一、问题理解与算法思路
词典问题要求判断每个单词是否存在一种排列方式,使其字典序严格小于其他所有单词的所有可能排列。核心思路是通过预处理每个单词的最小和最大字典序排列,然后进行高效比较。
关键算法步骤:
预处理每个单词的字符频率
生成最小和最大字典序排列
并行比较所有单词的边界情况
二、完整代码实现(带详细注释)
#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespACe std;int main() { ios::sync_with_stdio(false); // 关闭同步提升IO速度 cin.tie(nullptr); // 解除cin和cout的绑定 int n, m; // n:单词数量 m:单词长度(题目未实际使用) cin >> n >> m; vector<string> words(n); // 存储所有单词 // 使用short类型节省空间,存储每个单词的字符频率 vector<vector<short>> min_chars(n, vector<short>(26, 0)); vector<vector<short>> max_chars(n, vector<short>(26, 0)); // 预处理字符频率统计 for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> words[i]; for (char c : words[i]) { min_chars[i][c - 'a']++; // 统计字符出现次数 max_chars[i][c - 'a']++; // 两个数组初始相同 } } // 预处理生成最小和最大字典序单词 vector<string> min_words(n), max_words(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { // 构建最小字典序:字母升序排列 for (int c = 0; c < 26; ++c) { min_words[i] += string(min_chars[i][c], 'a' + c); } // 构建最大字典序:字母降序排列 for (int c = 25; c >= 0; --c) { max_words[i] += string(max_chars[i][c], 'a' + c); } } string result(n, '0'); // 初始化结果字符串 if (n == 1) { // 特殊处理只有一个单词的情况 cout << "1\n"; return 0; } // 并行比较优化:检查每个单词的最小字典序是否小于其他所有单词的最大字典序 for (int i = 0; i < n; ++i) { bool valid = true; for (int j = 0; j < n; ++j) { if (i == j) continue; // 不和自己比较 if (min_words[i] >= max_words[j]) { // 字典序比较 valid = false; break; } } result[i] = valid ? '1' : '0'; // 设置结果位 } cout << result << '\n'; // 输出结果 return 0;}
三、算法核心解析
字符频率统计:使用两个26长度的数组记录每个字母出现次数
字典序边界生成:
最小字典序:字母升序排列(a-z)
最大字典序:字母降序排列(z-a)
并行比较优化:通过边界比较避免枚举所有排列组合
四、复杂度分析与优化
五、常见问题解答
Q:为什么要生成最小和最大字典序? A:这样可以通过边界比较确定是否存在满足条件的排列,避免检查所有可能排列。
Q:如何处理特殊字符或大写字母? A:题目限定小写字母,实际应用中可扩展ASCII码范围。
Q:算法是否可以进一步优化? A:可以尝试使用字典树(Trie)或更高效的数据结构优化比较过程。
来源:NOIP2023词典
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