Mabingnan__V's blog

By Mabingnan__V, history, 10 hours ago, In English

我将详细分析这个问题,推导其数学规律,并解释为什么你的代码可以正确求解序列 (a) 中最后一个元素的最大可能值。


一、问题分析

问题描述

  • 给定一个由 (n) 个正整数组成的序列 (a)。
  • 每次操作:
  1. 选择两个不同索引 (i) 和 (j)。
  2. 选择一个正整数 (x),使得 (a_i)、(a_j)、(x) 能组成一个**非退化三角形**(即满足三角形三边不等式:(a_i + a_j > x)、(a_i + x > a_j)、(a_j + x > a_i))。
  3. 删除 (a_i) 和 (a_j),将 (x) 追加到序列末尾。
  • 重复操作直到序列只剩 1 个元素。
  • 目标:求最后一个元素的最大可能值。

关键点

  • 非退化三角形条件
  • (a_i + a_j > x)。
  • (a_i + x > a_j)(等价于 (x > a_j — a_i))。
  • (a_j + x > a_i)(等价于 (x > a_i — a_j))。
  • 假设 (a_i \geq a_j),则:
    • (x > a_i — a_j)。
    • (x < a_i + a_j)。
  • (x) 的取值范围:(a_i — a_j < x < a_i + a_j)。
  • 序列变化
  • 每次操作减少 1 个元素(移除 2 个,添加 1 个),从长度 (n) 变为 (n-1)、(n-2)、...、1)。
  • 总操作次数为 (n-1) 次。
  • 最大值目标
  • 每次选择 (x) 时,尽量取最大值(接近 (a_i + a_j)),以使最后剩下的元素尽可能大。

二、数学推导

观察操作的影响

  • 每次操作用 (x) 替换 (a_i) 和 (a_j)。
  • (x) 的最大可能值接近 (a_i + a_j)(但需满足 (x < a_i + a_j) 且为正整数)。
  • 设初始序列总和为 (S = a_1 + a_2 + \cdots + a_n)。
  • 每次操作后,序列总和变为 (S — a_i — a_j + x = S — (a_i + a_j — x))。
  • 定义 (d = a_i + a_j — x)(移除的“差值”),则:
  • (d > 0)(因为 (x < a_i + a_j))。
  • 总和减少 (d)。

总和变化

  • 初始总和:(S)。
  • 经过 (n-1) 次操作,序列剩 1 个元素,设最后值为 (R)。
  • 每次操作减少一个 (d_k)(第 (k) 次操作的差值),总减少量为 (D = d_1 + d_2 + \cdots + d_{n-1})。
  • 则:(R = S — D)。
  • (D) 的最小值为多少?最大化 (R) 等价于最小化 (D)。

最小化 (D)

  • (d_k = a_i + a_j — x)。
  • (x) 的最大值为 (a_i + a_j — 1)(因为 (x < a_i + a_j) 且 (x) 是正整数)。
  • 因此,(d_k) 的最小值为:
  • (d_k = a_i + a_j — (a_i + a_j — 1) = 1)。
  • 如果每次操作都能取 (x = a_i + a_j — 1):
  • (D = d_1 + d_2 + \cdots + d_{n-1} = 1 \cdot (n-1) = n-1)。
  • (R = S — D = S — (n-1))。

可行性验证

  • 是否每次都能取 (x = a_i + a_j — 1)?
  • 检查三角形条件:
    • (a_i + a_j > x)。
    • (a_i + x > a_j)。
    • (a_j + x > a_i)。
  • 代入 (x = a_i + a_j — 1):
    • (a_i + a_j > a_i + a_j — 1):成立。
    • (a_i + (a_i + a_j — 1) > a_j):(2a_i + a_j — 1 > a_j),即 (2a_i > 1),因为 (a_i \geq 1),成立。
    • (a_j + (a_i + a_j — 1) > a_i):(a_j + a_i + a_j — 1 > a_i),即 (2a_j > 1),因为 (a_j \geq 1),成立。
  • 结论:对于任意正整数 (a_i, a_j),(x = a_i + a_j — 1) 总能组成非退化三角形。

