独自定義する.
public static <T extends Comparable<? super T>> int lower_bound(T[] array, T key){
int lower = -1, upper = array.length;
// keep array[lower] < key && key <= array[upper]
while(upper - lower > 1){
final int mid = (lower + upper) / 2;
final int comp = array[mid].compareTo(key);
if(comp < 0){ lower = mid; }
else if(comp >= 0){ upper = mid;}
}
return upper;
}
素集合管理用のデータ構造. 超頻出データ構造.
グラフの連結成分の管理
経路圧縮 + ランク併合 で アッカーマン関数の逆関数になる.
public static class UnionFind{
int[] par; //
public UnionFind(int n){
par = new int[n];
for(int i = 0; i < n; i++){ par[i] = -1; }
}
public int find(int x){
if(par[x] < 0){
return x;
}else{
return par[x] = find(par[x]);
}
}
public boolean union(int x, int y){
x = find(x);
y = find(y);
if(x != y){
if(par[y] < par[x]) { // 多い方が根になるようにスワップする.
int tmp = x; x = y; y = tmp;
}
par[x] += par[y];
par[y] = x;
return true;
}else{
return false;
}
}
public boolean same(int x, int y){
return find(x) == find(y);
}
public int size(int x){
return -par[find(x)];
}
}
UnionFindで同時にグループ内の重みを管理する. 同一グループで比較可能な値がオンラインで与えられる場合に使える.
オンラインで比較した情報が渡される場合 (天秤とか)
経路圧縮 + ランク併合 を使ってるため, アッカーマン関数の逆関数になる.
public static class WeightedUnionFind{
int[] par; // 親の番号
int[] ws; // 親との重みの差
public WeightedUnionFind(int n){
par = new int[n];
ws = new int[n];
for(int i = 0; i < n; i++){ par[i] = -1; }
}
public int find(int x){
if(par[x] < 0){
return x;
}else{
final int parent = find(par[x]);
ws[x] += ws[par[x]];
return par[x] = parent;
}
}
public int weight(int x){
find(x);
return ws[x];
}
public boolean union(int x, int y, int w){ // x <-(w)- y (x + w = y)
w += weight(x);
w -= weight(y);
x = find(x); y = find(y);
if(x != y){
if(par[y] < par[x]) { // 多い方が根になるようにスワップする.
int tmp = x; x = y; y = tmp; w = -w;
}
par[x] += par[y]; par[y] = x;
ws[y] = w;
return true;
}else{
return false;
}
}
public boolean same(int x, int y){
return find(x) == find(y);
}
public Integer diff(int x, int y){ // x - y を求める. 比較不能ならnull.
if(!same(x, y)){ return null; }
return this.weight(x) - this.weight(y);
}
// size()はUnionFindと同じなので省略.
}
範囲に関わるクエリを高速に処理するデータ構造.
add(k) : O(log n) ※単一の値の更新
get(s,t): O(log n) ※範囲の値の計算
public static class SegTree{
int n;
long[] dat;
public SegTree(int n_) {
int n = 1;
while(n < n_){
n *= 2;
}
this.n = n;
dat = new long[this.n * 2 - 1];
for(int i = 0; i < this.n * 2 - 1 ; i++){
dat[i] = 0;
}
}
public long calc(long fst, long snd){ return fst + snd; }
public void update(int k, long a){
k += n - 1;
dat[k] = a;
while(k > 0){
k = (k - 1) / 2;
dat[k] = calc(dat[k * 2 + 1], dat[k * 2 + 2]);
}
}
public long query(int a, int b, int k, int l, int r){
if(r <= a || b <= l){
return 0;
}else if(a <= l && r <= b){
return dat[k];
}else {
return calc(query(a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2), query(a, b, k * 2 + 2 , (l + r) / 2, r));
}
}
public long query(int a, int b){
return query(a, b, 0, 0, n);
}
}
累積値を計算する事に特化したデータ構造. 空間計算量 O(N) であり, 元のデータと同じ量のメモリ量で構築出来る.
add(k) : O(log n) ※単一の値の更新
sum(s,t): O(log n) ※範囲の和の計算
public static class BIT {
int[] dat;
public BIT(int n){
dat = new int[n + 1];
}
public void add(int k, int a){ // k : 0-indexed
for(int i = k + 1; i < dat.length; i += i & -i){
dat[i] += a;
}
}
public int sum(int s, int t){ // [s, t)
if(s > 0) return sum(0, t) - sum(0, s);
int ret = 0;
for(int i = t; i > 0; i -= i & -i) {
ret += dat[i];
}
return ret;
}
}
Indexの範囲が広く, updateが密ではない場合, 動的SegTreeも検討すべき.
(クエリ先読みができる場合は, 座標圧縮するだけで済む. 要検討.)
update(k) : O(log n) ※単一の値の更新
query(s,t): O(log n) ※範囲[s,t)の和の計算
public static class SegTree {
private static final long DEFAULT = 0; // 単位元
private long lower, upper; // [lower, upper)
private SegTree left, right;
private long value = DEFAULT; // 初期値は単位元
public SegTree(final long n){ this(0, Long.highestOneBit(n) << 1l); }
private SegTree(long lower, long upper){ this(lower, upper, DEFAULT); }
private SegTree(final long lower, final long upper, final long value){
this.lower = lower; this.upper = upper; this.value = value;
}
private static long get(SegTree s){return s==null ? DEFAULT : s.value;}
public SegTree update(final long index, final long value){
if(this.lower == index && this.upper == index + 1){
return new SegTree(index, index + 1, value);
}else{// split to [lower, middle) and [middle, upper)
final long middle = (this.lower + this.upper) / 2;
final SegTree ret = new SegTree(this.lower, this.upper);
if(index < middle){ //update in [lower, middle)
ret.left = this.left != null ? this.left
: new SegTree(this.lower, middle);
ret.left = ret.left.update(index, value);
ret.right = right;
}else{ //update in [middle, upper)
ret.left = this.left;
ret.right = this.right != null ? this.right
: new SegTree(middle, this.upper);
ret.right = ret.right.update(index, value);
}
ret.value = get(ret.left) + get(ret.right);
return ret;
}
}
public long query(long lower, long upper){
if(this.upper <= lower || upper <= this.lower){
return DEFAULT;
}else if(lower <= this.lower && this.upper <= upper){
return this.value;
}
final long middle = (this.lower + this.upper) / 2;
return (left == null ? DEFAULT : left.query(lower, middle))
+ (right == null ? DEFAULT : right.query(middle, upper));
}
}
TODO
SegmentTreeでは区間に対する add に O(n log n) かかってしまう.
add のクエリを遅延評価することで 区間add を O(log n) に抑える.
