AT_ahc036_a [AHC036A] Efficient Signal Control
Description
[problemUrl]: https://atcoder.jp/contests/ahc036/tasks/ahc036_a
Y国には $ N $ 個の都市と $ M $ 本の道路があり、$ i $ 番目の道路は都市 $ u_i $ と都市 $ v_i $ を双方向に結んでいる。どの道路も交差はなく、都市と道路からなるグラフは平面グラフである。
各都市には、その都市へと入る交通を制御するための**信号**がある。 信号には**赤**または**青**の $ 2 $ つの状態があり、都市 $ v $ の信号が青である場合のみ、都市 $ v $ へと移動できる。（移動元の都市の信号はどちらでも良い）
Y国の都市の信号は、配列 $ A,\ B $ によって一元管理されている。
配列 $ A $ は長さ $ L_A $ であり、各要素は $ 0 $ 以上 $ N-1 $ 以下の整数である。
配列 $ B $ は長さ $ L_B $ であり、初期状態は、すべての要素が $ -1 $ である。
特に、配列 $ B $ は信号の状態を表す配列であり、配列 $ B $ が値 $ v $ を要素として含むとき、都市 $ v $ の信号は青である。配列 $ B $ が値 $ v $ を要素として含まないとき、都市 $ v $ の信号は赤である。
配列 $ A $ は、配列 $ B $ の制御に用いる配列であり、以下のように操作することで配列 $ A $ の値を用いて配列 $ B $ の内容を変更し、信号の状態を変化させることが出来る。
1. $ A $ から連続する領域を選び、その領域を $ R_A $ とする。
2. $ B $ から、$ R_A $ と同じ長さの連続する領域を選び、その領域を $ R_B $ とする。
3. $ R_B $ の内容を、$ R_A $ の内容で上書きする。
さて、旅行好きなXは、Y国を旅行する計画を立てている。
Xは旅行計画として、都市の頂点番号のリスト $ t_0,\ t_1,\ \ldots,\ t_{T-1} $ を持っており、これらの都市を順に訪問したいと考えている。リストの中には同じ都市が複数回含まれる場合もあるが、同じ都市が連続して含まれることはない。
Xは都市 $ 0 $ を現在位置として、旅を始める。まず初めに、Xは友人であるY国の交通大臣に依頼し、信号の制御に用いる配列 $ A $ の内容を好きな値に設定する。 これ以降、$ A $ の内容を変更することはできない。
その後、次の **信号操作** または **移動** を好きな順序で $ 10^5 $ 回以下の好きな回数繰り返す。信号操作と移動の具体例については下部の「出力例」セクションも参照せよ。
- 信号操作
- Y国の交通大臣に依頼し、上述した信号に対する操作を 1 回行い、信号の状態を変化させる。
- 移動
- Xの現在位置である都市から直接道路でつながっている都市の 1 つに移動し、現在位置を移動先の都市に更新する。移動先の都市の信号は青である必要がある。
旅行計画にある都市すべてをリストの順序で訪れることができた場合、Xの旅行は成功となる。
より厳密には、Xの現在位置となった都市を順に $ c_0\ =\ 0,\ c_1,\ \ldots $ としたとき、ある狭義単調増加な長さ $ T $ の非負整数列 $ (i_0,\ i_1,\ \ldots,\ i_{T-1}) $ であって $ c_{i_j}\ =\ t_j(0\ \le\ j\ \le\ T\ -\ 1) $ であるようなものが存在する場合、またその場合に限り、Xの旅行は成功となる。
Y国の交通大臣は非常に多忙なため、Xは信号操作の回数をなるべく減らしたいと考えている。
配列 $ A $ の要素の決定と信号操作・移動をうまく行い、できるだけ少ない信号操作の回数で旅を成功させてほしい。
Input Format
入力は以下の形式で標準入力から与えられる。
```
\(
N ~ M ~ T ~ L_A ~ L_B \\
u_0 ~ v_0 \\
\vdots \\
u_{M-1} ~ v_{M-1} \\
t_{0} ~ t_{1} ~ \ldots ~ t_{T-1} \\
x_0 ~ y_0 \\
\vdots \\
x_{N-1} ~ y_{N-1} \)
```
- 1行目には5つの整数 $ N,M,T,L_A,L_B $ がスペース区切りで与えられる。
- $ N $ は都市の数で、$ N\ =\ 600 $ を満たす。
- $ M $ は道路の本数で、$ N-1\ \le\ M\ \le\ 3\ \times\ N-6 $ を満たす。
- $ T $ は訪問する都市の数で、$ T\ =\ 600 $ を満たす。
- $ L_A $ は信号の制御に用いる配列 $ A $ の長さで、$ N\ \le\ L_A\ \le\ 2\ \times\ N $ を満たす。
- $ L_B $ は信号の制御に用いる配列 $ B $ の長さで、$ 4\ \le\ L_B\ \le\ 24 $ を満たす。
- 続く $ M $ 行は道路の情報で、道路 $ i $ は 都市 $ u_i $ と $ v_i $ を双方向に結ぶ。 $ u_i,\ v_i $ は、$ 0\ \le\ u_i\ \lt\ v_i\ \le\ N\ -\ 1 $, $ (u_i,\ v_i)\ \neq\ (u_j,\ v_j)\ (i\ \neq\ j) $ を満たす。
