【算法题解】Bindian 山丘信号问题(E. Bindian Signaling)

问题描述

在 Berland 古老的 Bindian 部落中,首都被 nn 座山丘围成一个圆环,每个山丘上都有一名守望者,日夜观察着周围的情况。

如果有危险,守望者可以在山丘上点燃篝火。两座山丘的守望者可以看到彼此的信号,条件是:

  1. 沿着两座山丘之间的圆弧(顺时针或逆时针方向)没有比这两座山丘更高的山丘。

需要计算有多少对山丘可以互相看见信号。


输入格式

  • 第一行包含一个整数 nn,表示山丘的数量 3≤n≤1063 \leq n \leq 10^6。
  • 第二行包含 nn 个整数,表示按顺时针顺序排列的山丘高度。所有高度均为正整数,范围为 11 至 10910^9。

输出格式

输出能互相看见信号的山丘对数。


示例输入输出

示例 1

输入:
5
1 2 4 5 3

输出:
7

示例 2

输入:
4
3 3 3 3

输出:
12

解题思路

这是一个经典的「单调栈」问题,涉及到可见性和环形结构处理,分为以下几步:

1. 问题简化

  • 如果所有山丘的高度都相同,则每一对山丘都可以互相看见,答案是 n×(n−1)n \times (n - 1)。
  • 对于一般情况,使用单调栈来解决。

2. 单调栈的作用

通过单调栈,我们可以快速找到:

  • 当前山丘是否有更高的山丘阻挡。
  • 当前山丘可以看到多少个较低或等高的山丘。

3. 环形结构的处理

由于山丘排列是圆环结构,我们需要遍历两次数组(顺时针和逆时针)来模拟圆环的可见性。

4. 复杂度要求

由于 nn 的范围高达 10610^6,我们需要:

  • 时间复杂度:O(n)O(n)。
  • 空间复杂度:O(n)O(n)。

代码实现

以下是 Python 的完整代码实现:

def count_visible_pairs(n, heights):
    # 如果所有山丘高度相同,则直接计算所有山丘对
    if len(set(heights)) == 1:
        return n * (n - 1)

    # 单调栈方法,计算可见的山丘对
    def calculate_pairs(heights):
        stack = []
        total_pairs = 0

        # 遍历每个山丘
        for h in heights:
            count = 1
            # 单调栈:移除较小或相等的山丘
            while stack and stack[-1][0] <= h:
                top = stack.pop()
                total_pairs += top[1]
                if top[0] == h:
                    count += top[1]
            # 栈顶还有元素,说明能看到当前山丘
            if stack:
                total_pairs += 1
            # 将当前山丘加入栈
            stack.append((h, count))

        return total_pairs

    # 计算顺时针方向的可见山丘对
    linear_pairs = calculate_pairs(heights)

    # 计算逆时针方向的可见山丘对
    reverse_pairs = calculate_pairs(heights[::-1])

    # 总对数为顺时针和逆时针对数之和,但需要减去重复计算的部分
    total_pairs = linear_pairs + reverse_pairs - n

    return total_pairs


# 输入处理
n = int(input())
heights = list(map(int, input().split()))

# 计算并输出结果
print(count_visible_pairs(n, heights))

样例解析

示例 1

输入

5
1 2 4 5 3

输出

7

解析

  • 山丘对可以互相看见的情况为:
    (1, 2), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 3), (5, 3), (2, 1)。

示例 2

输入

4
3 3 3 3

输出

12

解析

  • 所有山丘高度相同,所有对均可互相看见。
    总共有 4×(4−1)=124 \times (4 - 1) = 12 对。

复杂度分析

  1. 时间复杂度

    • 单调栈遍历一次数组的时间复杂度为 O(n)O(n)。
    • 因为需要两次遍历,整体时间复杂度为 O(2n)=O(n)O(2n) = O(n)。
  2. 空间复杂度

    • 单调栈的最大深度为 nn,空间复杂度为 O(n)O(n)。

该算法可以高效解决 n=106n = 10^6 的大规模输入问题。


总结

  • 本题的核心是「单调栈」和「环形数组」的结合。
  • 通过单调栈高效计算每个山丘的可见性,避免了暴力计算的 O(n2)O(n^2) 时间复杂度。
  • 在环形数组中,我们通过两次遍历实现了对所有方向的处理。

这道题展示了如何用数据结构优化传统的暴力算法,是经典的竞赛题之一。


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