add(v,s,t): O(log n) ※範囲の値の加算
sum(s,t): O(log n) ※範囲の値の取得
public static class LazyAddSumSegmentTree{
int n;
long[] dat, lazy;
public LazyAddSumSegmentTree(int n_) {
int n = 1;
while(n < n_){ n *= 2;} this.n = n;
dat = new long[this.n * 2 - 1];
lazy = new long[this.n * 2 - 1];
}
private void evaluate_lazy(int k, int l, int r){
dat[k] += lazy[k] * (r - l);
if(k < n - 1){
lazy[2 * k + 1] += lazy[k]; lazy[2 * k + 2] += lazy[k];
}
lazy[k] = 0;
}
public void update_node(int k){ dat[k] = dat[2*k+1] + dat[2*k+2]; }
public void add(long v, int a, int b){ add(v, a, b, 0, 0, this.n); }
public void add(long v, int a, int b, int k, int l, int r){
evaluate_lazy(k, l, r);
if(r <= a || b <= l){ return;
}else if(a <= l && r <= b){
lazy[k] += v; evaluate_lazy(k, l, r);
}else {
add(v, a, b, k * 2 + 1, l , (l + r) / 2);
add(v, a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
update_node(k);
}
}
public long sum(int a, int b){ return sum(a, b, 0, 0, this.n); }
public long sum(int a, int b, int k, int l, int r){
evaluate_lazy(k, l, r);
if(r <= a || b <= l){ return 0;
}else if(a <= l && r <= b){ return dat[k];
}else {
long v1 = sum(a, b, k * 2 + 1, l , (l + r) / 2);
long v2 = sum(a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
update_node(k); return v1 + v2;
}
}
}
TODO
遅延評価の利点として時系列が重要な操作も扱え、“範囲をある値にする” というのも出来る。
set(v,s,t): O(log n) ※ 範囲[s, t) を v に更新
sum(s,t): O(log n) ※範囲[s,t)の和の計算
public static class LazySetSumSegmentTree {
int n;
long[] dat, lazy;
boolean[] push;
public LazySetSumSegmentTree(int n_) {
int n = 1;
while(n < n_){ n *= 2;} this.n = n;
dat = new long[this.n * 2 - 1];
lazy = new long[this.n * 2 - 1];
push = new boolean[this.n * 2 - 1];
}
private void evaluate_lazy(int k, int l, int r){
if(!push[k]){ return; }
dat[k] = lazy[k] * (r - l);
if(k < n - 1){
lazy[k * 2 + 1] = lazy[k * 2 + 2] = lazy[k];
push[k * 2 + 1] = push[k * 2 + 2] = true;
}
lazy[k] = 0; push[k] = false;
}
private void update_node(int k){ dat[k] = dat[k*2+1] + dat[k*2+2]; }
public void set(long v, int a, int b){ set(v, a, b, 0, 0, this.n); }
public void set(long v, int a, int b, int k, int l, int r){
evaluate_lazy(k, l, r);
if(r <= a || b <= l){ return;
}else if(a <= l && r <= b){
lazy[k] = v; push[k] = true;
evaluate_lazy(k, l, r);
}else{
set(v, a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
set(v, a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
update_node(k);
}
}
public long sum(int a, int b){ return sum(a, b, 0, 0, this.n); }
public long sum(int a, int b, int k, int l, int r){
evaluate_lazy(k, l, r);
if(r <= a || b <= l){ return 0;
}else if(a <= l && r <= b){ return dat[k];
}else{
final long v1 = sum(a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
final long v2 = sum(a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
update_node(k); return v1 + v2;
}
}
}
範囲加算をサポートした RMQ(Range Minimum Query) の実装.
範囲での加算と最小値の計算を効率的に行える.
add(s,t,v) : O(log n) ※範囲[s,t)への加算
min(s,t) : O(log n) ※範囲[s,t)の最小値
// 初期値は [0,n) = 0, 範囲minが手抜きなので,番兵(INF)が必要.
public static class RMQ {
private static final long INF = Long.MAX_VALUE / 2 - 1;
private static final long DEFAULT = 0; // 単位元
int n; long[] min, add; // add[k]...範囲に足した値. min[k]...その時点での最小値
public RMQ(int n_) {
int n = 1;
while(n < n_){ n *= 2;} this.n = n;
min = new long[this.n * 2 - 1]; add = new long[this.n * 2 - 1];
for(int i = 0; i < this.n * 2 - 1 ; i++){
min[i] = DEFAULT; add[i] = DEFAULT;
}
}
// [a, b) に v を足す
public void add(long v, int a, int b){ add(v, a, b, 0, 0, this.n); }
private void add(long v, int a, int b, int k, int l, int r){
if(r <= a || b <= l){ return; } // 完全に範囲外
if(a <= l && r <= b) { // 完全に範囲内
add[k] += v;
}else{ //範囲外を含む -> 二分割して再帰
add(v, a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
add(v, a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
}
min[k] = (k >= (n - 1) ? DEFAULT : Math.min(min[k * 2 + 1], min[k * 2 + 2])) + add[k];
}
// [a, b) の範囲での最小値を求める
public long min(long a, long b){ return min(a, b, 0, 0, this.n); }
private long min(long a, long b, int k, int l, int r){
if(r <= a || b <= l){ return INF; } // 簡単のため適当に大きい値を返す.
if(a <= l && r <= b){ return min[k]; } //
final long left_min = min(a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
final long right_min = min(a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
return Math.min(left_min, right_min) + add[k]; //
}
// [index] での値を求める
public long value(int index){
int k = index + this.n - 1;
long value = add[k];
while(k > 0){ k = (k - 1) / 2; value += add[k]; }
return value;
}
}
TODO
範囲の加算と範囲の最大値クエリを効率的に処理するデータ構造.
子ノードのうちどちらかは0, もう一方は0以下という制約を設けることで, 配列一つで両方のクエリをサポートでき, 記憶域に対してもやさしい構造になっている.
add(s,t,v) : O(log n) ※範囲[s,t)への加算
max(s,t) : O(log n) ※範囲[s,t)の最大値
// JOI界隈で人気な, ちょっと特殊なRMQ(Range Maximum Query).
// 根は全体の最大値, 子ノードのうちどちらかは 0, もう一方は 0 以下を満たす.
public static class StarrySkyTree {
private static final long M_INF = Long.MIN_VALUE / 2 + 1;
private static final long DEFAULT = 0; // 単位元
int n; long[] add; //addは上記の制約を満たす.
public StarrySkyTree(int n_) {
int n = 1;
while(n < n_){ n *= 2;} this.n = n;
add = new long[this.n * 2 - 1];
for(int i = 0; i < this.n * 2 - 1 ; i++){ add[i] = DEFAULT; }
}
// [a, b) に v を足す
public void add(long v, int a, int b){ add(v, a, b, 0, 0, this.n); }
private void add(long v, int a, int b, int k, int l, int r){
if(k == 0){ add[k] += v; } // 全体に加算しておく.
if(a <= l && r <= b) { return; } // 完全に範囲内
if(r <= a || b <= l) { add[k] -= v; return; } // 完全に範囲外
// 範囲外を含む -> 二分割して再帰
add(v, a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
add(v, a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
// どちらかが 0 になるように, 子供の最大値を子供から引いて親に足す.
final long child_max = Math.max(add[k * 2 + 1], add[k * 2 + 2]);
add[k * 2 + 1] -= child_max; add[k * 2 + 2] -= child_max;
add[k] += child_max;
}
// [a, b) の範囲での最大値を求める
public long max(long a, long b){ return max(a, b, 0, 0, this.n); }
private long max(long a, long b, int k, int l, int r){
if(r <= a || b <= l){ return M_INF; } // 簡単のため適当に小さい値を返す.
if(a <= l && r <= b){ return add[k]; } // 子孫のaddは 0 を選べる.
