目录
- 1. 第K小的和
- 1. 问题描述
- 2. 输入格式
- 3. 输出格式
- 4. 样例输入
- 5. 样例输出
- 6. 评测用例规模与约定
- 7. 原题链接
- 2. 解题思路
- 3. AC_Code
1. 第K小的和
前置知识点:二分,排序
1. 问题描述
给定两个序列 ,长度分别为 。
设另有一个序列 中包含了 中的数两两相加的结果 ( 中共有 个数)。问 中第 小的数是多少。请注意重复的数需要计算多次。例如 中,最小和次小都是 ,而 是第
2. 输入格式
输入的第一行包含三个整数 ,相邻两个整数之间使用一个空格分隔。
第二行包含 个整数,分别表示 ,相邻两个整数之间使用一个空格分隔。
第三行包含 个整数,分别表示 ,相邻两个整数之间使用一个空格分隔。
3. 输出格式
输出一行包含一个整数表示答案。
4. 样例输入
3 4 5
1 3 4
2 3 5 6
5. 样例输出
6
6. 评测用例规模与约定
- 对于 的评测用例,,;
- 对于所有评测用例,,,。
7. 原题链接
2. 解题思路
让我们先考虑一个暴力解法:我们可以枚举出所有 个数,将其存入数组并进行排序,然后输出第 大的数即可求解。然而,这种解法的时间复杂度为 ,空间复杂度为 ,这将导致超时和内存溢出。
于是,我们需要寻找一个更高效的解决方案。让我们来思考一个问题:在一个序列中,第 大的数
这需要满足数组中小于等于 的数至少有 个。同时,我们可以观察到,对于一个大于 的数 ,序列中小于等于 的数也一定至少有 个。对于一个小于 的数 ,序列中小于等于 的数肯定少于
这让我们发现,寻找序列中的第 大的数,其实等同于寻找序列中小于等于当前数的数量至少有
当考虑答案的下界时, 和 都取 ,那么 中的数全部为 ,所以答案的下界是 。而对于上界,当 和 都取 , 中的数全部为 ,所以答案的上界是 。
我们的关键问题在于如何编写二分查找中的 check
函数,即如何确定在 个数中,有多少个数比一个给定的整数 小。直接遍历这 个数显然是不可行的,我们需要找到一个优化的方法。一个可行的策略是先将 数组排序,然后遍历数组 。对于每个 ,我们需要在 数组中找到满足 的最大下标 。
这个问题等价于在 数组中找到最大的数,使其小于等于 ,这显然是一个基础的二分查找问题。这样我们就能以 的复杂度统计每个 的贡献,加上遍历数组 的复杂度为 ,因此每次 check
函数的复杂度为 。
对于每次二分查找的数 ,在 check
函数中,如果我们统计到有至少 个数小于等于 ,我们就返回 true
,否则返回 false
。
因此,这种解法的时间复杂度为:。
3. AC_Code
- C++
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
LL n, m, k;
void solve() {
cin >> n >> m >> k;
vector<int> a(n), b(m);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cin >> a[i];
}
for (int i = 0; i < m; ++i) {
cin >> b[i];
}
sort(b.begin(), b.end());
LL l = 2, r = 2e9;
auto check = [&](LL x) {
LL res = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
res += upper_bound(b.begin(), b.end(), x - a[i]) - b.begin();
}
return res >= k;
};
while (l < r) {
LL mid = l + r >> 1;
if (check(mid))
r = mid;
else
l = mid + 1;
}
cout << r << '\n';
}
int main() {
ios_base ::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2);
int t = 1;
while (t--) {
solve();
}
return 0;
}
- Java
import java.util.*;
import java.io.*;
public class Main {
static long n, m, k;
static long ans = 0;
static boolean check(long x, long[] a, long[] b) {
long res = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
res += upperBound(b, x - a[i]);
}
return res >= k;
}
static int upperBound(long[] a, long x) {
int l = 0, r = a.length;
while (l < r) {
int mid = (l + r) / 2;
if (a[mid] <= x) l = mid + 1;
else r = mid;
}
return l;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
n = sc.nextLong();
m = sc.nextLong();
k = sc.nextLong();
long[] a = new long[(int) n];
long[] b = new long[(int) m];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
a[i] = sc.nextLong();
}
for (int i = 0; i < m; ++i) {
b[i] = sc.nextLong();
}
Arrays.sort(b);
long l = 2, r = (long) 2e9;
while (l < r) {
long mid = l + (r - l) / 2;
if (check(mid, a, b))
r = mid;
else
l = mid + 1;
}
System.out.println(r);
}
}
- Python
import bisect
n, m, k = map(int, input().split())
a = list(map(int, input().split()))
b = sorted(list(map(int, input().split())))
l, r = 2, int(2e9)
def check(x):
res = 0
for i in range(n):
res += bisect.bisect_right(b, x - a[i])
return res >= k
while l < r:
mid = l + (r - l) // 2
if check(mid):
r = mid
else:
l = mid + 1
print(r)