题意

给定一个序列 \(\{a_1, a_2, \cdots, a_n\}\),要把它分成恰好 \(k\) 个连续子序列。

每个连续子序列的费用是其中相同元素的对数,求所有划分中的费用之和的最小值。

\(2 \le n \le 10^5, 2 \le k \le \min(n, 20), 1 \le a_i \le n\)

题解

\(k\) 比较小,可以先考虑一个暴力 \(dp\) 。

令 \(dp_{k, i}\) 为前 \(i\) 个数划分成 \(k\) 段所需要的最小花费。

那么转移如下

\[dp_{k, i} = \min_{j \le i} dp_{k - 1, j - 1} + w_{j, i}
\]

其中 \(w_{j, i}\) 为 \(j \sim i\) 这段划分出来需要的花费,也就是 \([j, i]\) 区间内相同元素对数。

暴力做是 \(O(n^2 k)\) 的,无法通过。

说到最优区间划分,我就想起了决策单调性,今年下半年

至于为什么满足决策单调?考虑证明 \(\mathrm{1D/1D}\) 上的 四边形不等式。具体证明可以参考此处

我们现在只有一个问题了, 就是如何快速求出 \(w_{j, i}\) 。

可以考虑把序列分块,然后预处理块到块的答案以及点到一个块的答案,然后再算算边角。

然后这个配合 二分+单调栈 可以做到 \(O(nk \sqrt n \log n)\) ,还是过不去。

对于这种分层 \(dp\) 来说,分治的复杂度就可以正确,因为每次不需要先分治左区间再算右区间,可以扫完整个区间得到 \(mid\) 的最优决策点,然后就可以把 \([l, mid)\) 和 \((mid, r]\) 的决策点分开了。

这样单次求解的话,每层是 \(O(n)\) 的,那么复杂度是 \(O(n \log n)\) 的。

然后此时我们就可以很好的算 \(w_{j, i}\) 了,要怎么算呢?

可以暴力一点做,考虑类似莫队那样维护当前计算区间的 \([l, r]\) ,然后看接下来要算的 \([l', r']\) 的相对位置,就可以得到相应的区间的花费了。

复杂度?其实是对的。具体原因可以参考非指针移动的那种做法,每次只会移动当前区间长度的指针。

这个其实是一样的,因为每次需要利用的相邻两个区间是一样的,这种移动方法的复杂度是平面上两点的曼哈顿距离,显然不会更劣。

那么最后复杂度就是 \(O(nk \log n)\) 的,似乎我的写法跑的挺快?

代码

很好写啊qwq

#include <bits/stdc++.h>

#define For(i, l, r) for (register int i = (l), i##end = (int)(r); i <= i##end; ++i)
#define Fordown(i, r, l) for (register int i = (r), i##end = (int)(l); i >= i##end; --i)
#define Rep(i, r) for (register int i = (0), i##end = (int)(r); i < i##end; ++i)
#define Set(a, v) memset(a, v, sizeof(a))
#define Cpy(a, b) memcpy(a, b, sizeof(a))
#define debug(x) cout << #x << ": " << (x) << endl using namespace std; typedef long long ll; template<typename T> inline bool chkmin(T &a, T b) { return b < a ? a = b, 1 : 0; }
template<typename T> inline bool chkmax(T &a, T b) { return b > a ? a = b, 1 : 0; } inline int read() {
int x(0), sgn(1); char ch(getchar());
for (; !isdigit(ch); ch = getchar()) if (ch == '-') sgn = -1;
for (; isdigit(ch); ch = getchar()) x = (x * 10) + (ch ^ 48);
return x * sgn;
} void File() {
#ifdef zjp_shadow
freopen ("F.in", "r", stdin);
freopen ("F.out", "w", stdout);
#endif
} const int N = 2e5 + 1e3; int n, k, a[N], times[N]; int l, r; ll res, dp[25][N]; void Move(int L, int R) {
while (l > L) res += times[a[-- l]] ++;
while (l < L) res -= -- times[a[l ++]];
while (r > R) res -= -- times[a[r --]];
while (r < R) res += times[a[++ r]] ++;
} void Divide(int k, int l, int r, int dl, int dr) {
if (l > r) return;
int mid = (l + r) >> 1, dmid = dl;
dp[k][mid] = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
For (i, dl, min(mid, dr)) {
Move(i, mid);
if (chkmin(dp[k][mid], dp[k - 1][i - 1] + res)) dmid = i;
}
Divide(k, l, mid - 1, dl, dmid);
Divide(k, mid + 1, r, dmid, dr);
} int main () { File(); n = read(); k = read(); For (i, 1, n) a[i] = read(); For (i, 1, n)
dp[1][i] = (res += times[a[i]] ++);
res = 0; Set(times, 0); l = 1; r = 0;
For (i, 2, k) Divide(i, 1, n, 1, n);
printf ("%lld\n", dp[k][n]); return 0; }

CodeForces 868F Yet Another Minimization Problem(决策单调性优化 + 分治)的更多相关文章

  1. Codeforces 868F Yet Another Minimization Problem 决策单调性 (看题解)

    Yet Another Minimization Problem dp方程我们很容易能得出, f[ i ] = min(g[ j ] + w( j + 1, i )). 然后感觉就根本不能优化. 然后 ...