final long left_max = max(a, b, k * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
final long right_max = max(a, b, k * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
return Math.max(left_max, right_max) + add[k]; //
}
// [index] での値を求める
public long value(int index){
int k = index + this.n - 1;
long value = add[k];
while(k > 0){ k = (k - 1) / 2; value += add[k]; }
return value;
}
}
TODO
最大値クエリをO(1)で処理するデータ構造. しかし, 構築や値の更新にO(n log n)かかる.
update(k,v) : O(n log n) ※単体への加算
max(s,t) : O(1) ※範囲[s,t)の最大値
public static class RMQ {
long[][] sparse_table; // queryを O(1)にするなら, k をメモ化する事.
public RMQ(long[] array){ // O(n log n)
final int depth = Integer.numberOfTrailingZeros(Integer.highestOneBit(array.length));
sparse_table = new long[depth + 1][]; sparse_table[0] = new long[array.length];
System.arraycopy(array, 0, sparse_table[0], 0, array.length);
for(int k = 1; k < sparse_table.length; k++){
sparse_table[k] = new long[array.length - (1 << k) + 1];
for(int i = 0; i + (1 << k) <= array.length; i++) { // [i, i + (1 << k))
// [i, i + (1 << k) -> [i, i + (1 << k) / 2), [i + (1 << k) / 2, i << (k - 1))
sparse_table[k][i] =
Math.min(sparse_table[k-1][i], sparse_table[k-1][i + (1 << (k - 1))]);
}
}
}
public void update(int index, long v){ // index: 0-index
//update O(n log n) で効率が悪い. SegTreeでどうぞ.
sparse_table[0][index] = v;
for(int k = 1; k < sparse_table.length; k++){
final int begin = Math.max(0, index - (1 << k) + 1);
final int end = Math.min(sparse_table[k].length, index + (1 << k));
// 最大で index + [-(1 << k) + 1, (1 << k)) の範囲を更新する必要がある
for(int i = begin; i < end; i++){
sparse_table[k][i] =
Math.min(sparse_table[k - 1][i], sparse_table[k-1][i + (1 << (k - 1))]);
}
}
}
public long query(int l, int r){ // [l, r) O(log log n)
final int k = Integer.numberOfTrailingZeros(Integer.highestOneBit(r - l));
// k -> 区間をオーバーしない最大の2の冪乗
// left -> [i, i + (1 << k)), right -> [r - (1 << k)] (開区間なので±0)
return Math.min(sparse_table[k][l], sparse_table[k][r - (1 << k)]);
}
}
TODO
区間の n番目 に小さい値を効率的に求めるデータ構造. SegmentTree に部分列を突っ込んで二分探索している.
update(k,v) : O(log n) ※単体への加算
min(s,t,n) : O(log^3 n) ※範囲[s,t)のn番目の最小値
// SegmentTree(っぽい) 構造で範囲内のn番目の最小値を求める.
public static class RMNthQ {
int n, depth;
long[][] segs;
public RMNthQ(int n_) {
this.n = n_;
this.depth = Integer.numberOfTrailingZeros(Integer.highestOneBit(n_)) + 2;
segs = new long[depth][n_];
}
private void merge(int d, int begin, int middle, int end){
for(int d_pos = begin, s1_pos = begin, s2_pos = middle; d_pos < end; d_pos++){
if(s1_pos >= middle){ segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s2_pos++]; }
else if(s2_pos >= end) { segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s1_pos++]; }
else if(segs[d + 1][s1_pos] <= segs[d + 1][s2_pos]) {
segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s1_pos++];
}else{
segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s2_pos++];
}
}
}
public void init(long[] array){ // O( n log n)
System.arraycopy(array, 0, segs[depth - 1], 0, n);
for(int d = depth - 2, size = 2; d >= 0; d--, size *= 2){
for(int begin = 0; begin < this.n; begin += size){
final int middle = begin + size / 2;
final int end = Math.min(begin + size, this.n);
this.merge(d, begin, middle, end);
}
}
}
public void update(int k, long a){ // 多分 O(n)
segs[depth - 1][k] = a;
for(int d = depth - 2, size = 2; d >= 0; d--, size *= 2){
final int begin = (k / size) * size, middle = begin + size / 2;
final int end = Math.min(begin + size, this.n);
this.merge(d, begin, middle, end);
}
}
private static int upper_bound(long[] array, long key, int begin, int end){
int lower = begin - 1, upper = end;
while(upper - lower > 1){
final int mid = (lower + upper) / 2;
if(array[mid] <= key){ lower = mid; } else { upper = mid;}
}
return upper;
}
public int query(int a, int b, long v, int d, int l, int r){ // O(log^2 n)
if(r <= a || b <= l){
return 0;
}else if(a <= l && r <= b){
return (upper_bound(segs[d], v, l, r) - l);
}else {
final int size = 1 << (depth - d - 1);
return query(a, b, v, d + 1, l, l + size / 2)
+ query(a, b, v, d + 1, l + size / 2, Math.min(l + size, n));
}
}
public long query(int a, int b, int nth){ // O(log^3 n)
int lower_index = -1, upper_index = this.n; //(l, u]
while(upper_index > lower_index + 1) {
final int middle_index = (lower_index + upper_index) / 2;
final int ret = query(a, b, segs[0][middle_index], 0, 0, this.n);
if (ret < nth) { lower_index = middle_index; }
else { upper_index = middle_index; }
}
return segs[0][upper_index];
}
}
TODO
区間の n番目 に小さい値を効率的に求めるデータ構造. こちらは minクエリを O(log n) でできる.
min(s,t,n) : O(log n) ※範囲[s,t)の番目の最小値
// SegmentTree(っぽい) 構造で範囲内のn番目の最小値を求める.
public static class RMNthQ {
int n, depth;
long[][] segs;
public RMNthQ(int n_) {
this.n = n_;
this.depth = Integer.numberOfTrailingZeros(Integer.highestOneBit(n_)) + 2;
segs = new long[depth][n_];
}
private void merge(int d, int begin, int middle, int end){
for(int d_pos = begin, s1_pos = begin, s2_pos = middle; d_pos < end; d_pos++){
if(s1_pos >= middle){ segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s2_pos++]; }
else if(s2_pos >= end) { segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s1_pos++]; }
else if(segs[d + 1][s1_pos] <= segs[d + 1][s2_pos]) {
segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s1_pos++];
}else{
segs[d][d_pos] = segs[d + 1][s2_pos++];
}
}
}
public void init(long[] array){ // O( n log n)
System.arraycopy(array, 0, segs[depth - 1], 0, n);
for(int d = depth - 2, size = 2; d >= 0; d--, size *= 2){
for(int begin = 0; begin < this.n; begin += size){
final int middle = begin + size / 2;
final int end = Math.min(begin + size, this.n);
this.merge(d, begin, middle, end);
}
}
}
public void update(int k, long a){ // 多分 O(n)
segs[depth - 1][k] = a;
for(int d = depth - 2, size = 2; d >= 0; d--, size *= 2){
final int begin = (k / size) * size, middle = begin + size / 2;
final int end = Math.min(begin + size, this.n);
this.merge(d, begin, middle, end);
}
}
private static int upper_bound(long[] array, long key, int begin, int end){
int lower = begin - 1, upper = end;
while(upper - lower > 1){
final int mid = (lower + upper) / 2;
if(array[mid] <= key){ lower = mid; } else { upper = mid;}
}
return upper;
}
public int query(int a, int b, long v, int d, int l, int r){ // O(log^2 n)
if(r <= a || b <= l){
return 0;
}else if(a <= l && r <= b){
return (upper_bound(segs[d], v, l, r) - l);
}else {
final int size = 1 << (depth - d - 1);
return query(a, b, v, d + 1, l, l + size / 2)
+ query(a, b, v, d + 1, l + size / 2, Math.min(l + size, n));
}
}
public long query(int a, int b, int nth){ // O(log^3 n)
int lower_index = -1, upper_index = this.n; //(l, u]
while(upper_index > lower_index + 1) {
final int middle_index = (lower_index + upper_index) / 2;
final int ret = query(a, b, segs[0][middle_index], 0, 0, this.n);
if (ret < nth) { lower_index = middle_index; }
else { upper_index = middle_index; }
}
return segs[0][upper_index];
}
}
TODO
// INF という値は適当に大きい値を突っ込んでおく.
