描述

这道题目说的是,给出了n项必须按照顺序完成的任务,每项任务有它需要占用机器的时间和价值。现在我们有一台机器可以使用,它每次可以完成一批任务,完成这批任务所需的时间为一个启动机器的时间S加上所有任务需要的时间。并且它是在完成所有任务后才会把任务的成果输出,这样我们就在那一时间时得到所有这些任务的一个完成时间。我们现在要求一种完成任务的方式使得所有任务的完成时间乘上该任务的价值之和最小。

输入

第一行,一个数n表示任务的总数

第二行,一个数s表示开机的时间

接下来n行,每行两个数a,b,a表示该任务完成所要的时间,b表示该任务的价值。

输出

输出文件包括一行,这一行只包含一个整数,就是最少价值和。

样例输入

5

1

1 3

3 2

4 3

2 3

1 4

样例输出

153

提示

【样例说明】

分组情况:

{1,2},{3},{4,5}

T=(s+1+3)(3+2)+(s+s+1+3+4)3+(s+s+s+1+3+4+2+1)*(3+4)=153

【数据规模】

对于全部的数据,保证有n<=10000。

标签

算法竞赛进阶指南


斜率优化dp入门题。

这道题需要简单的推一推式子。

我们用两个前缀和w[i],time[i]" role="presentation" style="position: relative;">w[i],time[i]w[i],time[i]分别表示价值与时间的前缀和。

用f[i]" role="presentation" style="position: relative;">f[i]f[i]表示前i个物品最优的安排需要的花费。

则有:

f[i]=min(f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j]))" role="presentation" style="position: relative;">f[i]=min(f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j]))f[i]=min(f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j]))

其中我们使用了一种叫做费用提前计算的思想,把当前的启动时间对之后所有任务的影响都计算了出来。

但只推出这个式子每次转移是O(n)" role="presentation" style="position: relative;">O(n)O(n)的,无法匹配这道题的数据范围。

于是我们将min去掉,变成:

=>f[i]=f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j])" role="presentation" style="position: relative;">f[i]=f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j])f[i]=f[j]+S∗(w[n]−w[j])+time[i]∗(w[i]−w[j])

然后移个项:

=>f[j]=f[i]−S∗(w[n]−w[j])−time[i]∗(w[i]−w[j])" role="presentation" style="position: relative;">f[j]=f[i]−S∗(w[n]−w[j])−time[i]∗(w[i]−w[j])f[j]=f[i]−S∗(w[n]−w[j])−time[i]∗(w[i]−w[j])

然后展开括号并整理式子:

=>f[j]=(S+time[i])∗w[j]+f[i]−S∗w[n]−time[i]∗w[i]" role="presentation" style="position: relative;">f[j]=(S+time[i])∗w[j]+f[i]−S∗w[n]−time[i]∗w[i]f[j]=(S+time[i])∗w[j]+f[i]−S∗w[n]−time[i]∗w[i]

发现这是一个关于w[j]的一次函数,于是对于每一个j" role="presentation" style="position: relative;">jj我们对应成平面上的点(w[j],f[j])" role="presentation" style="position: relative;">(w[j],f[j])(w[j],f[j]),可以看到w[j]是单调递增的。

对于上面的式子,我们想要f[i]最小,就需要让这个一次函数的截距最小。

显然需要维护一个下凸壳,并且将过于平缓的线段(斜率小于S+time[j]" role="presentation" style="position: relative;">S+time[j]S+time[j]的一定不如后面的线段优)删去就行了。


代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define N 10005
using namespace std;
inline ll read(){
    ll ans=0;
    char ch=getchar();
    while(!isdigit(ch))ch=getchar();
    while(isdigit(ch))ans=(ans<<3)+(ans<<1)+(ch^48),ch=getchar();
    return ans;
}
int n,S,q[N],hd,tl;
ll w[N],tim[N],f[N];
inline double slope(int x,int y){return (f[x]-f[y])/(w[x]-w[y]);}
int main(){
    n=read(),S=read(),hd=1,tl=1;
    for(int i=1;i<=n;++i)tim[i]=read()+tim[i-1],w[i]=read()+w[i-1];
    for(int i=1;i<=n;++i){
        while(hd<tl&&1.0*(S+tim[i])>slope(q[hd+1],q[hd]))++hd;
        f[i]=f[q[hd]]+S*(w[n]-w[q[hd]])+tim[i]*(w[i]-w[q[hd]]);
        while(hd<tl&&slope(q[tl],q[tl-1])>slope(i,q[tl]))--tl;
        q[++tl]=i;
    }
    cout<<f[n];
    return 0;
}

2018.09.05 任务安排(斜率优化dp)的更多相关文章

  1. bzoj 2726 任务安排 斜率优化DP

    这个题目中 斜率优化DP相当于存在一个 y = kx + z 然后给定 n 个对点 (x,y)  然后给你一个k, 要求你维护出这个z最小是多少. 那么对于给定的点来说 我们可以维护出一个下凸壳,因为 ...

