题目背景

小B的班级数学学到多项式乘法了,于是小B给大家出了个问题:用编程序来解决多项式乘法的问题。

题目描述

L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上。

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露天,以节省费用。

突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象部门的电话,被告知三天之后将有一场暴雨,于是L先生决定紧急在某些工厂建立一些仓库以免产品被淋坏。

由于地形的不同,在不同工厂建立仓库的费用可能是不同的。第i个工厂目前已有成品Pi件,在第i个工厂位置建立仓库的费用是Ci。

对于没有建立仓库的工厂,其产品应被运往其他的仓库进行储藏,而由于L公司产品的对外销售处设置在山脚的工厂N,故产品只能往山下运(即只能运往编号更大的工厂的仓库),当然运送产品也是需要费用的,假设一件产品运送1个单位距离的费用是1。

假设建立的仓库容量都都是足够大的,可以容下所有的产品。你将得到以下数据:

  • 工厂i距离工厂1的距离Xi(其中X1=0);
  • 工厂i目前已有成品数量Pi;
  • 在工厂i建立仓库的费用Ci;

请你帮助L公司寻找一个仓库建设的方案,使得总的费用(建造费用+运输费用)最小。

输入输出格式

输入格式:

第一行包含一个整数N,表示工厂的个数。接下来N行每行包含两个整数Xi, Pi, Ci, 意义如题中所述。

输出格式:

仅包含一个整数,为可以找到最优方案的费用。

输入输出样例

输入样例#1: 复制

3
0 5 10
5 3 100
9 6 10
输出样例#1: 复制

32

说明

在工厂1和工厂3建立仓库,建立费用为10+10=20,运输费用为(9-5)*3 = 12,总费用32。

如果仅在工厂3建立仓库,建立费用为10,运输费用为(9-0)5+(9-5)3=57,总费用67,不如前者优。

对于20%的数据, N ≤500;

对于40%的数据, N ≤10000;

对于100%的数据, N ≤1000000。 所有的Xi, Pi, Ci均在32位带符号整数以内,保证中间计算结果不超过64位带符号整数。

题解

  妈耶……原来这就是斜率优化么……先膜一波AC666大佬

  考虑dp$$dp_i=min_{0\leq j<i}\{dp_j+x_i*\sum _{l=j+1}^i p_l-\sum_{l=j+1}^i p_l*x_l \}+c_i$$

  设$sump_i=\sum _{j=1}^ip_i$,$sum_i=\sum _{j=1}^i p_i*x_i$

  那么原始可以化简为$$dp_i=min_{0\leq j<i}\{dp_j+x_i(sump_i-sump_j)-(sum_i-sum_j) \}+c_i$$

  然后假设$j$比$k$更优,且有$j>k$,则有$$dp_j+x_i(sump_i-sump_j)-(sum_i-sum_j)<dp_k+x_i(sump_i-sump_k)-(sum_i-sum_k)$$

  然后化简得$$dp_j-x_i*sump_j+sum_j<dp_k-x_i*sump_k+sum_k$$

  $$(dp_j+sum_j)-(dp_k+sum_k)<x_i*sump_j-x_i*sump_k$$

  $$\frac{(dp_j+sum_j)-(dp_k+sum_k)}{sump_j-sump_k}<x_i$$

  然后令$Y_i=dp_i-sum_i,X_i=sump_i$

  那么$$\frac{Y_j-Y_k}{X_j-X_k}<x_i$$

  然后直接用斜率优化即可

 //minamoto
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define ll long long
using namespace std;
#define getc() (p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<21,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++)
char buf[<<],*p1=buf,*p2=buf;
inline int read(){
#define num ch-'0'
char ch;bool flag=;int res;
while(!isdigit(ch=getc()))
(ch=='-')&&(flag=true);
for(res=num;isdigit(ch=getc());res=res*+num);
(flag)&&(res=-res);
#undef num
return res;
}
const int N=1e6+;
ll sump[N],sum[N],dp[N];
int n,x[N],p[N],c[N],q[N],h,t;
inline ll Y(int i){
return dp[i]+sum[i];
}
inline ll X(int i){
return sump[i];
}
inline double slope(int i,int j){
return (double)(Y(i)-Y(j))/(X(i)-X(j));
}
int main(){
n=read();
for(int i=;i<=n;++i){
x[i]=read(),p[i]=read(),c[i]=read();
sump[i]=sump[i-]+p[i];
sum[i]=sum[i-]+1ll*p[i]*x[i];
}
for(int i=;i<=n;++i){
while(h<t&&slope(q[h],q[h+])<x[i]) ++h;
int j=q[h];dp[i]=dp[j]+(sump[i]-sump[j])*x[i]-sum[i]+sum[j]+c[i];
while(h<t&&slope(q[t],q[t-])>slope(q[t-],i)) --t;q[++t]=i;
}
printf("%lld\n",dp[n]);
return ;
}

BZOJ1096 [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化)的更多相关文章

  1. bzoj1096[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 5482  Solved: 2448[Submit][Stat ...