// 二つ足しても平気な Long.MAX_VALUE / 2 - 1 を良く使う.
public static long[][] init_adj(final int n){
long[][] ret = new long[n][n];
for(int i = 0; i < n; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
ret[i][j] = i == j ? 0 : INF;
}
}
return ret;
}
public static ArrayList<Map<Integer, Long>> init_adj(final int n){
ArrayList<Map<Integer, Long>> ret = new ArrayList<Map<Integer, Long>>();
for(int i = 0; i < n; i++){
ret.add(new LinkedHashMap<Integer, Long>());
}
return ret;
}
閉路検出は, DFSの探索で探索中に二度探索する部分があるかで判定する.
public static final int unvisited = 0, visiting = 1, visited = 2;
public static boolean dfs(int node, boolean[][] adj, int[] state){
state[node] = visiting;
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
if(!adj[node][i]){ continue; }
else if(state[i] == unvisited){
if(!dfs(i, adj, state)){ //
state[node] = visited; return false;
}
}else if(state[i] == visiting){ //cycle!
return false;
}
}
state[node] = visited;
return true;
}
public static boolean find_cycle(boolean[][] adj){
int[] state = new int[adj.length];
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
state[i] = unvisited;
}
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
if(state[i] == unvisited){
if(!dfs(i, adj, state)){
return false;
}
}
}
return true;
}
閉路検出は, DFSの探索で帰りがけ順に見れば良い. 閉路がなければトポロジカルソートできる.
public static final int unvisited = 0, visiting = 1, visited = 2;
public static boolean dfs(int node, boolean[][] adj, int[] state, LinkedList<Integer> list){
state[node] = visiting;
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
if(!adj[node][i]){ continue; }
else if(state[i] == unvisited){
if(!dfs(i, adj, state, list)){ //
state[node] = visited; return false;
}
}else if(state[i] == visiting){ //cycle!
return false;
}
}
state[node] = visited;
list.addFirst(node);
return true;
}
public static boolean topological_sort(boolean[][] adj, LinkedList<Integer> list){
int[] state = new int[adj.length];
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
state[i] = unvisited;
}
for(int i = 0; i < adj.length; i++){
if(state[i] == unvisited){
if(!dfs(i, adj, state, list)){
return false;
}
}
}
return true;
}
全対最短路をO(n^3)で求めるアルゴリズム.
O(n^3)
// next[i][j] := i -> j へ行く際に, 次に通過する点
// for(int cur = start; cur != goal; cur = next[cur][goal]) と順番に辿れる.
public static int[][] warshallFloyd(long[][] adj){ // adj に全対最短路が入る.
final int n = adj.length;
int[][] next = new int[n][n];
for(int i = 0; i < n; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
next[i][j] = j;
}
}
for(int k = 0; k < n; k++){
for(int i = 0; i < n; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
if(adj[i][j] < adj[i][k] + adj[k][j]){
adj[i][j] = adj[i][k] + adj[k][j];
next[i][j] = next[i][k];
}
}
}
}
return next;
}
O(n^3)でSCCを求めるアルゴリズム.
O(n^3)
// WarshallFloyd して adj[i][j] != INF && adj[j][i] != INF なら同じ成分.
public static ArrayList<Set<Integer>> StrongConnectedComponents(long[][] adj){
final int n = adj.length;
long[][] wf_adj = warshallFloyd(adj);
ArrayList<Set<Integer>> sets = new ArrayList<Set<Integer>>();
for(int i = 0; i < n; i++){
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
set.add(i);
sets.add(set);
}
for(int i = 0; i < n; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
if(adj[i][j] != INF && adj[j][i] != INF){
sets.get(i).add(j);
sets.get(j).add(i);
}
}
}
return sets;
}
最小シュタイナー木を求めるアルゴリズム.
// adj -> 隣接行列, ts -> 木に含まれてほしい木
// 戻り値が INF以上なら, 要求を満たすシュタイナー木は存在しない.
public static long minimumSteinerTree(long[][] adj, int[] ts){
final int n = adj.length;
final int m = ts.length;
// メモリが勿体無い場合は ワーシャルフロイドの結果を adj に入れる.
long[][] all_pair = warshallFloyd(adj); //O(n^3)
long[][] DP = new long[1 << m][n];
for(int i = 0; i < m; i++){
for(int j = 0; j < n; j++){
DP[1 << i][j] = all_pair[ts[i]][j];
}
}
for(int i = 1; i < (1 << m); i++){ // O(2^t)
if(Integer.bitCount(i) == 1){ continue; } // ペア作れないのはNG
for(int j = 0; j < n; j++){ // O(n)
DP[i][j] = INF;
// i と 0 以外の部分集合を列挙して, ペアで行ける場所の最小値を求める..
for(int k = (i - 1) & i; k > 0; k = (k - 1) & i){
DP[i][j] = Math.min(DP[i][j], DP[k][j] + DP[i ^ k][j]);
} // DP[i][駅] は, iのシュタイナー木を作るコストが入る. (足し算してるから)
}
// このままだと, 辺を重複してカウントするので, ワーシャルして排除.
for(int k = 0; k < n; k++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
DP[i][j] = Math.min(DP[i][j], DP[i][k] + all_pair[k][j]);
}
}
}
long ret = Long.MAX_VALUE;
for(final int t : ts){ ret = Math.min(ret, DP[(1 << m) - 1][t]); }
return ret;
}
クエリに対してまとめて最小共通祖先を求める. 計算量はだいたい O(Ea(V)).
// DFS で 前順走査(preorder) で 一番近い親を探す. 部分木のマージに, UnionFind を使う .
public static void dfs(int[] us, int[] vs, int[] lcas, int node, int parent,
boolean[] visited, int[] ancestor, boolean[][] adj, UnionFind uf){
ancestor[uf.find(node)] = node; // 自分の祖先は自分.
for(int next = 0; next < adj.length; next++){
if(next == parent){ continue; }
if(!adj[node][next]){ continue; }
dfs(us, vs, lcas, next, node, visited, ancestor, adj, uf);
uf.union(node, next); // next以下のLCAを探索し終えたので, 部分木を併合.
ancestor[uf.find(node)] = node; // 併合した祖先は自分(部分木内はもう終えてる)
}
visited[node] = true;
for(int i = 0; i < us.length; i++){
int not_node = -1; // 片方が自分だった時のもう片方が欲しい
if(us[i] == node){ not_node = vs[i]; }
else if(vs[i] == node){ not_node = us[i]; }
if(not_node >= 0 && visited[not_node]){ // 両方とも評価済みかのチェック
lcas[i] = ancestor[uf.find(not_node)]; // 両方とも評価済みの場合は一度しかない.