  2. [SDOI2012]任务安排 - 斜率优化dp

    虽然以前学过斜率优化dp但是忘得和没学过一样了.就当是重新学了. 题意很简单(反人类),利用费用提前的思想,考虑这一次决策对当前以及对未来的贡献,设 \(f_i\) 为做完前 \(i\) 个任务的贡献 ...

  3. BZOJ 2726: [SDOI2012]任务安排 [斜率优化DP 二分 提前计算代价]

    2726: [SDOI2012]任务安排 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 868  Solved: 236[Submit][Status ...

  4. 2018.09.06 警卫安排(树形dp)

    描述 太平王世子事件后,陆小凤成了皇上特聘的御前一品侍卫. 皇宫以午门为起点,直到后宫嫔妃们的寝宫,呈一棵树的形状:有边直接相连的宫殿可以互相望见.大内保卫森严,三步一岗,五步一哨,每个宫殿都要有人全 ...

  5. BZOJ 2726 [SDOI2012] 任务安排 - 斜率优化dp

    题解 转移方程与我的上一篇题解一样 : $S\times sumC_j  + F_j = sumT_i \times sumC_j + F_i - S \times sumC_N$. 分离成:$S\t ...

  6. 2018.09.05 bzoj1010: [HNOI2008]玩具装箱toy(斜率优化dp)

    传送门 一道经典的斜率优化dp. 推式子ing... 令f[i]表示装前i个玩具的最优代价. 然后用老套路. 我们只考虑把第j+1" role="presentation" ...

  7. 2018.09.29 bzoj3675: [Apio2014]序列分割(斜率优化dp)

    传送门 斜率优化dp经典题目. 首先需要证明只要选择的K个断点是相同的,那么得到的答案也是相同的. 根据分治的思想,我们只需要证明有两个断点时成立,就能推出K个断点时成立. 我们设两个断点分成的三段连 ...

  8. 2018.09.10 bzoj1597: [Usaco2008 Mar]土地购买(斜率优化dp)

    传送门 终究还是通宵了啊... 这是一道简单的斜率优化dp. 先对所有土地排序,显然如果有严格小于的两块土地不用考虑小的一块. 于是剩下的土地有一条边单增,另外一条单减. 我们假设a[i]是单减的,b ...

  9. 2018.09.07 bzoj1096: [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化dp)

    传送门 斜率优化dp经典题. 令f[i]表示i这个地方修建仓库的最优值,那么答案就是f[n]. 用dis[i]表示i到1的距离,sump[i]表示1~i所有工厂的p之和,sum[i]表示1~i所有工厂 ...

随机推荐

  1. jsp 调用其他jsp页面 跳转

    response.sendRedirect("test2.jsp"); window.location.reload("test2.jsp"); locatio ...

  2. bat 笔记 二

    @echo off echo 等待 ping -n 5 127.1 >null cls echo 我爱嘉怡 pause >null 第一条利用echo关键字关闭路径面板 第二条利用echo ...

  3. __builtin__与__builtins__的区别与关系

    在学习Python时,很多人会问到__builtin__.__builtins__和builtins之间有什么关系.百度或Google一下,有很 多答案,但是这些答案要么不准确,要么只说了一点点,并不 ...

  4. unity 加载读取外部XML

    cfg.xml <rootNode> <category name="网站"> <item name="mainPage"> ...

  5. OpenCv 人脸识别 基础

    #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; int main() { // 摄 ...

  6. urllib 和urllib2 模块使用简例

    一.最简单的使用 import urllib,urllib2 response = urllib2.urlopen("https://www.baidu.com") print r ...

  7. SQL Server:查看数据库用户权限(SQL 2005)

    1. 查看 SQL 2005 用户所属数据库角色 use yourdb go select DbRole = g.name, MemberName = u.name, MemberSID = u.si ...

  8. vcf格式简介

    1)背景 伴随着大规模的基因分型及测序工程的产生(例如1000 Genomes Project),之前的信息贮存格式例如gff文件它记录了每一个基因的详细信息,其中许多基因信息在基因组之间是共享的,而 ...

  9. SpringCloud之Eureka 服务注册和服务发现基础篇2

    上篇文章讲解了SpringCloud组件和概念介绍,接下来讲解一下SpringCloud组件相关组件使用.原理和每个组件的作用的,它主要提供的模块包括:服务发现(Eureka),断路器(Hystrix ...

  10. iOS 处理cell选中时背景颜色消息问题

    在cell上添加子控件,在我们点击或者长按的时候,如果子控件有背景颜色,这时候背景颜色就会没有了,这个时候产品经理过来一顿怼,