  2. [BZOJ1096] [ZJOI2007] 仓库建设 (斜率优化)

    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露天,以节省费用.突然有一天, ...

  3. BZOJ1096 [ZJOI2007]仓库建设——斜率优化

    方程: $\Large f(i)=min(f(j)+\sum\limits_{k=j+1}^{i}(x_i-x_k)*p_k)+c_i$ 显然这样的方程复杂度为$O(n^3)$极限爆炸,所以我们要换一 ...

  4. 【BZOJ1096】[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化

    [BZOJ1096][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 ...

  5. bzoj-1096 1096: [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化dp)

    题目链接: 1096: [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 ...

  6. BZOJ 1096: [ZJOI2007]仓库建设 [斜率优化DP]

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 4201  Solved: 1851[Submit][Stat ...

  7. 【BZOJ-1096】仓库建设 斜率优化DP

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3719  Solved: 1633[Submit][Stat ...

  8. 【bzoj1096】[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    题目描述 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露天,以节省费用.突然有一天,L公司的总裁L ...

  9. P2120 [ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    好题,这题是我理解的第一道斜率优化dp,自然要写一发题解.首先我们要写出普通的表达式,然后先用前缀和优化.然后呢?我们观察发现,x[i]是递增,而我们发现的斜率也是需要是递增的,然后就维护一个单调递增 ...

  10. 洛谷P2120 [ZJOI2007]仓库建设 斜率优化DP

    做的第一道斜率优化\(DP\)QwQ 原题链接1/原题链接2 首先考虑\(O(n^2)\)的做法:设\(f[i]\)表示在\(i\)处建仓库的最小费用,则有转移方程: \(f[i]=min\{f[j] ...

随机推荐

  1. SQL Server获取TEXT字段的内容长度

    DATALENGTH 返回任何表达式所占用的字节数. 语法 DATALENGTH ( expression ) 参数 expression 任何类型的表达式. 返回类型 int 注释 DATALENG ...

  2. Django基础(五)

    Django admin 自带的验证: from django.contrib.auth.decorators import login_required from django.contrib.au ...

  3. POJ 1276 Cash Machine(单调队列优化多重背包)

    Cash Machine Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 38986   Accepted: 14186 De ...

  4. 如何通过ISO安装win7程序

    从下载u启动工具到安装Ghost Win7系统教程 来源:http://www.uqidong.com时间:2013-08-12 09:17:38 怎样用u启动u盘启动盘安装ghost系统?u启动制作 ...

  5. jQuery UI vs Kendo UI & jQuery Mobile vs Kendo UI Mobile

    jQuery UI vs Kendo UI http://jqueryuivskendoui.com/#introduction jQuery Mobile vs Kendo UI Mobile ht ...

  6. 管理react路由的history对象的插件history的使用介绍

    本文介绍如何使用history插件管理浏览记录 history插件的使用 history这个插件可以方便管理你的浏览记录 cnpm install history --save import crea ...

  7. Eclipse: “The import java.io cannot be resolved”

    检查一下选项: 重点看jdk的绑定 43down voteaccepted Check your Eclipse preferences: Java -> Installed JREs. The ...

  8. hadoop-eclipse-plugin-2.6.0-cdh5.4.0 插件编译

    1.JDK配置 1) 安装jdk 2) 配置环境变量 JAVA_HOME.CLASSPATH.PATH等设置 2.Eclipse 1).下载eclipse-jee-juno-SR2.rar 2).解压 ...

  9. [Python Study Notes]水平柱状图绘制

    ''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' ...

  10. css知多少(11)——position(转)

    css知多少(11)——position   1. 引言 本文将用一篇文章介绍position(定位),在学习position之前,我们应该去思考一个问题:什么情况下我们需要定位?如果没有定位将无法满 ...