}
}
}
//
public static int[] offlineLCA(int[] us, int[] vs, boolean[][] adj){
final int n = adj.length;
int[] lca_nodes = new int[us.length], ancestor = new int[n];
boolean[] visited = new boolean[n];
UnionFind uf = new UnionFind(n);
dfs(us, vs, lca_nodes, 0, -1, visited, ancestor, adj, uf);
return lca_nodes;
}
無向グラフ全体を2つに切る際の辺を切るコストの最小コストを求める. O(N^3)
public static long minimumCut(final int n, long[][] adj){
ArrayList<Integer> uf = new ArrayList<Integer>();
for(int i = 0; i < n; i++){
uf.add(i);
}
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(), ret = null;
long cut = Long.MAX_VALUE;
for(int m = n; m > 1; m--){
long[] ws = new long[m];
int u = 0, v = 0;
long w = 0;
for(int k = 0; k < m; k++){
u = v;
v = 0;
{
long tmp_max = ws[0];
for(int i = 1; i < m; i++){
if(tmp_max < ws[i]){
tmp_max = ws[i];
v = i;
}
}
}
w = ws[v];
ws[v] = -1;
for(int i = 0; i < m; i++){
if(ws[i] >= 0){
ws[i] += adj[uf.get(v)][uf.get(i)];
}
}
}
for(int i = 0; i < m; i++){
adj[uf.get(i)][uf.get(u)] += adj[uf.get(i)][uf.get(v)];
adj[uf.get(u)][uf.get(i)] += adj[uf.get(v)][uf.get(i)];
}
set.add(uf.get(v));
if(cut > w){
cut = w;
ret = new HashSet<Integer>(set);
}
uf.remove(v);
}
return cut;
}
bitDP で一般のグラフのコスト最小マッチングを求める。
片側の埋める順序を予め決めとけば、計算量が O(V^2 * V) になる。
public static long MinimumGeneralMatching(long[][] adj){
final int n = adj.length;
long[] DP = new long[1 << n];
final int INF = Integer.MAX_VALUE / 2 - 1;
for(int i = 0; i < 1 << n; i++){ DP[i] = INF; }
DP[0] = 0;
for(int bit = 0; bit < (1 << n); bit++){
if(DP[bit] >= INF){ continue; }
// 立ってない最初の bit だけ立ててて O(N) ループ節約
int i = 0; for(; (bit & (1 << i)) != 0; i++);
final int fst = 1 << i;
for(int j = i + 1; j < n; j++){
if((bit & (1 << j)) != 0){ continue; }
final int snd = 1 << j;
final int next_bit = bit | fst | snd;
DP[next_bit] = Math.min(DP[next_bit], DP[bit] + adj[i][j]);
}
}
return DP[(1 << n) - 1];
}
基本的な算術用の関数. いつもお世話になる.
軽い. O(log b) くらい
public static long gcd(long a, long b){
return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}
public static long lcm(long a, long b){
return a / gcd(a, b) * b;
}
順列に対して次の順列を返す. C++ にもある便利な関数.
// 任意の Comparable<T> を実装したクラスに対する next_permutation
@SafeVarargs
public static <T extends Comparable<? super T>> boolean next_permutation(T ... perm) {
for(int i = perm.length - 1; i > 0; i--){
if(perm[i - 1].compareTo(perm[i]) < 0){
int j = perm.length;
while(perm[i - 1].compareTo(perm[--j]) >= 0);
swap(perm, i - 1, j);
reverse(perm, i, perm.length); // [i, n)
return true;
}
}
reverse(perm, 0, perm.length); // [0, n)
return false;
}
有理数を表現するクラス. longなのでintの範囲では誤差無しとして扱える.
// equalsメソッドは eclipse等で生成するなりして作ること
public static class Rational implements Comparable<Rational> {
public static final Rational ZERO = new Rational(0);
public static final Rational ONE = new Rational(1);
public static final Rational NaN = new Rational(1, 0){
public String toString(){ return "NaN"; }};
private long nom, denom;
public Rational(long nom, long denom) {
if(nom == 0){ this.nom = 0; this.denom = 1; }
else{ final long gcd = inner_gcd(nom, denom);
this.nom = nom / gcd; this.denom = denom / gcd;
if(this.nom * this.denom < 0){
this.nom = -Math.abs(this.nom);
this.denom = Math.abs(this.denom);
}}}
public Rational(long num) { this(num, 1); }
public long get_nom(){ return this.nom; }
public long get_denom(){ return this.denom; }
private static long inner_gcd(long a, long b){
return b == 0 ? a : inner_gcd(b, a % b); }
private static long inner_lcm(long a, long b){
return a / inner_gcd(a, b) * b; }
public Rational minus(){ return new Rational(-this.nom, this.denom); }
public Rational inv(){ return new Rational(this.denom, this.nom); }
public long sign(){
return this.nom ==0 ? 0 : inner_lcm(this.nom,this.denom) < 0 ?-1:1;}
public Rational abs(){
return new Rational(Math.abs(this.nom), Math.abs(this.denom));}
public Rational add(Rational o){
final long lcm = inner_lcm(this.denom, o.denom);
return new Rational(lcm/this.denom*this.nom + lcm/o.denom*o.nom,lcm);}
public Rational sub(Rational o){ return this.add(o.minus()); }
public Rational mul(Rational o){ return new Rational(this.nom * o.nom, this.denom * o.denom); }
public Rational div(Rational o){ return this.mul(o.inv()); }
public Rational gcd(Rational o){
return new Rational(inner_gcd(this.nom, o.nom), inner_lcm(this.denom, o.denom)); }
public Rational lcm(Rational o){
return new Rational(inner_lcm(this.nom, o.nom), inner_gcd(this.denom, o.denom)); }
public Rational pow(long p){
if(p == 0){ return Rational.ONE;
}else if(p % 2 != 0){ return this.mul(pow(p - 1));
}else{ Rational ret = pow(p / 2); return ret.mul(ret); }}
@Override
public int compareTo(Rational o){
final long det = this.nom * o.denom - this.denom * o.nom;
if(det < 0){ return -1;
}else if(det > 0){ return 1;
}else{ return 0; }}
}
多倍長整数で有理数を表現する.
