题目背景
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题目描述
上一题“序列查询”中说道:A=[A0,A1,A2,⋯,An] 是一个由 n+1 个 [0,N) 范围内整数组成的序列,满足 0=A0<A1<A2<⋯<An<N。基于序列 A,对于 [0,N) 范围内任意的整数 x,查询 f(x) 定义为:序列 A 中小于等于 x 的整数里最大的数的下标。
对于给定的序列 A 和整数 x,查询 f(x) 是一个很经典的问题,可以使用二分搜索在 O(logn) 的时间复杂度内轻松解决。但在 IT 部门讨论如何实现这一功能时,小 P 同学提出了些新的想法。
小 P 同学认为,如果事先知道了序列 A 中整数的分布情况,就能直接估计出其中小于等于 x 的最大整数的大致位置。接着从这一估计位置开始线性查找,锁定 f(x)。如果估计得足够准确,线性查找的时间开销可能比二分查找算法更小。
比如说,如果 A1,A2,⋯,An 均匀分布在 (0,N) 的区间,那么就可以估算出:
$$\begin{aligned}
f(x) \approx \frac{(n + 1) \cdot x}{N}
\end{aligned}$$
为了方便计算,小 P 首先定义了比例系数 r=⌊n+1N⌋,其中 ⌊⌋ 表示下取整,即 r 等于 N 除以 n+1 的商。进一步地,小 P 用 g(x)=⌊rx⌋ 表示自己估算出的 f(x) 的大小,这里同样使用了下取整来保证 g(x) 是一个整数。
显然,对于任意的询问 x∈[0,N),g(x) 和 f(x) 越接近则说明小 P 的估计越准确,后续进行线性查找的时间开销也越小。因此,小 P 用两者差的绝对值 ∣g(x)−f(x)∣ 来表示处理询问 x 时的误差。
为了整体评估小 P 同学提出的方法在序列 A 上的表现,试计算:
$$\begin{aligned}
error(A) = \sum_{i=0}^{N-1} |g(i) - f(i)| = |g(0) - f(0)| + \cdots + |g(N - 1) - f(N - 1)|
\end{aligned}$$
输入格式
从标准输入读入数据。
输入的第一行包含空格分隔的两个正整数 n 和 N。
输入的第二行包含 n 个用空格分隔的整数 A1,A2,⋯,An。
注意 A0 固定为 0,因此输入数据中不包括 A0。
输出格式
输出到标准输出。
仅输出一个整数,表示 error(A) 的值。
3 10
2 5 8
5
9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
2 10
1 3
6
提示
样例1解释
A=[0,2,5,8]
$r = \lfloor \frac{N}{n+1} \rfloor = \lfloor \frac{10}{3+1} \rfloor = 2$
| i |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
| f(i) |
0 |
1 |
2 |
3 |
| g(i) |
^ |
^ |
2 |
^ |
3 |
4 |
| ∣g(i)−f(i)∣ |
0 |
1 |
0 |
1 |
注:表格中空白单元格表示该行在该列无对应值(或为省略),实际计算时按需填充。根据题意,g(i) 和 ∣g(i)−f(i)∣ 应对所有 i=0 到 9 有定义,此处按原图结构保留空格,但完整计算应补全:
- g(0)=⌊0/2⌋=0, ∣0−0∣=0
- g(1)=⌊1/2⌋=0, ∣0−0∣=0
- g(2)=⌊2/2⌋=1, ∣1−1∣=0
- g(3)=⌊3/2⌋=1, ∣1−1∣=0
- g(4)=⌊4/2⌋=2, ∣2−1∣=1
- g(5)=⌊5/2⌋=2, ∣2−2∣=0
- g(6)=⌊6/2⌋=3, ∣3−2∣=1
- g(7)=⌊7/2⌋=3, ∣3−2∣=1
- g(8)=⌊8/2⌋=4, ∣4−3∣=1
- g(9)=⌊9/2⌋=4, ∣4−3∣=1
因此总和为:0+0+0+0+1+0+1+1+1+1=5
即 error(A)=5
样例 3 解释
A=[0,1,3]
$r = \lfloor \frac{N}{n+1} \rfloor = \lfloor \frac{10}{2+1} \rfloor = 3$
| i |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
| f(i) |
0 |
1 |
2 |
3 |
| g(i) |
^ |
^ |
2 |
^ |
3 |
4 |
| ∣g(i)−f(i)∣ |
0 |
1 |
0 |
1 |
子任务
70% 的测试数据满足 1≤n≤200 且 n<N≤1000;
全部的测试数据满足 1≤n≤105 且 n<N≤109。
提示
需要注意,输入数据 [A1⋯An] 并不一定均匀分布在 (0,N) 区间,因此总误差 error(A) 可能很大。