- 次く1行に、$ T $ 個の整数値がスペース区切りで与えられる。$ t_0,\ t_1,\ ...,\ t_{T\ -\ 1} $ は、Xが訪れる予定の都市であり、 $ 0\ \le\ t_i\ \le\ N\ -\ 1\ (0\ \le\ i\ \le\ T\ -\ 1) $, $ t_0\ \neq\ 0 $, $ t_i\ \neq\ t_{i+1}\ (0\ \le\ i\ \le\ T\ -\ 2) $ を満たす。
- 続く $ N $ 行は、ビジュアライザのため、都市 $ i $ の座標が $ (x_i,\ y_i) $ として与えられる。座標の値は整数であり、 $ 0\ \le\ x_i,\ y_i\ \le\ 1000 $, $ (x_i,\ y_i)\ \neq\ (x_j,\ y_j)\ (i\ \neq\ j) $ を満たす。不要であれば読み込まなくても構わない。
与えられるグラフは、連結な平面グラフであり、頂点 $ i $ を座標 $ (x_i,\ y_i) $ に配置し、各辺を両端点を結ぶ線分として描画した時、どの二辺も端点以外に共通点を持たないことが保証されている。 ### 出力
1行目に、$ A $ の初期値を表す $ L_A $ 個の $ 0 $ 以上 $ N\ -\ 1 $ 以下の整数をスペース区切りで出力せよ。
続く各行に、以下のフォーマットで行動を出力せよ。
- 信号操作を行う場合
$ R_A,\ R_B $ の長さを $ l\ (1\ \le\ l\ \le\ L_B) $、 $ R_A $ の開始位置を $ P_A\ (0\ \le\ P_A\ \le\ L_A\ -\ l) $、 $ R_B $ の開始位置を $ P_B\ (0\ \le\ P_B\ \le\ L_B\ -\ l) $ としたとき、以下のように、行頭の `s` に続けてスペース区切りで $ l,\ P_A,\ P_B $ を出力せよ。
> s $ l P_A P_B $
- 移動を行う場合
移動先の都市の番号を $ v $ としたとき、 以下のように、行頭の `m` に続けてスペース区切りで $ v $ を出力せよ。
> m $ v $
移動先の都市は現在の都市と直接道路で繋がっており、信号はこの時点で青である必要があることに注意せよ。
[例を見る](https://img.atcoder.jp/ahc036/e5f02df53f30d36e.html?lang=ja&output=sample)
Output Format
N/A
Explanation/Hint
### 得点
旅行が成功したときの信号操作の回数が $ C $ のとき、$ C $ の絶対スコアが得られる。絶対スコアは小さければ小さいほどよい。
旅行が成功しなかった場合、不正な信号操作/移動を行った場合、信号操作と移動を行った回数が $ 10^5 $ 回を超えた場合は WA と判定される。
各テストケース毎に、 \\( \\text{round}(10^9 \\times \\left(\\frac{全参加者中の最小絶対スコア}{自身の絶対スコア}\\right)) \\) の相対評価スコアが得られ、その和が提出の得点となる。
最終順位はコンテスト終了後に実施されるより多くの入力に対するシステムテストにおける得点で決定される。 暫定テスト、システムテストともに、一部のテストケースで不正な出力や制限時間超過をした場合、そのテストケースの相対評価スコアは0点となり、そのテストケースにおいては「全参加者中の最小絶対スコア」の計算から除外される。 システムテストは CE 以外の結果を得た一番最後の提出に対してのみ行われるため、最終的に提出する解答を間違えないよう注意せよ。
#### テストケース数
- 暫定テスト: 50個
- システムテスト: 2000個
- コンテスト終了後に [seeds.txt](https://img.atcoder.jp/ahc036/seeds.txt) (sha256=`607aca150bd5f8f062937b02e6d14c15f7661aefbd279f150043e6d7e47f8d3c`) を公開します。
#### 相対評価システムについて
暫定テスト・システムテストともに、CE 以外の結果を得た一番最後の提出のみが順位表に反映されます。
相対評価スコアの計算に用いられる各テストケース毎の全参加者中の最小絶対スコアの算出についても、順位表に反映されている最終提出のみが用いられます。
順位表に表示されているスコアは相対評価スコアであり、新規提出があるたびに、相対評価スコアが再計算されます。 一方、提出一覧から確認出来る各提出のスコアは各テストケース毎の絶対スコアをそのまま足し合わせたものであり、相対評価スコアは表示されません。 最新以外の提出の、現在の順位表における相対評価スコアを知るためには、再提出が必要です。 不正な出力や制限時間超過をした場合、提出一覧から確認出来るスコアは0となりますが、順位表には正解したテストケースに対する相対評価スコアの和が表示されます。
