斜率优化dp
转载自http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2012/08/03/2621345.html
我们知道,有些DP方程可以转化成DP[i]=f[j]+x[i]的形式,其中f[j]中保存了只与j相关的量。这样的DP方程我们可以用单调队列进行优化,从而使得O(n^2)的复杂度降到O(n)。
可是并不是所有的方程都可以转化成上面的形式,举个例子:dp[i]=dp[j]+(x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])。如果把右边的乘法化开的话,会得到x[i]*x[j]的项。这就没办法使得f[j]里只存在于j相关的量了。于是上面的单调队列优化方法就不好使了。
这里学习一种新的优化方法,叫做斜率优化,其实和凸包差不多,下面会解释。
举例子说明是最好的!HDU 3507,很适合的一个入门题。http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3507
大概题意就是要输出N个数字a[N],输出的时候可以连续连续的输出,每连续输出一串,它的费用是 “这串数字和的平方加上一个常数M”。
我们设dp[i]表示输出到i的时候最少的花费,sum[i]表示从a[1]到a[i]的数字和。于是方程就是:
dp[i]=dp[j]+M+(sum[i]-sum[j])^2;
很显然这个是一个二维的。题目的数字有500000个,不用试了,二维铁定超时了。那我们就来试试斜率优化吧,看看是如何做到从O(n^2)复杂度降到O(n)的。
分析:
我们假设k<j<i。如果在j的时候决策要比在k的时候决策好,那么也是就是dp[j]+M+(sum[i]-sum[j])^2<dp[k]+M+(sum[i]-sum[k])^2。(因为是最小花费嘛,所以优就是小于)
两边移项一下,得到:(dp[j]+num[j]^2-(dp[k]+num[k]^2))/(2*(num[j]-num[k]))<sum[i]。我们把dp[j]-num[j]^2看做是yj,把2*num[j]看成是xj。
那么不就是yj-yk/xj-xk<sum[i]么? 左边是不是斜率的表示?
那么yj-yk/xj-xk<sum[i]说明了什么呢? 我们前面是不是假设j的决策比k的决策要好才得到这个表示的? 如果是的话,那么就说明g[j,k]=yj-jk/xj-xk<sum[i]代表这j的决策比k的决策要更优。
关键的来了:现在从左到右,还是设k<j<i,如果g[i,j]<g[j,k],那么j点便永远不可能成为最优解,可以直接将它踢出我们的最优解集。为什么呢?
我们假设g[i,j]<sum[i],那么就是说i点要比j点优,排除j点。
如果g[i,j]>=sum[i],那么j点此时是比i点要更优,但是同时g[j,k]>g[i,j]>sum[i]。这说明还有k点会比j点更优,同样排除j点。
排除多余的点,这便是一种优化!
接下来看看如何找最优解。
设k<j<i。
由于我们排除了g[i,j]<g[j,k]的情况,所以整个有效点集呈现一种下凸性质,即k j的斜率要大于j i的斜率。
这样,从左到右,斜率之间就是单调递减的了。当我们的最优解取得在j点的时候,那么k点不可能再取得比j点更优的解了,于是k点也可以排除。换句话说,j点之前的点全部不可能再比j点更优了,可以全部从解集中排除。
于是对于这题我们对于斜率优化做法可以总结如下:
1,用一个单调队列来维护解集。
2,假设队列中从头到尾已经有元素a b c。那么当d要入队的时候,我们维护队列的上凸性质,即如果g[d,c]<g[c,b],那么就将c点删除。直到找到g[d,x]>=g[x,y]为止,并将d点加入在该位置中。
3,求解时候,从队头开始,如果已有元素a b c,当i点要求解时,如果g[b,a]<sum[i],那么说明b点比a点更优,a点可以排除,于是a出队。最后dp[i]=getDp(q[head])。
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std; int dp[];
int q[];
int sum[];
int head,tail,n,m; int getDP(int i,int j)
{
return dp[j]+m+(sum[i]-sum[j])*(sum[i]-sum[j]);
} int getUP(int j,int k) //yj-yk的部分
{
return dp[j]+sum[j]*sum[j]-(dp[k]+sum[k]*sum[k]);
} int getDOWN(int j,int k) //xj-xk的部分
{
return *(sum[j]-sum[k]);
} int main()
{
int i;
freopen("D:\\in.txt","r",stdin);
while(scanf("%d%d",&n,&m)==)
{
for(i=;i<=n;i++)
scanf("%d",&sum[i]);
sum[]=dp[]=;
for(i=;i<=n;i++)
sum[i]+=sum[i-];
head=tail=;
q[tail++]=;
for(i=;i<=n;i++)
{
while(head+<tail && getUP(q[head+],q[head])<=sum[i]*getDOWN(q[head+],q[head]))
head++;
dp[i]=getDP(i,q[head]);
while(head+<tail && getUP(i,q[tail-])*getDOWN(q[tail-],q[tail-])<=getUP(q[tail-],q[tail-])*getDOWN(i,q[tail-]))
tail--;
q[tail++]=i;
}
printf("%d\n",dp[n]);
}
return ;
}
斜率优化dp的更多相关文章
- bzoj-4518 4518: [Sdoi2016]征途(斜率优化dp)
题目链接: 4518: [Sdoi2016]征途 Description Pine开始了从S地到T地的征途. 从S地到T地的路可以划分成n段,相邻两段路的分界点设有休息站. Pine计划用m天到达T地 ...
