斜率优化

入门题:PKU3709

很多人貌似都是做这道题来K斜率优化的,所以看了资料以后还是开始入手吧。

然而还是得跪求大神的程序啊 ORZ ORZ……

其实理解斜率优化就是会列斜率不等式,还要理解剔除过程。

那么我们来看看这道题:

                                                 K-Anonymous Sequence
Time Limit: 4000MS   Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 5602   Accepted: 1805

Description

The explosively increasing network data in various application domains has raised privacy concerns for the individuals involved. Recent studies show that simply removing the identities of nodes before publishing the graph/social network data does not guarantee privacy. The structure of the graph itself, along with its basic form the degree of nodes, can reveal the identities of individuals.

To address this issue, we study a specific graph-anonymization problem. We call a graph k-anonymous if for every node v, there exist at least k-1 other nodes in the graph with the same degree as v. And we are interested in achieving k-anonymous on a graph with the minimum number of graph-modification operations.

We simplify the problem. Pick n nodes out of the entire graph G and list their degrees in ascending order. We define a sequence k-anonymous if for every element s, there exist at least k-1 other elements in the sequence equal to s. To let the given sequence k-anonymous, you could do one operation only—decrease some of the numbers in the sequence. And we define the cost of the modification the sum of the difference of all numbers you modified. e.g. sequence 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, with k=3, can be modified to 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, which satisfy 3-anonymous property and the cost of the modification will be |3-2| + |5-4| + |5-4| = 3.

Give a sequence with n numbers in ascending order and k, we want to know the modification with minimal cost among all modifications which adjust the sequence k-anonymous.

Input

The first line of the input file contains a single integer T (1 ≤ T ≤ 20) – the number of tests in the input file. Each test starts with a line containing two numbers n (2 ≤ n ≤ 500000) – the amount of numbers in the sequence and k (2 ≤ k ≤ n). It is followed by a line with n integer numbers—the degree sequence in ascending order. And every number s in the sequence is in the range [0, 500000].

Output

For each test, output one line containing a single integer—the minimal cost.

Sample Input

2
7 3
2 2 3 4 4 5 5
6 2
0 3 3 4 8 9

Sample Output

3
5

很容易想到DP方程:f[i]=MIN{f[j]-sum[j]+sum[i]-a[j+1]*(i-j)}

那么我们可以显然地看出,最优解定然是比所有的解更加优化的。

所以必定存在决策A、B,满足A<B且B更加优于A。

那么我们用A和B带入这个DP方程,可以得到不等式:

f[A]+sum[i]-sum[A]+a[A+1]*(i-A)>= f[B]+sum[i]-sum[B]+a[B+1]*(i-B)

两边都有+sum[i],抵消,变为:

f[A]-sum[A]+a[A+1]*(i-A)>= f[B]-sum[B]+a[B+1]*(i-B)

把(i-A)与(i-B)拆开,得到:

f[A]-sum[A]+a[A+1]*i-a[A+1]*A>=f[B]-sum[B]+a[B+1]*i-a[B+1]*B

移项:

[(f[A]-sum[A]+a[A+1]*A)-(f[B]-sum[B]+a[B+1]*B)]>=i*(a[A+1]-a[B+1])

显然,有序序列中a[B+1]>=a[A+1](因为B>A),那么可以化简为:

[(f[A]-sum[A]+a[A+1]*A)-(f[B]-sum[B]+a[B+1]*B)]/(a[A+1]-a[B+1])<=i

那么对于a[A+1]=a[B+1]的情况,除法的式子就会没有下线,所以只能用乘法的式子。

如果决策A,B满足上述表达式,则B一定优于A。

难么如果不满足上述表达式B就比A差。

但事实不是这样的,为什么呢?

因为在某些特殊情况下(如成反比)那么随着i的增加不等式的右边是会变小的。

所以在某一个i的位置这个不等式也有可能成立。

我们可以令dy(A,B)=(f[A]-sum[A]+a[A+1]*A)-(f[B]-sum[B]+a[B+1])

dx(A,B)=a[A+1]-a[B+1].