#### 実行時間について
実行時間には多少のブレが生じます。 また、システムテストでは同時に大量の実行を行うため、暫定テストに比べて数%程度実行時間が伸びる現象が確認されています。 そのため、実行時間制限ギリギリの提出がシステムテストで TLE となる可能性があります。 プログラム内で時間を計測して処理を打ち切るか、実行時間に余裕を持たせるようお願いします。
### 入力生成方法
入力生成方法の詳細$ L $ 以上 $ U $ 以下の整数を一様ランダムに生成する関数を $ \mathrm{rand}(L,\ U) $ とし、 $ L $ 以上 $ U $ 未満の実数を一様ランダムに生成する関数を $ \mathrm{rand\_double}(L,\ U) $ とする。 また、2つの頂点 $ u,\ v $ の距離を $ \sqrt{(x_u\ -\ x_v)^2\ +\ (y_u\ -\ y_v)^2} $ とする。
#### グラフの生成
グラフの生成に使用するパラメタ $ D_{vmin} $, $ D_{emax} $, $ P_{remove} $ を、それぞれ $ \mathrm{rand}(20,\ 30) $, $ \mathrm{rand}(80,\ 140) $, $ \mathrm{rand\_double}(0.0,\ 0.5) $ で生成する。
$ N\ =\ 600 $ として、$ i\ =\ 0,\ 1,\ \ldots\ N\ -\ 1 $ の順に以下の操作を行い頂点集合 $ V $ を生成する。
1\. $ x_i\ =\ \mathrm{rand}(0,1000),\ y_i\ =\ \mathrm{rand}(0,1000) $ として生成する。
2\. $ V $ に含まれる頂点に $ (x_i,\ y_i) $ との距離が $ D_{vmin} $ 未満のものが存在しなくなるまで、$ (x_i,\ y_i) $ を選び直す。
3\. $ V $ に $ (x_i,\ y_i) $ を加える。
辺集合 $ E $ を以下のようにして生成する。
1\. 距離が $ D_{emax}\ /\ 2 $ 以下の頂点ペアを全て列挙し、ランダムな順番に並び替える。各ペアについて順番に、すでに追加したどの辺とも交差しない場合 $ E $ に追加する。ここで、辺が交差するとは、頂点 $ i $ を座標 $ (x_i,\ y_i) $ に配置し、辺を両端点を結ぶ線分として描画した際に、2辺が共通の端点以外に共通点を持つことを表す。
2\. 距離が $ D_{emax}\ /\ 2 $ より大きく $ D_{emax} $ 以下であるような頂点ペアを全て列挙し、ランダムな順番に並び替える。各ペアについて順番に、すでに追加したどの辺とも交差しない場合に $ E $ に追加する。
この時点でグラフ $ (V,\ E) $ が連結でなければ $ V $ の生成からやり直す。
最後に、各辺 $ e\ \in\ E $ についてランダムな順に、$ e $ を取り除いてもグラフが連結であれば、確率 $ P_{remove} $ で $ E $ から $ e $ を取り除く。
#### $ t $ の生成
$ t_0 $ を $ \mathrm{rand}(1,\ N\ -\ 1) $ で生成する。
$ i\ =\ 1,\ 2,\ \ldots,\ T\ -\ 1 $ の順に、$ t_i $ を、$ 0 $ 以上 $ N\ -\ 1 $ 以下の整数のうち $ t_{i\ -1} $ 以外のものの中から一様ランダムに選ぶことで生成する。
#### $ L_A,\ L_B $ の生成
$ L_A $ を $ \mathrm{rand}(N,\ 2\ \times\ N) $ で生成する。
$ L_B $ を $ \mathrm{floor}{(\mathrm{rand\_double}(2.0,\ 5.0)^2)} $ で生成する。ここで、$ \mathrm{floor}{(x)} $ は $ x $ 以下の最大の整数を表す。
必ずしも理解する必要はありません。
厳密な実装は入力ジェネレータのソースコードをご覧ください。
### ツール
### Sample Explanation 1
この入力は説明用のものなので、入力の制約を満たさないことに注意せよ。 出力 説明 ビジュアライズ ``` 0 1 3 4 5 6 2 ``` $ A $ の初期値を $ [0,\ 1,\ 3,\ 4,\ 5,\ 6,\ 2] $ とする。 初期状態では信号は全て赤である。 !\[\](data:image/png;base64,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) ``` s 4 0 0 ``` $ A $ の $ 0 $ 番目の要素から始まる長さ $ 4 $ の部分列を、 $ B $ の $ 0 $ 番目の要素を始点とする範囲に対して上書きする。 $ B $ の値は $ [0,\ 1,\ 3,\ 4] $ となる。 !\[\](data:image/png;base64,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) ``` m 3 m 4 ``` 頂点 $ 0\ →\ 3\ →\ 4 $ の順で最初の目的地の頂点へと移動する。 !\[\](data:image/png;base64,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