题目描述

输入

输出

输出m行,每行一个整数,代表输入中每次程序变化后系统所需要的空闲内存单位数。

样例输入

2 3

1 4

1 4

2 2 1

2 1 1

1 1 1

样例输出

2

3

1

数据范围

对于30%的数据,有1<=n,m<=1000

对于100%的数据,有1<=n,m<=100000

样例解释

解法

显然存在一种排列顺序,使得代价最小。

考虑这个排列的方式:易得b[i]<=b[j]时,代价最小。

感性证明:

假设当前所需代价为x,初始为0。

把所有代价小于等于x的程序立即完成,然后获得可以获得的内存。

直到没有完成的程序后,立即分配一单位的内存。

这样贪心可以保证正确性。


考虑合并两个程序为一个等价的程序。

(a1,b1)+(a2,b2)=(a1+a2,max(b1,b2−a1))。

显然把所有程序合并起来就是答案。

此外一个重要性质是,合并操作满足结合律。

这样就可以利用线段树来处理程序的合并。

离线处理即可。

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define ll long long
#define sqr(x) ((x)*(x))
#define ln(x,y) ll(log(x)/log(y))
using namespace std;
const char* fin="ex3571.in";
const char* fout="ex3571.out";
const ll inf=0x7fffffff;
const ll maxn=100007*2,maxt=maxn*4;
ll n,m,i,j,k,l,rank[maxn],b[maxn],d[maxn];
struct prog{
ll get,need,id;
void operator=(const prog &b){
get=b.get;
need=b.need;
id=b.id;
}
prog(){
get=need=id=0;
}
}a[maxn],c[maxt];
prog merge(prog a,prog b){
prog c;
c.need=max(a.need,b.need-a.get);
c.get=a.get+b.get;
return c;
}
bool cmp(prog a,prog b){
return a.need<b.need;
}
void change(ll l,ll r,ll t,ll v,const prog &v1){
ll mid=(l+r)/2;
if (l==r){
c[t]=v1;
return ;
}
if (v<=mid) change(l,mid,t*2,v,v1);
else change(mid+1,r,t*2+1,v,v1);
c[t]=merge(c[t*2],c[t*2+1]);
}
int main(){
scanf("%d%d",&n,&m);
for (i=1;i<=n;i++){
scanf("%d%d",&a[i].get,&a[i].need);
a[i].id=i;
}
for (i=n+1;i<=n+m;i++){
scanf("%d%d%d",&b[i],&k,&l);
a[i].need=l;
a[i].get=k;
a[i].id=i;
}
sort(a+1,a+n+m+1,cmp);
for (i=1;i<=n+m;i++) rank[a[i].id]=i;
for (i=1;i<=n;i++) change(1,n+m,1,rank[i],a[rank[i]]),d[i]=rank[i];
for (i=n+1;i<=n+m;i++){
change(1,n+m,1,d[b[i]],c[0]);
change(1,n+m,1,rank[i],a[rank[i]]);
d[b[i]]=rank[i];
printf("%lld\n",c[1].need);
}
return 0;
}

启发

对于这类不同排列不同答案的问题。

可以考虑合并元素;

如果元素满足结合律,那么就可以使用线段树进行合并。

【时光回溯】【JZOJ3571】【GDKOI2014】内存分配的更多相关文章

  1. 【GDKOI2014】JZOJ2020年8月13日提高组T4 内存分配

    [GDKOI2014]JZOJ2020年8月13日提高组T4 内存分配 题目 Description Input Output 输出m行,每行一个整数,代表输入中每次程序变化后系统所需要的空闲内存单位 ...

  2. c++内存分配

    [导语] 内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不 ...

  3. 《深入理解Java虚拟机》内存分配策略

    上节学习回顾 1.判断对象存活算法:引用计数法和可行性分析算法 2.垃圾收集算法:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法 3.垃圾收集器: Serial:新生代收集器,采用复制算法,单线程. Par ...

  4. Java的内存分配

    java内存分配 A:栈 存储局部变量 B:堆 存储所有new出来的 C:方法区(方法区的内存中) 类加载时 方法信息保存在一块称为方法区的内存中, 并不随你创建对象而随对象保存于堆中; D:本地方法 ...