// import java.math.BigInteger;
public static class BigRational implements Comparable<BigRational>{
public static final BigRational ZERO = new BigRational(0, 1);
public static final BigRational ONE = new BigRational(1, 1);
public static final BigRational NaN = new BigRational(1, 0);
public final BigInteger nom, denom;
public BigRational(BigInteger nom, BigInteger denom){
this.nom = calc_nom(nom,denom); this.denom = calc_denom(nom,denom); }
public BigRational(BigInteger nom){ this(nom, BigInteger.valueOf(1)); }
public BigRational(long nom, long denom){
this(BigInteger.valueOf(nom), BigInteger.valueOf(denom)); }
public BigRational(long nom){ this(nom, 1); }
private static BigInteger inner_gcd(BigInteger a, BigInteger b){
return b.equals(BigInteger.ZERO) ? a : inner_gcd(b, a.remainder(b));
}
private static BigInteger inner_lcm(BigInteger a, BigInteger b){
return a.multiply(b).divide(a.gcd(b));}
private static BigInteger calc_nom(BigInteger nom, BigInteger denom){
nom = nom.divide(nom.gcd(denom));
if(nom.signum() * denom.signum() < 0){ nom = nom.abs().negate(); }
return nom; }
private static BigInteger calc_denom(BigInteger nom, BigInteger denom){
denom = denom.divide(nom.gcd(denom));
if(nom.equals(BigInteger.ZERO)) { return BigInteger.ONE; }
if(nom.signum() * denom.signum() < 0){ denom = denom.abs(); }
return denom; }
public BigRational minus(){ return new BigRational(nom.negate(), denom); }
public BigRational inv() { return new BigRational(denom, nom); }
public int sign() { return nom.signum(); }
public BigRational abs() { return new BigRational(nom.abs(), denom); }
public BigRational add(BigRational o) {
final BigInteger lcm = inner_lcm(this.denom, o.denom);
return new BigRational(lcm.divide(this.denom).multiply(this.nom)
.add(lcm.divide(o.denom).multiply(o.nom)), denom); }
public BigRational sub(BigRational o){ return this.add(o.minus()); }
public BigRational mul(BigRational o){
return new BigRational(this.nom.multiply(o.nom), this.denom.multiply(o.denom)); }
public BigRational div(BigRational o){ return this.mul(o.inv()); }
public BigRational gcd(BigRational o){
return new BigRational(inner_gcd(this.nom, o.nom), this.denom.divide(this.denom.gcd(o.denom)).multiply(o.denom)); }
public BigRational lcm(BigRational o){
return new BigRational(inner_lcm(this.nom, o.nom), this.denom.gcd(o.denom)); }
public BigRational pow(int p){ return new BigRational(nom.pow(p), denom.pow(p)); }
@Override
public int compareTo(BigRational arg0){
return this.nom.multiply(arg0.denom).compareTo(this.denom.multiply(arg0.nom)); }
}
累乗 に関しては, バイナリ法で高速に計算できる.
※log(指数)オーダー
再帰関数で計算するコードはこちら.
public static long mod_pow(long a, long e, long m){
if(e == 0){
return 1;
}else if(e % 2 == 0){
long ret = mod_pow(a, e / 2, m);
return (ret * ret) % m;
}else{
return (mod_pow(a, e - 1, m) * a) % m;
}
}
ループで下位のケタから計算するコードはこちら.
public static long mod_pow(long a, long e, long m){
long ret = 1;
for(; e > 0; e /= 2){
if (e % 2 != 0) ret = (ret * a) % m;
a = (a * a) % m;
}
return ret;
}
する予定
の での逆元は, フェルマーの小定理より,
※累乗にバイナリ法が使える
public static long mod_inv(long a, long p){
return mod_pow(a, p - 2, p);
}
する予定
の逆元は1からNまでで計算できる.
※列挙する最大の数
// 返戻値(inv[1] ... inv[N]) にそれぞれの mod P での逆元が入る
public static long[] mod_inv(int N, long p){
long[] inv = new long[N + 1];
inv[1] = 1;
for(int i = 2; i <= N; i++){
inv[i] = p - (p / i) * inv[(int)(p % i)] % p;
}
return inv;
}
する予定
の での逆元は, とが互いに素であれば拡張ユークリッドの互助法で求められる.
※最悪の場合. 平均はかなり早いはず.
// a and m must be co-prime.
public static long mod_inv(long a, long m){
return (a == 1 ? 1 : (1 - m*mod_inv(m%a, a)) / a + m);
}
する予定
という条件から, 条件を満たす を求める.
※計算量よりオーバーフローに気をつけること
//Gauss の方法で求める. 返り値の値の mod を取らないので O(N) くらい
public static long chinese_remainder(long[] as, long[] ms){
long prod = 1;
for(long m : ms){ prod *= m; }
long ret = 0;
for(int i = 0; i < ms.length; i++){
final long M = prod / ms[i];
final long inv = mod_inv(M % ms[i], ms[i]);
long a = as[i] - as[i] / prod * prod;
if(a < 0){ a += prod; }
ret = (ret + M * inv * a % prod) % prod;
}
return ret;
}
する予定
となる を計算する.
// φ(n) = n (1 - 1/p1) ... (1 - 1/pm) (pkはnの素因数) より
// 初項から一つづつ展開する -> n -= n / pk を行う事になる.
public static long eulerPhiFunction(long n) {
long phi = n;
for(long p = 2; p * p <= n; p++){
if(n % p == 0){
phi -= phi / p;
while(n % p == 0){ n /= p; }
}
}
if(n > 1){ phi -= phi / n; }
return phi;
}
する予定
1 〜 n までのオイラーのφ関数を列挙する.
O(n)
//
public static long[] eulerPhiFunction(int n) { // [0, n]
boolean[] is_prime = new boolean[n + 1];
long[] phis = new long[n + 1];
for(int i = 0; i <= n; i++){
is_prime[i] = true;
phis[i] = i;
}
is_prime[0] = is_prime[1] = false;
for(int i = 2; i <= n; i++){
if(is_prime[i]){
phis[i] -= phis[i] / i;
for(int j = i * 2; j <= n; j += i){
is_prime[j] = false;
phis[j] -= phis[j] / i;
}
}
}
return phis;
}
する予定
となる を計算する.
は, となる最小の n である.
// λ(2^k) = 1 (k == 1), 2 (k == 2), 2^(k - 2) (k >= 3)
// λ(p^k) = p^(k-1) * (p - 1) ... (p=奇素数の時)
// λ(p1^k1...pn^kn) = lcm(λ(p1^k1), ... λ(pn^kn))
public static long carmichaelLambdaFunction(long n) {
long lambda = 1;
if(n % 8 == 0){ n /= 2; } // 2^(k-2)になる時は, 先に2で割って奇素数(k-1乗)と同じにする.
for(int p = 2; p <= n; p++){
if(n % p == 0){
long l = p - 1; // (p-1)部分を先に代入しとく. (2^k でも 1 になるので無問題)
n /= p; while(n % p == 0){ n /= p; l *= p; } // (k-1)乗する.