我们要设置一个队列,队首元素很明显一开始为0

然后队列头指针为head,尾指针为tail,如果dy(queue[head],queue[head+1]) >= i*dx(queue[head],queue[head+1]),则队首元素可以直接丢掉,因为如果que[head]没有que[head+1]好,那么以后也不会有它好,所以可以直接丢掉。

那么尾部要怎么办呢?

对于两个元素来说,如果对于现在的i,y要比x烂,但是前面已经证明过了,对于比较大的i来说不一定是这样的。那么我们就在加一个元素就直观多了dy(x,y)/dx(x,y)>=dy(y,z)/dx(y,z)那么如果y优于x的话,那么z也一定优于y,无论怎样,它都会被一个更优的元素所代替,这样的话,那么留着y也就没有用了,所以我们可以把它剔除。

那么我们可以来考虑一下边界情况,那么dy(x,y)和dy(y,z)有四种极限值方式:INF INF、-INF INF、INF –INF、-INF –INF.那么地1、2、4都满足我们上面推过的式子,但是情况3可就不一样了,在这种情况下,y优于x且y也优于z,明显,按照我们的程序把y剔除掉难道不WA吗?但这种情况不会出现,因为dy(x,y)==0,那么a[x+1]==a[y+1],则可以在原来的式子中抵消,变为-sum[x]+a[x+1]*x <= -sum[y]+a[y+1]*y,那么如果a[x+1]==a[y+1],则dy(x,y)一定小于等于0.所以本题可以这样维护求解。

我们把过程转化为代码就可以了:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std; const int N = 500010;
typedef long long llg; int n, k, queue[N];
llg sum[N], f[N], a[N]; llg dy(int j1, int j2)
{
return (f[j1]-sum[j1]+a[j1+1]*j1) - (f[j2]-sum[j2]+a[j2+1]*j2);
} llg dx(int j1, int j2)
{
return (a[j1+1] - a[j2+1]);
} void dp()
{
int i, j, head, tail, x, y, z;
head = tail = 0;
queue[0] = 0;
for(i = 1; i <= n; i++)
{
while(head<tail && dy(queue[head], queue[head+1])>=i*dx(queue[head], queue[head+1]))
head++;
j = queue[head];
f[i] = f[j] + sum[i] - sum[j] - a[j+1]*(i-j);
if(i >= 2*k-1)
{
z = i-k+1;
while(head < tail)
{
x = queue[tail-1];
y = queue[tail];
if(dy(x,y)*dx(y,z) >= dy(y,z)*dx(x,y)) tail--;
else break;
}
queue[++tail] = z;
}
}
} int main()
{
int t, i;
scanf("%d", &t);
while(t--)
{
scanf("%d%d", &n, &k);
sum[0] = 0;
for(i = 1; i <= n; i++)
{
scanf("%I64d", a+i);
sum[i] = sum[i-1] + a[i];
}
dp();
printf("%I64d\n", f[n]);
}
return 0;
}
/*
网上摘抄的代码QAQ
*/

【DP】斜率优化的更多相关文章

  1. 【BZOJ-4518】征途 DP + 斜率优化

    4518: [Sdoi2016]征途 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 230  Solved: 156[Submit][Status][ ...

  2. 【BZOJ-3437】小P的牧场 DP + 斜率优化

    3437: 小P的牧场 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 705  Solved: 404[Submit][Status][Discuss ...

  3. 【BZOJ-1010】玩具装箱toy DP + 斜率优化

    1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 8432  Solved: 3338[Submit][St ...

  4. 【BZOJ】1096: [ZJOI2007]仓库建设(dp+斜率优化)

    http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1096 首先得到dp方程(我竟然自己都每推出了QAQ)$$d[i]=min\{d[j]+cost(j+ ...