- bzoj-1096 1096: [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化dp)
题目链接: 1096: [ZJOI2007]仓库建设 Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L ...
- [BZOJ3156]防御准备(斜率优化DP)
题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3156 分析: 简单的斜率优化DP
- 【BZOJ-1096】仓库建设 斜率优化DP
1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 3719 Solved: 1633[Submit][Stat ...
- BZOJ 1010: [HNOI2008]玩具装箱toy 斜率优化DP
1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再 ...
- BZOJ 3156: 防御准备 斜率优化DP
3156: 防御准备 Description Input 第一行为一个整数N表示战线的总长度. 第二行N个整数,第i个整数表示在位置i放置守卫塔的花费Ai. Output 共一个整数,表示最小的战 ...
- HDU2829 Lawrence(斜率优化dp)
学了模板题之后上网搜下斜率优化dp的题目,然后就看到这道题,知道是斜率dp之后有思路就可以自己做不出来,要是不事先知道的话那就说不定了. 题意:给你n个数,一开始n个数相邻的数之间是被东西连着的,对于 ...
- HDU3507 Print Article(斜率优化dp)
前几天做多校,知道了这世界上存在dp的优化这样的说法,了解了四边形优化dp,所以今天顺带做一道典型的斜率优化,在百度打斜率优化dp,首先弹出来的就是下面这个网址:http://www.cnblogs. ...
- HDU 3507 Print Article(斜率优化DP)
题目链接 题意 : 一篇文章有n个单词,如果每行打印k个单词,那这行的花费是,问你怎么安排能够得到最小花费,输出最小花费. 思路 : 一开始想的简单了以为是背包,后来才知道是斜率优化DP,然后看了网上 ...
- 斜率优化dp(POJ1180 Uva1451)
学这个斜率优化dp却找到这个真心容易出错的题目,其中要从n倒过来到1的确实没有想到,另外斜率优化dp的算法一开始看网上各种大牛博客自以为懂了,最后才发现是错了. 不过觉得看那些博客中都是用文字来描述, ...
随机推荐
- python 标准库 -- re
re 正则表达式 语法 import re m = re.search('[0-9]','abc4def67') # 匹配字符及匹配范围 print m.group(0) # 返回匹配结果 re.se ...
- [USACO07NOV]电话线Telephone Wire
[USACO07NOV]电话线Telephone Wire 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 电信公司要更换某个城市的网线.新网线架设在原有的 N(2 <= N &l ...
- spingMVC aop不生效的解决方式
从网上搜索了一些资料,参考了下面的这个解决方案 http://blog.csdn.net/mmm333zzz/article/details/16858209
- 【Android Developers Training】 89. 最大化的使用谷歌云消息(Google Cloud Messaging)
注:本文翻译自Google官方的Android Developers Training文档,译者技术一般,由于喜爱安卓而产生了翻译的念头,纯属个人兴趣爱好. 原文链接:http://developer ...
- React 在服务端渲染的实现
原文地址:Server-Side React Rendering 原文作者:Roger Jin 译者:牧云云 React 在服务端渲染的实现 React是最受欢迎的客户端 JavaScript 框架, ...
- win 结束占用端口的进程
在web开发的时候,经常开启http服务器监听某个端口,例如npm run dev等等 以下介绍通过命令行结束占用端口的程序(注:测试环境为win10) 1.启动命令行 2.在命令行输入 netsta ...
- 极简单的方式序列化sqlalchemy结果集为JSON
继承 json.JSONEncoder 实现一个针对sqlalchemy返回类型的处理方式. sqlalchemy的返回类型有大都有两种,一种是Model对象,一种是Query集合(只查询部分字段). ...
- Egret index.html设置
<!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...
- 建造者模式(Java与Kotlin版)
前文推送 设计模式 简单工厂模式(Java与Kotlin版) 工厂方法模式(Java与Kotlin版) 抽象工厂模式(Java与Kotlin版) Kotlin基础知识 Kotlin入门第一课:从对比J ...
- RabbitMQ系列教程之七:RabbitMQ的 C# 客户端 API 的简介
今天这篇博文是我翻译的RabbitMQ的最后一篇文章了,介绍一下RabbitMQ的C#开发的接口.好了,言归正传吧. Net/C# 客户端 API简介1.主要的命名空间,接口和类 定义核心的API的 ...