lambda = lcm(lambda, l);
}
}
return lambda;
}
する予定
public static class Point2D {
public double x;
public double y;
public static final double EPS = 1e-9;
public Point2D(double x, double y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
public Point2D(Point2D point) {
this.x = point.x;
this.y = point.y;
}
public String toString() {
return x + "," + y;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (o instanceof Point2D) {
Point2D another = (Point2D) o;
if(Point2D.eq(this.x, another.x) && Point2D.eq(this.y, another.y)){
return true;
}
return false;
}
return false;
}
public Point2D add(double x, double y) {
return new Point2D(this.x + x, this.y + y);
}
public Point2D sub(double x, double y) {
return add(-x, -y);
}
public Point2D add(Point2D another) {
return add(another.x, another.y);
}
public Point2D sub(Point2D another) {
return sub(another.x, another.y);
}
public Point2D mul(double d) {
return new Point2D(this.x * d, this.y * d);
}
public Point2D div(double d) {
return new Point2D(this.x / d, this.y / d);
}
public double dot(double x, double y) {
return this.x * x + this.y * y;
}
public double dot(Point2D another) {
return dot(another.x, another.y);
}
public double cross(double x, double y) {
return this.x * y - this.y * x;
}
public double cross(Point2D another) {
return cross(another.x, another.y);
}
public double dist(double x, double y) {
return Math.sqrt((this.x - x) * (this.x - x) + (this.y - y)
* (this.y - y));
}
public double dist(Point2D another) {
return dist(another.x, another.y);
}
public double dist_o() {
return dist(0, 0);
}
public Point2D unit() {
return div(dist_o());
}
public boolean pol(Point2D start, Point2D end) {
return end.sub(start).cross(this.sub(start)) < EPS;
}
public boolean pos(Point2D start, Point2D end) {
return (start.dist(this) + this.dist(end) < start.dist(end) + EPS);
}
public double pld(Point2D start, Point2D end) {
return Math.abs((end.sub(start).cross(this.sub(start)))
/ end.sub(start).dist_o());
}
public double psd(Point2D start, Point2D end) {
if (end.sub(start).dot(this.sub(start)) < EPS) {
return this.dist(start);
} else if (start.sub(end).dot(this.sub(end)) < EPS) {
return this.dist(end);
} else {
return Math.abs(end.sub(start).cross(this.sub(start)) / end.dist(start));
}
}
public static int signum(double x){
return Math.abs(x) < EPS ? 0 : x > 0 ? 1 : -1;
}
public static boolean eq(double x, double y){
return signum(x - y) == 0;
}
public static int ccw(Point2D p, Point2D r, Point2D s){
Point2D a = r.sub(p);
Point2D b = s.sub(p);
final int sgn = Point2D.signum(a.cross(b));
if(sgn != 0){
return sgn;
}else if(a.x * b.x < -EPS && a.y * b.y < -EPS){
return -1;
}else if(a.dist_o() < b.dist_o() - EPS){
return 1;
}else{
return 0;
}
}
public static boolean intersect_s(Point2D a1, Point2D a2, Point2D b1,
Point2D b2) {
return (Point2D.ccw(a1, a2, b1) * Point2D.ccw(a1, a2, b2) <= 0)
&& (Point2D.ccw(b1, b2, a1) * Point2D.ccw(b1, b2, a2) <= 0);
}
public static boolean insersect_l(Point2D a1, Point2D a2, Point2D b1,
Point2D b2) {
return a1.sub(a2).cross(b1.sub(b2)) < EPS;
}
public static Point2D interpoint_s(Point2D a1, Point2D a2, Point2D b1,
Point2D b2) {
Point2D b = b2.sub(b1);
double d1 = Math.abs(b.cross(a1.sub(b1)));
double d2 = Math.abs(b.cross(a2.sub(b1)));
double t = d1 / (d1 + d2);
Point2D a = a2.sub(a1), v = a.mul(t);
return a1.add(v);
}
public static Point2D interpoint_l(Point2D a1, Point2D a2, Point2D b1,
Point2D b2) {
Point2D a = a2.sub(a1);
Point2D b = b2.sub(b1);
double t = b.cross(b1.sub(a1)) / b.cross(a);
Point2D v = a.mul(t);
return a1.add(v);
}
public static Point2D[] cross_ss(Point2D p1, double r1, Point2D p2,
double r2) {
double dis = p1.dist(p2);
if (r1 + EPS > r2 && r1 - EPS < r2 && dis < EPS) {
return new Point2D[0]; // same
}
if (dis - EPS < r1 + r2 && dis + EPS > r1 + r2) {
Point2D tmp = p2.sub(p1);
tmp = tmp.mul(r1 / tmp.dist_o());
Point2D ret[] = new Point2D[1];
ret[0] = p1.add(tmp);
return ret;
} else if (dis + EPS > r1 + r2) {
return new Point2D[0]; // out
}
double dis_m = Math.abs(r1 - r2);
if (dis_m + EPS > dis && dis_m - EPS < dis) {
Point2D tmp = null;
if (r1 > r2) {
tmp = p2.sub(p1);
} else {
tmp = p1.sub(p2);
}
double min = Math.min(r1, r2);
tmp = tmp.mul((min + tmp.dist_o()) / tmp.dist_o());
Point2D ret[] = new Point2D[1];
ret[0] = p1.add(tmp);
return ret;
} else if (dis_m + EPS > dis) {
return new Point2D[0]; // inner
} else {
Point2D ret[] = new Point2D[2];
double theta = Math.acos((dis * dis + r1 * r1 - r2 * r2)
/ (2 * dis * r1));
double a = Math.atan2(p2.y - p1.y, p2.x - p1.x);
ret[0] = new Point2D(r1 * Math.cos(a + theta) + p1.x, r1
* Math.sin(a + theta) + p1.y);
ret[1] = new Point2D(r1 * Math.cos(a - theta) + p1.x, r1
* Math.sin(a - theta) + p1.y);
return ret;
}
}
public static double ss_dist(Point2D start1, Point2D end1, Point2D start2, Point2D end2){
if(Point2D.intersect_s(start1, end1, start2, end2)){
return 0;
}else{
return Math.min(Math.min(Math.min(start1.psd(start2, end2), end1.psd(start2, end2)), start2.psd(start1, end1)), end2.psd(start1, end1));
}
}
public void interpoint_lc(Point2D start, Point2D end, Point2D c, double r,
Point2D ans[]) {
if (c.pld(start, end) > r + EPS)
return;
Point2D v = end.sub(start).unit();
double delta = v.dot(start.sub(c)) * v.dot(start.sub(c))
- start.dist(c) * start.dist(c) + r * r;
double t = -v.dot(start.sub(c));
double s = Math.sqrt(delta);
ans[0] = start.add(v.mul(t + s));
ans[1] = start.add(v.mul(t + s));
}
public Point2D normal_vector(Point2D p, Point2D a, Point2D b) {
Point2D v = b.sub(a).unit();
v = v.cross(p.sub(a)) > 0 ? new Point2D(v.y, (-1) * v.x) : new Point2D(
(-1) * v.y, v.x);
return v.mul(p.pld(a, b));
}
public double area(Point2D a, Point2D b, Point2D c) {
return Math.abs((c.sub(a).cross(b.sub(a))) * 0.5);
}
}
or
public static class Point2D implements Comparable<Point2D>{
public static final Point2D NaN = new Point2D(Rational.NaN, Rational.NaN);
private Rational x, y;
public Point2D(Rational x, Rational y){
assert(x != null && y != null); // nullを入れたら殺す!