  5. C语言内存分配方法。

    当C程序运行在操作系统上时,操作系统会给每一个程序分配一定的栈空间. 堆为所有程序共有的,需要时需要申请访问. 一.栈 局部变量.函数一般在栈空间中. 运行时自动分配&自动回收:栈是自动管理的 ...

  6. JVM内存分配策略

    在 JVM内存垃圾回收方法 中,我们已经详细讨论了内存回收,但是,我们程序中生成的对象是如何进行分配的呢?以下所述针对的是HotSpot虚拟机. 1.Java堆结构 以HotSpot为例,如下图: H ...

  7. Java的垃圾回收和内存分配策略

    本文是<深入理解Java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践>的读书笔记 在介绍Java的垃圾回收方法之前,我们先来了解一下Java虚拟机在执行Java程序的过程中把它管理的内存划分为若干个不 ...

  8. Buddy内存分配算法

    Buddy(伙伴的定义): 这里给出伙伴的概念,满足以下三个条件的称为伙伴:1)两个块大小相同:2)两个块地址连续:3)两个块必须是同一个大块中分离出来的: Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存 ...

  9. 小白请教几个关于Java虚拟机内存分配策略的问题

    最近在看周志明所著的<深入理解Java虚拟机>,有几个问题不太明白,希望对虚拟机有研究的哥们儿帮我解答一下.先说一下我进行试验的环境: 操作系统:Mac OS X 10.11.6 EI C ...

  10. Linux内核笔记--内存管理之用户态进程内存分配

    内核版本:linux-2.6.11 Linux在加载一个可执行程序的时候做了种种复杂的工作,内存分配是其中非常重要的一环,作为一个linux程序员必然会想要知道这个过程到底是怎么样的,内核源码会告诉你 ...

随机推荐

  1. 使用em为单位制作两列弹性布局

    一.DIV布局按照定位的方法分为:浮动方法(float),坐标定位方法(position),还有就是两者相结合的方法. 二.DIV布局按照定义单位的不同可分为:固定宽度布局.流体布局.弹性布局和混合布 ...

  2. tensorflow根据pb多bitch size去推导物体

    with self.detection_graph.as_default(): with tf.Session(graph=self.detection_graph) as sess: # Expan ...

  3. php匿名函数与闭包函数

    匿名函数:没有名字的函数:并没有牵扯到应用其他函数的变量问题.仅仅是没有名字 $f=function($param){} 闭包:A函数中嵌套着B函数,B程序中有用到A的变量,当外部函数C调用函数A时, ...

  4. 修改input标签输入样式

    去掉input自带的边框: border-style:none;修改input输入的文字样式: input{ font-size: 24px; color:#5d6494; } 修改input框中占位 ...

  5. $\mathcal{Miemeng}$的病态码风计划

    晚上困的要命,先写个码风计划提提神. 计划目标 抵制无理压行. 抵制不可读代码. 倡导代码艺术化,分层化 具体的一些细节和展示 1>整体 首先要把预读部分(我这么叫的),命名域使用,全局变量定义 ...

  6. 读书笔记--Head First 面向对象分析与设计 目录

    1.良好应用程序的基石 2.收集需求 3.需求变更 4.分析 5.良好的设计=灵活的软件 6.解决大问题 7.架构 8.设计原则 9.迭代与测试 10.OOA&D 的生命周期 附录1 附录2

  7. Python之路,Day3- Python基础(转载Alex)

    本节内容 1. 函数基本语法及特性 2. 参数与局部变量 3. 返回值 嵌套函数 4.递归 5.匿名函数 6.函数式编程介绍 7.高阶函数 8.内置函数 温故知新 1. 集合 主要作用: 去重 关系测 ...

  8. 模板方法(Template Method)(父类声明算法骨架,子类具体不同实现)

    在阎宏博士的<JAVA与模式>一书中开头是这样描述模板方法(Template Method)模式的: 模板方法模式是类的行为模式.准备一个抽象类,将部分逻辑以具体方法以及具体构造函数的形式 ...

  9. 极简bootstrap file 美化样式(无需第三方插件)

    原本的file上传表单非常的丑,但是又不想使用第三方插件,Bootstrap也没有相关的美化,于是用纯CSS完成,美化,JS实现功能,连BootStrap都不需要,十分简单 1.给原版丑表单隐藏了di ...

  10. 表格存储TableStore2.0重磅发布,提供更强大数据管理能力

    表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交.物联网.人工智能.元数据和大数据等业务场景.表格存储Table ...