OBI 2025 – Fase 2 Nível 1

Arara!

Solução escrita por Márcio Vitor

Conhecimentos Necessários:

Vamos iterar usando um loop for ou while pelas M gaiolas e descobrir qual é a maior quantidade de araras que podem ser abrigadas.

Perceba que a primeira arara deve ir para posição 1, pois em posições mais a frentes vamos desperdiçar o espaço que está a esquerda dela que poderia ser usado para por mais araras mais a frentes. Então pulamos cinco posições e colocamos uma arara na posição 6 depois na 11, 16, 21, …. já que dessa forma garantimos que há exatamente 4 espaços entre as araras.

Enquanto fazemos isso mantemos uma variável cnt que é incrementada em uma unidade em cada iteração no final a resposta é “S” se N \le cnt, assim concluindo o problema com um algoritmo O(M).

Clique aqui para ver o código completo.

Solução alternativa

na solução acima a i-ésima arara vai para gaiola p=1+5*(i-1)=1+5i-5=5i-4, queremos o último i tal que 5i-4 \le M \implies i \le \frac{M+4}{5} ou seja a quantidade de iterações será i=\lfloor \frac{M+4}{5} \rfloor(onde \lfloor x \rfloor é x arredondado pra baixo).

Portanto, similarmente, basta retornar “S” caso N \le \lfloor \frac{M+4}{5} \rfloor que pode ser feito em O(1).

Nota: o operador “/” do c++ já arredonda pra baixo quando se trabalha com divisão de inteiros

Clique aqui para ver o código completo.

Placar do Jogo

Solução escrita por Julia Tiosso

Conhecimentos necessários:

Nesse problema, são dadas duas listas com os momentos em que Paulo e Camila marcaram gol ao longo de um jogo, em ordem crescente. O objetivo é determinar a situação do placar após cada gol.

Dado isso, e considerando que o problema garante que não há dois gols no mesmo instante, podemos pensar em utilizar um vetor de marcação, indicando, para cada minuto, quem fez o gol.

Assim, inicialmente passamos pelos minutos dos gols de Paulo e marcamos todos eles com o valor 1. Em seguida, fazemos o mesmo com Camila, marcando o valor 2. Ao final, podemos fazer a simulação do jogo e, para cada minuto t em que houve gol, atualizamos a pontuação do respectivo jogador e imprimimos o placar atual.

A complexidade dessa solução é O(max_t), pois percorremos todos os minutos possíveis.

Clique aqui para ver o código completo.

Solução alternativa:

Há ainda uma outra maneira interessante de resolver esse problema, utilizando a ideia de manter “dois ponteiros”:

  • l, apontando para o último gol de Paulo
  • r, apontando para o último gol de Camila

Enquanto ainda tiverem gols a serem processados, podemos comparar os tempos de Paulo e Camila e decidir quem marcará o próximo gol. Após isso, atualizamos o devido ponteiro e a pontuação do jogador.

Dessa forma, como cada ponteiro avança P ou C posições no total, esse algoritmo tem complexidade O(P + C).

Clique aqui para ver o código completo.

Mania de Ímpar

Solução escrita por Pedro Rey

Conhecimentos necessários:

Primeiro, vamos analizar quais propriedades uma bandeja deve ter para que ela seja organizada. Considere duas posições adjacentes na matriz. Como a soma delas é ímpar, isso significa que as duas posições tem paridades diferentes. A partir disso, é facil ver que G_{i, j} \equiv i + j + G_{1, 1} (\text{mod $2$}). Ou seja, as paridades das casas da matriz formam um “xadrez”.

Note que só há dois modos de escolher as paridades das posições de uma matriz organizada, e estas são dependentes na paridade de G_{1, 1}. Vamos testar as duas alternativas. Para cada posição em que a paridade é diferente da paridade desejada, adicionamos um para alterar a paridade. Agora, basta escolher a menor quantidade de gotas necessarias dentre os dois modos de escolher as paridades.

Clique aqui para ver o código completo.

Feira de artesanato (p1-pS)

Solução escrita por Gustavo Nogueira Mendes

Conhecimentos prévios necessários:

  • STL: pair e set / multiset
    • Artigo sobre multiset
    • obs: para remover é usado para um multiset s: s.erase(s.find(valor)); porque s.erase(val); em um multiset apaga todas as ocorrências e queremos apagar apenas uma, então usamos o s.find(valor), que retorna um iterator, fazendo apenas um elemento ser apagado, como em s.erase(s.begin()), pois o s.begin() é um iterator que referencia o primeiro elemento.

O problema consiste em descobrir uma informação (o somatório do preço dos produtos vendidos) relacionada a um estoque / conjunto de N produtos (com dado tipo e preço, que podem se repetir) que sofre C alterações. As alterações são de dois tipos:

  • 1: Venda do produto de menor preço
  • 2: Venda do produto de menor preço de um tipo específico

Como a quantidade de alterações é relativamente grande, notamos que a dificuldade é encontrar uma estrutura eficiente para manter esse conjunto (o estoque) e lidar com as alterações.

Em específico, precisamos manter tanto uma estrutura para descobrir o menor preço de todos os produtos, quanto descobrir o menor preço dentre os produtos de um determinado tipo. Note que uma estrutura não irá interferir na outra, basta usar uma para pesquisar o produto e apagá-lo em ambas.

As nossas estruturas serão:

  • Um multiset guardando todos os produtos, com um par de preço (valor pelo qual queremos ordenar os produtos) e tipo (não importa sua ordem, mas precisamos dessa informação para identificar o produto e apagá-lo na outra estrutura). Ele será usado para responder queries do tipo 1.
  • Uma lista, onde a posição i será um multiset guardando o preço (valor pelo qual os produtos serão ordenados) dos produtos do tipo i. Note que ao buscar o produto que será “resposta” (será vendido) de uma query do tipo 2, teremos seu tipo e preço, conseguindo indentificá-lo na estrutura 1.

Clique aqui para ver o código completo.