this.x = x; this.y = y;
}
public Rational get_x(){ return x; }
public Rational get_y(){ return y; }
public Rational norm(){ return this.x.pow(2).add(this.y.pow(2)); }
public Point2D add(Point2D o){return new Point2D(x.add(o.x),y.add(o.y)); }
public Point2D sub(Point2D o){return new Point2D(x.sub(o.x),y.sub(o.y)); }
public Point2D mul(Rational r){ return new Point2D(x.mul(r), y.mul(r)); }
public Point2D div(Rational r){ return new Point2D(x.div(r), y.div(r)); }
public Rational dot(Point2D o) { return x.mul(o.x).add(y.mul(o.y)); }
public Rational cross(Point2D o){ return x.mul(o.y).sub(y.mul(o.x)); }
public Rational dist(Point2D o) { return o.sub(this).norm(); }
public long ccw(Point2D r, Point2D s){
final Point2D a = r.sub(this), b = s.sub(this);
final long sign = a.cross(b).sign();
if(sign != 0){ return sign;
}else if(a.x.mul(b.x).sign() < 0 || a.y.mul(b.y).sign() < 0){
return -1;
}else if(a.norm().compareTo(b.norm()) < 0){
return 1;
}else{ return 0; }
}
@Override
public boolean equals(Object obj) { //必要ならHashCodeも生成する事
if(!(obj instanceof Point2D)){ return false; }
Point2D o = (Point2D) obj;
if(!this.x.equals(o.x) || !this.y.equals(o.y)){ return false; }
return true;
}
@Override
public int compareTo(Point2D o) {
if(this.x.compareTo(o.x) != 0){ return this.x.compareTo(o.x); }
else if(this.y.compareTo(o.y) != 0){ return this.y.compareTo(o.y); }
else { return 0; }
}
}
or
public static class Point2D implements Comparable<Point2D>{
public static final Point2D NaN = new Point2D(Rational.NaN, Rational.NaN);
private Rational x, y;
public Point2D(Rational x, Rational y){
assert(x != null && y != null); // nullを入れたら殺す!
this.x = x; this.y = y;
}
public Rational get_x(){ return x; }
public Rational get_y(){ return y; }
public Rational norm(){ return this.x.pow(2).add(this.y.pow(2)); }
public Point2D add(Point2D o){return new Point2D(x.add(o.x),y.add(o.y)); }
public Point2D sub(Point2D o){return new Point2D(x.sub(o.x),y.sub(o.y)); }
public Point2D mul(Rational r){ return new Point2D(x.mul(r), y.mul(r)); }
public Point2D div(Rational r){ return new Point2D(x.div(r), y.div(r)); }
public Rational dot(Point2D o) { return x.mul(o.x).add(y.mul(o.y)); }
public Rational cross(Point2D o){ return x.mul(o.y).sub(y.mul(o.x)); }
public Rational dist(Point2D o) { return o.sub(this).norm(); }
public long ccw(Point2D r, Point2D s){
final Point2D a = r.sub(this), b = s.sub(this);
final long sign = a.cross(b).sign();
if(sign != 0){ return sign;
}else if(a.x.mul(b.x).sign() < 0 || a.y.mul(b.y).sign() < 0){
return -1;
}else if(a.norm().compareTo(b.norm()) < 0){
return 1;
}else{ return 0; }
}
@Override
public boolean equals(Object obj) { //必要ならHashCodeも生成する事
if(!(obj instanceof Point2D)){ return false; }
Point2D o = (Point2D) obj;
if(!this.x.equals(o.x) || !this.y.equals(o.y)){ return false; }
return true;
}
@Override
public int compareTo(Point2D o) {
if(this.x.compareTo(o.x) != 0){ return this.x.compareTo(o.x); }
else if(this.y.compareTo(o.y) != 0){ return this.y.compareTo(o.y); }
else { return 0; }
}
}
短いパターン文字列をbit演算を使って高速に検索するアルゴリズム.
探索状態をbitで全通り表現して高速に判定する. 状態のbit表現は, i番目の桁に“i番目まで一致しているか”というもの.
なぜbitで探索状態を表現するのかというと, 複数の探索状態をまとめて扱うためである. bitによって全通りの探索状態を表現しているならバックトラックをする必要がなくなる. このため, 効率的な探索を行う事が出来る.
また, パターンの文字毎の出現位置もbitで表す事で, 探索状態bitに対して bit演算だけで有り得る探索状態を抜き出せる.
なので, 現在の状態に対して, 1bit右シフト(次の文字も合致してる可能性があるため)と, 最下位bitを立てる(次の文字がパターンの開始文字である可能性があるため) を行ってから, 実際の次の文字の出現位置bitを使って, 実際の次の状態を抜き出している.
この Shift-And Visualization を見た方が 早い.
対象文字列の長さをn, パターンの長さをmとすると
パターンのbit配列の構築 : O(m)
文字列検索 : O(n + m)
//Mのbit幅 >= パターンの文字列じゃないと死ぬ. 長いならBitSetを使おう.
public static int shift_and(String t, String p){ //pの長さはbit幅依存
int[] M = new int[Character.MAX_VALUE]; // alphabet全体分の長さが必要.
int count = 0;
for(int i = 0; i < p.length(); i++){
M[p.charAt(i)] |= (1 << i);
}
for(int i = 0, S = 0; i < t.length(); i++){
S = ((S << 1) | 1) & M[t.charAt(i)];
if((S & (1 << (p.length() - 1))) != 0){
count++; // t[i - p.length() + 1, i]
}
}
return count;
}
文字列をハッシュする関数. 部分文字列に対するハッシュを定数時間で行える. 文字列 に対して
public static long rolling_hash(String s, final long b, final long m){
long ret = 0l;
for(char c : s.toCharArray()){
ret *= b; ret %= m;
ret += c; ret %= m;
}
return ret;
}
全てのxorを取る. 0だったら先手必負, それ以外なら先手必勝
// 0枚で終わると負け(最後の一枚を取った人が勝ちの場合)
public static boolean Nim(long ... nim) {
long ret = 0;
for(final long n : nim){ ret ^= n; }
return ret != 0;
}
勝利条件が Nim と逆なゲーム.
Nim の数 に 1より大きいのがあれば, Nim の xor が 0 であると負ける. Nim の数 に 1以下しかなければ, Nim の xor が 1 であると負ける.
ICPC系の問題で頻出するサイコロの実装.
public static class Dice {
public static int MAX = 5, SIZE = 7;
public static int TOP = 0, FRONT = 1, RIGHT = 2;
public static int BOTTOM = 5, BACK = 4, LEFT = 3;
int[] dice; // in [1, 2, 3, 4, 5, 6]
public Dice(int top, int front, int right, int sum) {
dice = new int[MAX + 1];
dice[TOP] = top; dice[FRONT] = front; dice[RIGHT] = right;
dice[BOTTOM] = sum - top; dice[BACK] = sum - front; dice[LEFT] = sum - right;
}
public Dice(int top, int front, int right) {
this(top, front, right, SIZE);
}
// rotate_from は (top | front) から見てどの方向に転がるを指定すると転がしてくれる.
public void rotate_from_top(final int dir) { rotate_dice(TOP, dir, BOTTOM, MAX - dir); }
public void rotate_from_front(final int dir){ rotate_dice(FRONT, dir, BACK, MAX - dir); }
public void rotate_dice(int... args) {
final int tmp = dice[args[args.length - 1]];
for (int now = args.length - 1; now > 0; now--) {
dice[args[now]] = dice[args[now - 1]];
}
dice[args[0]] = tmp;
}
}