Vijos 1243 生产产品 (单调队列优化的动态规划)
题意:中文题。不说了。
注意一些地方,机器的执行过程是没有顺序的,而且每个机器可以用多次。第一次执行的机器不消耗转移时间K。
用dp[i][j]表示第i个机器完成第j个步骤的最短时间,sum[j][i]表示第i个机器完成前j个步骤的时间。
比较容易想到一个朴素的状态转移方程:
dp[i][j]=min{dp[k][j']+sum[j][i]-sum[j'][i]}+K (j-j'<l),(i!=k)
这里状态是O(n*m),转移是O(n*l),一定会超时,需要优化。
方程变形得dp[i][j]=min{dp[k][j']-sum[j'][i]}+sum[j][i]+K
在这里如果把k和i看作常数,那么dp[k][j']-sum[j'][i]是一个只和j'量。由于k和i比较小,我们完全可以枚举k和i的所有情况,我们定义该量为opt[i][k],我们只需要维护j-l到j这段范围内这个量的最小值即可。这里使用二维的优先队列来解决。转移部分优化成O(n)。总时间可以接受。
笔者曾经一度被初始化部分卡住,所以这里着重解释一下初始化部分的写法。
当j=1时,j唯一可能转移而来的状态就是j=0,所以首先我们要在队列里存入所有队列里存入j=0的下标,但这样还不够,还要更新j=0的状态,j=0时opt[i][k]这个变量是等于0,所以对应opt[i][k]=dp[k][0]+sum[0][i],需要把dp[k][0]和sum[0][i]都初始化为0。其他情况下,dp[i][j]都初始化为INF。
可以这么写:
memset(dp,0x7f,sizeof(dp)); ; i<=n; ++i) dp[i][]=; ; i<=n; ++i) ; j<=n; ++j) dq[i][j].push_back();
或者是下标j从0开始枚举,这样就包含了将j=0存入队列的部分,而初始化j=0的状态还是要自己来写。
维护队首和队尾的部分,要一次性全部完成,不能一次维护一个。
最后要注意的一个地方就是第一个机器是不花费转移机器的时间的,所以时间里要减去一个K。
#include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<string> #include<vector> #include<deque> using namespace std; ][]; ][]; deque<][]; int calc(int i,int j,int k) { return dp[k][j]-time[j][i]; } int main() { int m,n,K,l; scanf("%d%d%d%d",&m,&n,&K,&l); ; i<=n; ++i) { ; j<=m; ++j) { int t; scanf("%d",&t); time[j][i]=time[j-][i]+t; } } int ans=0x7fffffff; memset(dp,0x7f,sizeof(dp)); ; i<=n; ++i) dp[i][]=; ; j<=m; ++j) { ; i<=n; ++i) ; k<=n; ++k) if(i!=k) while(!dq[i][k].empty()&&(j-dq[i][k].front())>l) dq[i][k].pop_front(); ; i<=n; ++i) ; k<=n; ++k) if(i!=k) { ,b=; if(!dq[i][k].empty()) a=calc(i,dq[i][k].front(),k); b=time[j][i]+K; dp[i][j]=min(dp[i][j],a+b); } ; i<=n; ++i) ; k<=n; ++k) if(i!=k) { while(!dq[i][k].empty()&&(calc(i,dq[i][k].back(),k)>=calc(i,j,k))) dq[i][k].pop_back(); dq[i][k].push_back(j); } } ; i<=n; ++i) ans=min(ans,dp[i][m]); printf("%d\n",ans-K); ; }
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