  5. BZOJ 1096: [ZJOI2007]仓库建设(DP+斜率优化)

    [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公司一般把产品直接堆放在 ...

  6. 学渣乱搞系列之dp斜率优化

    学渣乱搞系列之dp斜率优化 By 狂徒归来 貌似dp的斜率优化一直很难搞啊,尤其是像我这种数学很挫的学渣,压根不懂什么凸包,什么上凸下凸的,哎...说多了都是泪,跟wdd讨论了下,得出一些结论.本文很 ...

  7. DP斜率优化总结

    目录 DP斜率优化总结 任务安排1 任务计划2 任务安排3 百日旅行 DP斜率优化总结 任务安排1 首先引入一道题,先\(O(N^2)\)做法:分别预处理出\(T_i,C_i\)前缀和\(t[i],c ...

  8. HDU 3507 [Print Article]DP斜率优化

    题目大意 给定一个长度为\(n(n \leqslant 500000)\)的数列,将其分割为连续的若干份,使得 $ \sum ((\sum_{i=j}^kC_i) +M) $ 最小.其中\(C_i\) ...

  9. dp斜率优化

    算法-dp斜率优化 前置知识: 凸包 斜率优化很玄学,凭空讲怎么也讲不好,所以放例题. [APIO2014]序列分割 [APIO2014]序列分割 给你一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_1,a_ ...

  10. BZOJ 1010: [HNOI2008]玩具装箱toy [DP 斜率优化]

    1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 9812  Solved: 3978[Submit][St ...

随机推荐

  1. JMeter学习-008-JMeter 后置处理器实例之 - 正则表达式提取器(一)概述及简单实例

    上文我们讲述了如何对 HTTP请求 的响应数据进行断言,以判断响应是否符合我们的预期,敬请参阅:JMeter学习-007-JMeter 断言实例之一 - 响应断言 那么我们如何获取 HTTP请求 响应 ...

  2. Java学习-015-CSV 文件写入实例源代码

    在日常的自动化测试脚本编写的过程中,有时要将获取的测试结果或者测试数据存放在数据文件中,以用作后续的参数化测试.常用的文件文件类型无非 txt.csv.xls.properties.xml 这五种文件 ...

  3. ubuntu mysql 远程连接

    最近需要远程连接mysql服务器,先进行简单的测试,过程记录于此. 参考链接: http://blog.chinaunix.net/uid-28458801-id-3445261.html http: ...

  4. iOS 获取UUID

    -(NSString*)GetUUID { CFUUIDRef puuid = CFUUIDCreate( nil ); CFStringRef uuidString = CFUUIDCreateSt ...

  5. 经过各种坑之后centos+ uwsgi + nginx +django 终于配好了

    https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads https://www.python.org/ftp/python/ 开机 加入 uwsgi ngi ...

  6. [BS-18] 对OC中不可变类的理解

    对OC中不可变类的理解 OC中存在很多不可变的类(如NSString,NSAttributedString,NSArray,NSDictionary,NSSet等),用它们创建的对象存在于堆内存中,但 ...

  7. MVC项目实践,在三层架构下实现SportsStore-02,DbSession层、BLL层

    SportsStore是<精通ASP.NET MVC3框架(第三版)>中演示的MVC项目,在该项目中涵盖了MVC的众多方面,包括:使用DI容器.URL优化.导航.分页.购物车.订单.产品管 ...

  8. iOS 归档

    #import <UIKit/UIKit.h> @interface AppDelegate : UIResponder <UIApplicationDelegate> @pr ...

  9. 使用Fiddler对android应用抓包

    工作原理 先上个图 此图一目了然,可以看出fiddler在请求中所处的位置,我们就可以确定它能干些什么. 它实际工作在本机的8888端口http代理,我们启动fiddler时,它会自动更改代理设置: ...

  10. ORA-16179: incremental changes to "log_archive_dest_1" not allowed with SPFILE

    SQL> alter system set log_archive_dest_1='E:\arch ' scope=both; alter system set log_archive_dest ...