[BZOJ1010]玩具装箱toy(斜率优化)
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,再放到一种特殊的一维容器中。P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的。同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<=K<=j 制作容器的费用与容器的长度有关,根据教授研究,如果容器长度为x,其制作费用为(X-L)^2.其中L是一个 常量。P教授不关心容器的数目,他可以制作出任意长度的容器,甚至超过L。但他希望费用最小.
N<=50000
Solution
斜率优化DP入门题,
常规方程:\(dp[i]=min\{dp[j]+(i-j-1+sum[i]-sum[j]-L)^2\}\)
\(O(N^2)\)显然不行
设\(f[i]=sum[i]+i,C=L+1\)
- 那么\(dp[i]=min\{dp[j]+(f[i]-f[j]-C)^2\},0\leq j <i\)
设在状态 i 中,决策 k ( k > j ) 较决策 j 更优得斜率式:
- \(( dp[ k ] – dp[ j ] + (f[ k ] + C )^2 – ( f[ j ] + C )^2 ) / 2*(f[ k ] – f[ j ] ) ≤ f[ i ]\)
易证,
即可将复杂度优化到 \(O(N)\),开个优先队列维护即可
Code
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define ll long long
#define N 50010
#define squ(x) ((x)*(x))
using namespace std;
int n,C,l,r,q[N];
ll dp[N],f[N];
inline int read(){
int x=0,f=1;char ch=getchar();
while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
return x*f;
}
double calc(int x,int y){
return (dp[y]-dp[x]+squ(f[y]+C)-squ(f[x]+C))/(2.0*(f[y]-f[x]));
}
void DP(){
l=1,r=0;q[++r]=0;
for(int i=1;i<=n;++i){
while(l<r&&calc(q[l],q[l+1])<=f[i]) l++;
int t=q[l];
dp[i]=dp[t]+squ(f[i]-f[t]-C);
while(l<r&&calc(q[r],i)<calc(q[r-1],q[r])) r--;
q[++r]=i;
}
}
int main(){
n=read(),C=read()+1;
for(int i=1;i<=n;++i) f[i]=f[i-1]+read();
for(int i=1;i<=n;++i) f[i]+=i;
DP();
printf("%lld\n",dp[n]);
return 0;
}
[BZOJ1010]玩具装箱toy(斜率优化)的更多相关文章
- bzoj1010[HNOI2008]玩具装箱toy 斜率优化dp
1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 11893 Solved: 5061[Submit][S ...
- 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 ...
- 『玩具装箱TOY 斜率优化DP』
玩具装箱TOY(HNOI2008) 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,再放到一种特殊 ...
- Bzoj 1010: [HNOI2008]玩具装箱toy(斜率优化)
1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MB Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定 ...
- 【bzoj1010】[HNOI2008]玩具装箱toy 斜率优化dp
题目描述 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,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1...N的N件玩具, ...
- 【BZOJ1010】【HNOI2008】玩具装箱toy (斜率优化DP) 解题报告
题目: 题目在这里 思路与做法: 这题不难想. 首先我们先推出一个普通的dp方程: \(f_i = min \{ f_j+(i-j-1+sum_i-sum_j-L)^2\}\) 然后就推一推式子了: ...
- bzoj1010: [HNOI2008]玩具装箱toy——斜率优化
方程 $\Large f(i)=min(f(j)+(s(i)-s(j)-1-L)^2)$ 其中$s(i)$为i的前缀和再加上$i$ 对于某个$i$若$j$比$k$优,则 $\large f(j)+(s ...
- BZOJ 1010: 玩具装箱toy (斜率优化dp)
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,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1... ...
- bzoj 1010 玩具装箱toy -斜率优化
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,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具 ...
- [luogu3195 HNOI2008] 玩具装箱TOY (斜率优化dp)
题目描述 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,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1...N的N件玩具, ...
随机推荐
- ActionListener 监听事件源产生的事件
用户在窗体上对组件进行一定动作,比如鼠标点击,会产生一些相应的事件,如ActionEvents,ChangeEvents,ItemEvents等,来响应用户的鼠标点击行为.通过实现ActionList ...
- 从零开始的全栈工程师——js篇2.1(js开篇)
JS开篇 一.js介绍 全称 javascript 但不是java 他是一门前台语言 而java是后台语言js作者 布兰登·艾奇 前台语言:运行在客户端的后台语言:跟数据库有关的 能干什么? 页 ...
- NIO(一)缓冲区
I/O的基本概念 同步和异步的概念: 所谓的同步就是在发出一个请求的时候,如果没有得到结果,就不返回.即调用者主动等待返回结果. 所谓的异步:调用之后直接返回结果,一般通过回调函数来处理这个应用. 阻 ...
- 模块详解及import本质
一.模块的定义 用来从逻辑上组织python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能) 本质就是.py结尾的Python文件(文件名test.py,对应的模块名:test) 包:用来从逻辑上组织模块的 ...
- [转] python 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 socket 超时设置 errno 10054
python socket.error: [Errno 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接.问题解决方案: 前几天使用python读取网页.因为对一个网站大量的使用urlopen操作,所以 ...
- git版本管理工具 标签(Tag) / 版本回退 / 分支的简单使用
a.标签 标签,可以使用这个功能来标记发布结点. 举个例子, 假如我们的项目版本目前是1.2版本, 上级要求这个版本要在半个月后再进行上传至Appstore, 并要求我们未来的半个月内,去写1.3版本 ...
- 【转】IOS开发网络篇之──ASIHTTPRequest详解
ASIHTTPRequest 详解, http 请求终结者 版权归旺财勇士所有〜转载需声名〜 原贴地地址:http://wiki.magiche.net/pages/viewpage.action?p ...
- 2017.12.20 Java中的 IO/XML学习总结 File类详细
IO / XML 一.File类 1.定义/概念 Java是面向对象的语言,要想把数据存到文件中,就必须要有一个对象表示这个文件.File类的作用就是代表一个特定的文件或目录,并提供了若干方法对这些文 ...
- 感知器及其Python实现
感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(F.Roseblatt)于1957年提出的.感知器可谓是最早的人工神经网络.单层感知器是一个具有一层神经元.采用阈值激活函数的前向网络.通过对网络权值的训练,可以 ...
- 感谢我的python老师
Python自动化开发(金角大王版) http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5885096.html