题目链接 The Bakery

题目大意:目标是把$n$个数分成$k$组,每个组的值为这个组内不同的数的个数,求$k$个组的值的和的最大值。

题目分析:

这道题我的解法可能和大众解法不太一样……我用主席树求$ask(l, r)$——$l$到$r$之间有多少个不同的数。

然后就是$DP$了。

这道题的数据规模是

$n <= 35000$, $k <= 50$

首先直接$DP$的做法还是比较简单的。代码如下。

其中$f[i][j]$为前$i$个数分成$j$组可以得到的最大的和

        rep(i, 1, n){
    tmp.set(a[i]);
    f[i][1] = tmp.count();
  }   rep(j, 2, k){
  rep(i, j, n){
  rep(k, 0, i - 1){
f[i][j] = max(f[i][j], f[k][j - 1] + ask(k + 1, i));
}
}
}

我们发现这样的时间复杂度是$O(n^{2}klogn)$的,效率不够高。

怎么优化呢?

这道题有一个结论:

假设$f[i][j]$的最优方案是从$f[x][j - 1]$得到的,$f[i +1][j]$的最优方案是从$f[y][j - 1]$得到的。

那么一定有 $x <= y$

(证明是某个外国小哥给出的)

我们可以用分治进行优化(也就是整体二分吧)

求$f[i][k]$  $(l <= i <= r)$的时候,我们先求$f[mid][k]$

其中$mid = (l + r) / 2$

求$f[mid][k]$的时候,我们对于$f[j][k - 1]$,$j$从$1$枚举到$mid$

这个时候我们要记录一个$x$,即$f[mid][k]$的最优方案是从$f[x][k - 1]$得到的。

那么我们就可以两边继续递归下去,分别求两个四等分点位置

$f[p1][k]$  $(l <= i <= mid - 1)$  (此时对于$f[j][k - 1]$,$j$从$1$枚举到$x$)

$f[p2][k]$  $(mid + 1 <= i <= r)$(此时对于$f[j][k - 1]$,$j$从$x$枚举到$n$)

以此类推

于是上述代码中的时间复杂度中的一个$n$变成了$logn$

时间复杂度 $O(nlog^{2}(n)k)$

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define rep(i, a, b)	for (int i(a); i <= (b); ++i)
#define dec(i, a, b) for (int i(a); i >= (b); --i) typedef long long LL; const int N = 35010;
const int M = 4e6 + 10; int n, tot, q, a[N];
int T[M], lson[M], rson[M], val[M];
int nxt[N], b[N];
int k;
int f[N][53]; bitset <N> tmp; int build(int l, int r){
int rt = tot++;
val[rt] = 0;
int m = (l + r) >> 1;
if(l != r){
lson[rt] = build(l, m);
rson[rt] = build(m + 1, r);
}
return rt;
}
int update(int rt, int pos, int v){
int newrt = tot++, tmp = newrt;
int l = 1, r = n;
val[newrt] = val[rt] + v;
while(l < r)
{
int m = (l + r) >> 1;
if(pos <= m)
{
lson[newrt] = tot++;
rson[newrt] = rson[rt];
newrt = lson[newrt];
rt = lson[rt];
r = m;
}
else
{
rson[newrt] = tot++;
lson[newrt] = lson[rt];
newrt = rson[newrt];
rt = rson[rt];
l = m + 1;
}
val[newrt] = val[rt] + v;
}
return tmp;
} int query(int rt, int pos){
int ret = 0;
int l = 1, r = n;
while(pos > l){
int m = (l + r) >> 1;
if(pos <= m){
ret += val[rson[rt]];
rt = lson[rt];
r = m;
}
else{
l = m + 1;
rt = rson[rt];
}
}
return ret + val[rt];
} int ask(int l, int r){ return query(T[r], l); } void init(){
tot = 0;
memset(nxt, -1, sizeof(nxt));
rep(i, 1, n) b[i - 1] = a[i];
sort(b, b + n);
int cnt = unique(b, b + n) - b;
T[0] = build(1, n);
rep(i, 1, n){
int id = lower_bound(b, b + cnt, a[i]) - b;
if(nxt[id] == -1)
T[i] = update(T[i - 1], i, 1);
else{
int t = update(T[i - 1], nxt[id], -1);
T[i] = update(t, i, 1);
}
nxt[id] = i;
}
} void solve(int j, int l, int r, int st, int ed){
if (l > r) return;
int mid = (l + r) >> 1;
int x; rep(i, st, min(mid, ed)){
if (f[i - 1][j - 1] + ask(i, mid) >= f[mid][j]){
f[mid][j] = f[i - 1][j - 1] + ask(i, mid);
x = i;
}
} if (l != r){
solve(j, l, mid - 1, st, x);
solve(j, mid + 1, r, x, ed);
}
} int main(){ scanf("%d%d", &n, &k);
rep(i, 1, n) scanf("%d", a + i); init();
rep(i, 1, n){
tmp.set(a[i]);
f[i][1] = tmp.count();
}
/*
rep(j, 2, k){
rep(i, j, n){
rep(k, 0, i - 1){
f[i][j] = max(f[i][j], f[k][j - 1] + ask(k + 1, i));
}
}
}
*/ rep(j, 2, k) solve(j, 1, n, 1, n); printf("%d\n", f[n][k]);
return 0; }

Codeforces 833B The Bakery(主席树 + 决策单调性优化DP)的更多相关文章

  1. Lightning Conductor 洛谷P3515 决策单调性优化DP

    遇见的第一道决策单调性优化DP,虽然看了题解,但是新技能√,很开森. 先%FlashHu大佬,反正我是看了他的题解和精美的配图才明白的,%%%巨佬. 废话不多说,看题: 题目大意 已知一个长度为n的序 ...

