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							| @ -0,0 +1,3 @@ | ||||
| int main(){ | ||||
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| } | ||||
							
								
								
									
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								src/11/P9869/P9869.md
									
									
									
									
									
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								src/11/P9869/P9869.md
									
									
									
									
									
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							| @ -0,0 +1,81 @@ | ||||
| 这个问题涉及三值逻辑(True、False、Unknown)变量的赋值与操作,需要找到一种初始赋值方案,使得在执行所有操作后,每个变量的最终值与初始值相同,并且使初始赋值中 `Unknown` 的变量尽可能少。 | ||||
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| ### 问题分析 | ||||
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| 1. **变量与操作**: | ||||
|    - 有 `n` 个变量,每个变量的值可以是 `T`、`F` 或 `U`。 | ||||
|    - 有 `m` 条操作,这些操作包括直接赋值(如 `x_i ← T`)、赋值为另一个变量的值(如 `x_i ← x_j`)、或赋值为另一个变量的逻辑非(如 `x_i ← ¬x_j`)。 | ||||
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| 2. **目标**: | ||||
|    - 执行所有操作后,所有变量的最终值与初始值相同。 | ||||
|    - 在满足上述条件的前提下,初始赋值中 `Unknown` 的变量数最少。 | ||||
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| ### 思路概述 | ||||
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| 为了满足最终值等于初始值,需要建立变量之间的依赖关系,并找出这些关系中的约束条件。可以将变量及其值的赋值关系看作是一个等式系统,通过这些等式来确定变量的可能取值。为了有效管理这些等式并高效求解,使用 **并查集(Union-Find** 是一种常见的方法。 | ||||
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| ### 具体步骤 | ||||
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| 1. **表示三值逻辑**: | ||||
|    - 将 `T`、`F`、`U` 分别映射为不同的整数值,便于在代码中处理: | ||||
|      - `T` 被表示为 `100001` | ||||
|      - `F` 被表示为 `-100001` | ||||
|      - `U` 被表示为 `0` | ||||
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| 2. **并查集初始化**: | ||||
|    - 使用一个数组 `fa` 来表示每个变量的父节点或代表元素。初始时,每个变量的父节点指向自己。 | ||||
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| 3. **处理每条操作**: | ||||
|    - **直接赋值操作**(`T`、`F`、`U`): | ||||
|      - 如果操作是 `x_i ← T`,则将 `fa[x_i]` 设为 `T` 的表示值。 | ||||
|      - 类似地处理 `x_i ← F` 和 `x_i ← U`。 | ||||
|    - **赋值为另一个变量的值**(`+` 操作): | ||||
|      - 如果操作是 `x_i ← x_j`,则将 `fa[x_i]` 设为 `fa[x_j]`,表示 `x_i` 与 `x_j` 的值相同。 | ||||
|    - **赋值为另一个变量的非值**(`-` 操作): | ||||
|      - 如果操作是 `x_i ← ¬x_j`,则将 `fa[x_i]` 设为 `-fa[x_j]`,表示 `x_i` 是 `x_j` 值的逻辑非。 | ||||
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| 4. **查找变量的最终值**: | ||||
|    - 使用 `find` 函数来查找变量的代表值。 | ||||
|    - 在 `find` 函数中: | ||||
|      - 对于 `T` 和 `F`,直接返回其表示值。 | ||||
|      - 对于 `U`,返回 `0`。 | ||||
|      - 对于其他情况,通过递归查找父节点,处理逻辑非的情况,并使用 `book` 数组避免死循环。 | ||||
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| 5. **计算 `Unknown` 的最小数量**: | ||||
|    - 遍历所有变量,使用 `find` 函数确定每个变量的最终值。 | ||||
|    - 如果某个变量的最终值为 `U`,则计数。 | ||||
|    - 输出所有测试数据中 `Unknown` 变量的最小数量。 | ||||
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| ### 关键细节与优化 | ||||
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| - **处理逻辑非(`¬`)**: | ||||
|   - 逻辑非会改变变量的值,因此在并查集中需要表示变量与其非值的关系。 | ||||
|   - 使用负值表示逻辑非关系,例如 `x_i ← ¬x_j` 表示 `fa[x_i] = -fa[x_j]`。 | ||||
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| - **防止死循环**: | ||||
|   - 当变量的代表值可能因逻辑非关系而相互指向时,可能会引发无限递归。通过 `book` 数组记录已经访问过的节点,从而避免死循环。 | ||||
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| - **高效的查找操作**: | ||||
|   - 使用路径压缩技术优化 `find` 函数,使得查找操作的时间复杂度接近常数时间,确保算法在大规模数据(`n, m ≤ 10^5`)下依然高效。 | ||||
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| ### 示例解析 | ||||
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| 以第一个样例为例: | ||||
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| ``` | ||||
| 3 3 | ||||
| - 2 1 | ||||
| - 3 2 | ||||
| + 1 3 | ||||
| ``` | ||||
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| - 操作步骤: | ||||
|   1. `x_2 ← ¬x_1`:`fa[2] = -fa[1]` | ||||
|   2. `x_3 ← ¬x_2`:`fa[3] = -fa[2]` | ||||
|   3. `x_1 ← x_3`:`fa[1] = fa[3]` | ||||
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 | ||||
| - 通过并查集的合并与查找,最终确定每个变量的值,使得初始值与最终值相同,并且 `Unknown` 的数量最少。在该示例中,可以赋予 `x1 = T`,`x2 = F`,`x3 = T`,使得 `Unknown` 的数量为 `0`。 | ||||
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| ### 总结 | ||||
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| 该解决方案通过并查集有效地管理变量之间的赋值与逻辑关系,处理了直接赋值、变量赋值以及逻辑非赋值的情况。通过高效的查找与合并操作,能够在大规模数据下快速求解,同时通过合理的表示与优化,确保了算法的正确性与效率。 | ||||
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