最大值公式

  • (D_{\text{min}} = n-1)。
  • (R_{\text{max}} = S — (n-1) = S — n + 1)。
  • 你的代码输出:(sum + 1 — n),即 (S — n + 1)。

三、为什么代码正确

代码分析

#include <iostream>
using namespace std;

int t, n;

int main() {
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    
    cin >> t;
    while (t--) {
        cin >> n;
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int a;
            cin >> a;
            sum += a;
        }
        cout << sum + 1 - n << endl;
    }
    return 0;
}
  • 输入
  • (t):测试用例数。
  • (n):序列长度。
  • (n) 个正整数 (a)。
  • 计算
  • (sum):计算初始序列总和 (S)。
  • 输出 (sum + 1 — n = S — n + 1)。

正确性证明

  • 数学推导
  • (R = S — D)。
  • (D \geq n-1)(每次 (d_k \geq 1),共 (n-1) 次)。
  • 当 (D = n-1) 时,(R = S — (n-1) = S — n + 1)。
  • 策略可行性
  • 每次选择两个元素 (a_i, a_j),取 (x = a_i + a_j — 1)。
  • 无论初始序列如何,只要 (n \geq 2),总能选一对 (a_i, a_j)(都为正整数),满足三角形条件。
  • 重复 (n-1) 次,每次减少 1,最终剩 1 个元素。
  • 最大化
  • (x = a_i + a_j — 1) 是 (x) 的最大可能值(因为 (x < a_i + a_j))。
  • 每次取最大 (x),使 (D) 最小,得到 (R_{\text{max}} = S — n + 1)。

示例验证

  • (n = 3, a = [1, 2, 3]), (S = 6):
  • 选 (1, 2),(x = 1 + 2 — 1 = 2),序列变为 ([3, 2])。
  • 选 (3, 2),(x = 3 + 2 — 1 = 4),序列变为 ([4])。
  • (R = 4),(S — n + 1 = 6 — 3 + 1 = 4),正确。
  • (n = 2, a = [1, 1]), (S = 2):
  • 选 (1, 1),(x = 1 + 1 — 1 = 1),序列变为 ([1])。
  • (R = 1),(S — n + 1 = 2 — 2 + 1 = 1),正确。

边界情况

  • (n = 1):直接返回 (a_1)。
  • (S — n + 1 = a_1 — 1 + 1 = a_1)。
  • 题目要求操作到剩 1 个元素,(n = 1) 时无需操作,(R = a_1),代码仍正确。

四、代码为何能解决

  • 公式 (S — n + 1)
  • 隐含假设:每次操作取 (x = a_i + a_j — 1)。
  • 总和减少量 (D = n-1) 是可实现的(因为 (x) 总能取到最大值)。
  • 贪心策略
  • 不依赖具体选择顺序,只要每次取 (x) 接近 (a_i + a_j) 的最大值,最终结果只与初始总和 (S) 和 (n) 有关。
  • 证明
  • (R = S — (n-1)) 是理论上最大值,且通过构造(每次 (x = a_i + a_j — 1))可达到。

五、时间与空间复杂度

  • 时间复杂度:(O(n)):
  • 每次测试用例仅需遍历 (n) 个元素求和。
  • 空间复杂度:(O(1)):
  • 只使用常数额外空间。

六、总结

  • 为什么正确
  • 代码利用了数学规律:最大化 (R) 等价于最小化 (D)。
  • (D = n-1) 是可实现的最小值,对应每次 (x = a_i + a_j — 1)。
  • (S — n + 1) 是最后一个元素的最大可能值,与具体操作顺序无关。
  • 核心:三角形条件的宽松性((x < a_i + a_j))允许每次取最大 (x)。

如果有疑问或需要更详细的构造过程,请告诉我!

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