  2. CF868F Yet Another Minimization Problem 分治决策单调性优化DP

    题意: 给定一个序列,你要将其分为k段,总的代价为每段的权值之和,求最小代价. 定义一段序列的权值为$\sum_{i = 1}^{n}{\binom{cnt_{i}}{2}}$,其中$cnt_{i}$ ...

  3. 2018.09.28 bzoj1563: [NOI2009]诗人小G(决策单调性优化dp)

    传送门 决策单调性优化dp板子题. 感觉队列的写法比栈好写. 所谓决策单调性优化就是每次状态转移的决策都是在向前单调递增的. 所以我们用一个记录三元组(l,r,id)(l,r,id)(l,r,id)的 ...

  4. [BZOJ4850][JSOI2016]灯塔(分块/决策单调性优化DP)

    第一种方法是决策单调性优化DP. 决策单调性是指,设i>j,若在某个位置x(x>i)上,决策i比决策j优,那么在x以后的位置上i都一定比j优. 根号函数是一个典型的具有决策单调性的函数,由 ...

  5. BZOJ2216 Poi2011 Lightning Conductor 【决策单调性优化DP】

    Description 已知一个长度为n的序列a1,a2,...,an. 对于每个1<=i<=n,找到最小的非负整数p满足 对于任意的j, aj < = ai + p - sqrt( ...

  6. 决策单调性优化dp 专题练习

    决策单调性优化dp 专题练习 优化方法总结 一.斜率优化 对于形如 \(dp[i]=dp[j]+(i-j)*(i-j)\)类型的转移方程,维护一个上凸包或者下凸包,找到切点快速求解 技法: 1.单调队 ...

  7. 洛谷 P5897 - [IOI2013]wombats(决策单调性优化 dp+线段树分块)

    题面传送门 首先注意到这次行数与列数不同阶,列数只有 \(200\),而行数高达 \(5000\),因此可以考虑以行为下标建线段树,线段树上每个区间 \([l,r]\) 开一个 \(200\times ...

  8. BZOJ4899: 记忆的轮廓【概率期望DP】【决策单调性优化DP】

    Description 通往贤者之塔的路上,有许多的危机. 我们可以把这个地形看做是一颗树,根节点编号为1,目标节点编号为n,其中1-n的简单路径上,编号依次递增, 在[1,n]中,一共有n个节点.我 ...

  9. 算法学习——决策单调性优化DP

    update in 2019.1.21 优化了一下文中年代久远的代码 的格式…… 什么是决策单调性? 在满足决策单调性的情况下,通常决策点会形如1111112222224444445555588888 ...

随机推荐

  1. Burpsuite1.7.03网站渗透神器最新破解版

    众所周知,Burp Suite是响当当的web应用程序渗透测试集成平台.从应用程序攻击表面的最初映射和分析, 到寻找和利用安全漏洞等过程,所有工具为支持整体测试程序而无缝地在一起工作. 平台中所有工具 ...

  2. Alfred的配置和使用

    http://www.jianshu.com/p/f77ad047f7b0   Alfred:mac上的神兵利器,提升工作效率*n,快捷键:option + 空格.鉴于是看了池老师的<人生元编程 ...

  3. Linux文件的IO操作 一

    系统调用 系统调用: 操作系统提供给用户程序调用的一组“特殊”接口,用户程序可以通过这组“特殊”接口来获得操作系统内核提供的服务 为什么用户程序不能直接访问系统内核提供的服务 为了更好地保护内核空间, ...

  4. Lucene入门基础教程

    http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/102856.htm

  5. linux 用dd命令读写引导区文件

    分类: LINUX 备份MBR,linux下使用如下命令: # dd if=/dev/hda of=/root/linux.bin bs=512 count=1 这里注意使用if=/dev/hda备份 ...

  6. 文件读写FILE类

    1. 新建一个文件: FILE *f = fopen("a.txt","w+"); (1)fopen()函数介绍fopen的原型是:FILE *fopen(co ...

  7. CSS 不换行 white-space 属性详解

    实例 规定段落中的文本不进行换行: p { white-space: nowrap } 可能的值 值 描述 normal 默认.空白会被浏览器忽略. pre 空白会被浏览器保留.其行为方式类似 HTM ...

  8. 图像分割loss集合

    我们只是大佬的搬运工 1.log loss 2.WBE loss 带权重的交叉熵 3.Focal loss 容易过拟合?我在VGG16上做过实验(没有BN层),发现网络在训练集上的性能直线上升,但是验 ...

  9. I2C驱动框架(三)

    参考:I2C子系统之platform_device初始化——smdk2440_machine_init() I2C驱动框架还应用了另一种总线-设备-驱动模型,平台设备总线platform_bus_ty ...

  10. eclipse中新建maven项目无法添加src/main/java问题

    eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder. 按照maven目录结构,添加 ...