  2. CF868 F. Yet Another Minimization Problem 决策单调优化 分治

    目录 题目链接 题解 代码 题目链接 CF868F. Yet Another Minimization Problem 题解 \(f_{i,j}=\min\limits_{k=1}^{i}\{f_{k ...

  3. Codeforces 868F. Yet Another Minimization Problem

    Description 给出一个长度为 \(n\) 的序列,你需要将它分为 \(k\) 段,使得每一段的价值和最小,每一段的价值是这一段内相同的数的个数 题面 Solution 容易想到设 \(f[i ...

  4. Codeforces 868F. Yet Another Minimization Problem【决策单调性优化DP】【分治】【莫队】

    LINK 题目大意 给你一个序列分成k段 每一段的代价是满足\((a_i=a_j)\)的无序数对\((i,j)\)的个数 求最小的代价 思路 首先有一个暴力dp的思路是\(dp_{i,k}=min(d ...

  5. Codeforces 868F Yet Another Minimization Problem(分治+莫队优化DP)

    题目链接  Yet Another Minimization Problem 题意  给定一个序列,现在要把这个序列分成k个连续的连续子序列.求每个连续子序列价值和的最小值. 设$f[i][j]$为前 ...

  6. cf868F. Yet Another Minimization Problem(决策单调性 分治dp)

    题意 题目链接 给定一个长度为\(n\)的序列.你需要将它分为\(m\)段,每一段的代价为这一段内相同的数的对数,最小化代价总和. \(n<=10^5,m<=20\) Sol 看完题解之后 ...

  7. 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$cnt_{i}$ ...

  8. 洛谷CF868F Yet Another Minimization Problem(动态规划,决策单调性,分治)

    洛谷题目传送门 貌似做所有的DP题都要先搞出暴力式子,再往正解上靠... 设\(f_{i,j}\)为前\(i\)个数分\(j\)段的最小花费,\(w_{l,r}\)为\([l,r]\)全在一段的费用. ...

  9. [bzoj1563][NOI2009]诗人小G(决策单调性优化)

    题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=1563 分析: 首先可得朴素的方程:f[i]=min{f[j]+|s[j]-j-s[i] ...

随机推荐

  1. 转载:Linux服务器Cache占用过多内存导致系统内存不足最终java应用程序崩溃解决方案

    原文链接: https://blog.csdn.net/u014740338/article/details/66975550 问题描述 Linux内存使用量超过阈值,使得Java应用程序无可用内存, ...

  2. Windows7 WIN 7 64位 环境编译6sv2.1版本的大气传输模型

    从来没见过Fortran...这次为了添加国产卫星光谱响应的支持,只能从零开始肯了. 6S模型主页:http://6s.ltdri.org/index.html. 下载最新的2015年更新的6SV2. ...

  3. OpenUDID 和 IDFA 比较

    iOS标识符 现今来比较下,不同情况下两种标识符的变化情况.以下试验,每种标识符均分为存于Keychain和未存于Keychain的两种情况做比较. 广告标识符(IDFA-identifierForI ...

  4. Flutter路由的跳转、动画与传参(最简单)

    跳转 命名路由 在文件构建时先设置路由参数: new MaterialApp( // 代码 routes: { "secondPage":(BuildContext context ...

  5. WPF开发为按钮提供添加,删除和重新排列ListBox内容的功能

    介绍 我有一种情况,我希望能够将项目添加到列表中,并在列表中移动项目,这似乎是使用a的最简单方法ListBox.我立刻想到了如何以通用的方式做到这一点,然后,也许,可以使用行为来做到这一点.这似乎是一 ...

  6. 闭包函数&回调函数

    闭包函数&回调函数 谈到回调函数,不得不提匿名函数;匿名函数,也叫闭包函数,也就是没有名字的函数,它可以单独存在,也可以将其赋值给某一个变量.so,先来看一下闭包函数. 闭包函数 php文档: ...

  7. kubernetes-核心资源之Ingress

    1.Ingress 在Kubernetes中,服务和Pod的IP地址仅可以在集群网络内部使用,对于集群外的应用是不可见的.为了使外部的应用能够访问集群内的服务,在Kubernetes中可以通过Node ...

  8. kubernetes 集群安装etcd集群,带证书

    install etcd 准备证书 https://www.kubernetes.org.cn/3096.html 在master1需要安装CFSSL工具,这将会用来建立 TLS certificat ...

  9. supervisor管理php-fpm

    /etc/php-fpm.conf,设置daemonize = no,默认是yes

  10. MAX

    Max的用法1(Min类似) Matlab中max函数在矩阵中求函数大小的实例如下: C = max(A)返回一个数组各不同维中的最大元素.如果A是一个向量,max(A)返回A中的最大元素.如果A是一 ...