算法一(针对
n≤300
的测试点)
考虑枚举所有区间,然后求其众数及出现次数,并判断是否超过区间总长的一半,统计答案即可。时间复杂度
O(n3)
算法二(针对
n≤2,000
的测试点)
考虑先枚举区间的左端点
l
,再从左到右枚举右端点r并用数组维护每个数的出现次数,同时使用变量维护当前众数、众数的出现次数。不难发现,当右端点向右移动时,这些信息都是非常方便维护的。于是我们便可以在
O(n2)
的时间复杂度内统计所有答案。
算法三(针对
type=1
的测试点)
对于
01
序列,我们不难发现,众数出现次数严格大于子区间长度当且仅当子区间内
0,1
出现次数不同(那么那个出现次数较多的就是众数)。于是我们将原序列中的
0
视作−1,并对该序列求前缀和
S
,则子区间[l,r]不为“新生舞会的”,当且仅当
Sl−1=Sr
,因此对
S
进行排序并从小到大枚举便可求出答案。
算法四(针对type=2的测试点)
对于所有数的出现次数都较小(不超过
15
)的情况,不难发现所有“新生舞会的区间”的长度也会较小(不超过
2×15−1=29
)。于是使用算法二,枚举所有长度少于
30
的区间并统计答案即可。
算法五(针对
type=3
的测试点)
对于
Ai≤7
的测试点,我们不妨枚举所有值作为众数的情况。考虑统计所有众数为
k
的“新生舞会的”区间,将所有等于k的位置取为
1
,不等于k的位置取为
−1
,得到新序列
B
并求前缀和得到序列S,则区间
[l,r]
需要被统计,当且仅当
Sr−Sl−1≥1
。从左到右枚举右端点,并用线段树维护当前右端点左边每种前缀和出现的次数即可。时间复杂度
O(8nlogn)
算法六(针对所有测试点)
考虑改进算法五。我们考虑取出所有
B
中的极长−1子区间,观察这些区间中的所有点作为右端点对答案的贡献。不难发现极长
−1
子区间
[l,r]
中的所有点作为右端点对答案的贡献为
∑r−l+1i=1∑Sl−1−i−1j=−∞cnt[j]
,其中
cnt[j]
表示在区间
[0,l−1]
之间前缀和为
j
的端点数目;在统计这段区间的答案后,我们还需要对区间[Si−1−(r−l+1),Si−1−1]中的所有
cnt
均进行
+1
操作。显然地,我们使用一个维护
Bi
和
Ci=i×Bi
的线段树就可以支持这些查询、修改操作。于是我们使用这棵线段树维护相关信息,并从左到右枚举右端点,统计答案即可。
不难发现,极长
−1
子区间的数目与序列中
k
的数目同阶,因此,对于统计众数为k的“新生舞会的”区间的时间开销,不难发现我们通过上述优化将时间开销缩短到了
O(序列A中k的数目logn)
于是,总时间复杂度即为
O(∑k序列A中k的数目logn)
,即
O(nlogn)
。
对
n≤100,000
测试点的说明
对于常数较大的与标准算法时间复杂度相同的算法,以及一些时间复杂度略大于标程的算法,可能存在无法通过所有测试点的情况。这类算法可以通过这类测试点。