Luogu P5468 [NOI2019]回家路线 (斜率优化、DP)
题目链接: (luogu) https://www.luogu.org/problemnew/show/P5468
题解: 爆long long毁一生
我太菜了,这题这么简单考场上居然没想到正解……
设\(dp[i]\)表示最后一步是坐\(i\)这辆车,一共花在等待上的烦躁值(不包括最终时间)为\(f[i]\).
然后容易发现这个转移是个DAG。(我在考场上居然以为有环,于是直接放弃……)
转移方程\(dp[i]=\min_{j|y[j]=x[i]}dp[j]+A(x_i-x_j)^2+B(x_i-x_j)+C\)
然后这东西显然可以斜率优化,按时间顺序枚举每个\(i\), 对于一个\(i\)的开始我们根据\(x[i]\)求出\(dp[i]\), 对于一个\(i\)的结束我们用\(dp[i]\)去更新\(y[i]\). 然后显然这个东西可以斜率优化,那么就对每个点\(i\)维护凸壳即可。
一定注意不要爆long long!我的\(\inf\)开到了\(10^{11}\), 所以必须保证不能把\(\inf\)加入到队列里,否则斜率优化比较的时候两个相乘必爆ll.
代码
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cassert>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#define llong long long
using namespace std;
inline int read()
{
int x=0; bool f=1; char c=getchar();
for(;!isdigit(c);c=getchar()) if(c=='-') f=0;
for(; isdigit(c);c=getchar()) x=(x<<3)+(x<<1)+(c^'0');
if(f) return x;
return -x;
}
const int N = 1e5;
const int M = 2e5;
const int C = 1000;
const llong INF = 100000000000ll;
struct Point
{
llong x,y;
Point() {}
Point(llong _x,llong _y) {x = _x,y = _y;}
};
struct Element
{
int u,v; llong x,y;
} a[M+3];
vector<int> sid[C+3],tid[C+3];
vector<int> que[M+3];
int hd[M+3];
llong dp[M+3];
int n,m;
llong arga,argb,argc;
llong calcy(llong x) {return dp[x]+arga*a[x].y*a[x].y-argb*a[x].y;}
llong calcx(llong x) {return 2ll*arga*a[x].y;}
int cmp_slope(int x,int y,int z)
{
llong xx = calcx(x),xy = calcy(x),yx = calcx(y),yy = calcy(y),zx = calcx(z),zy = calcy(z);
return (yy-xy)*(zx-yx)>(zy-yy)*(yx-xx) ? 1 : -1;
}
llong calcdp(int x,llong y) {return dp[x]+arga*(y-a[x].y)*(y-a[x].y)+argb*(y-a[x].y)+argc;}
int main()
{
scanf("%d%d%lld%lld%lld",&n,&m,&arga,&argb,&argc); int mx = 0;
for(int i=1; i<=m; i++)
{
scanf("%d%d%lld%lld",&a[i].u,&a[i].v,&a[i].x,&a[i].y);
sid[a[i].x].push_back(i); mx = max(mx,(int)a[i].y);
}
que[1].push_back(0);
llong ans = INF;
dp[1] = 0ll; for(int i=2; i<=m; i++) dp[i] = INF;
for(int i=0; i<=mx; i++)
{
for(int j=0; j<tid[i].size(); j++)
{
int x = tid[i][j],v = a[x].v; //x: 边的编号 v: 终点的编号
while(hd[v]+1<que[v].size() && cmp_slope(que[v][que[v].size()-2],que[v][que[v].size()-1],x)>=0) {que[v].pop_back();}
que[v].push_back(x);
}
for(int j=0; j<sid[i].size(); j++)
{
int x = sid[i][j],u = a[x].u; //x: 边的编号 u: 起点的编号
if(que[u].size()==0) continue; //注意特判!
while(hd[u]+1<que[u].size() && calcdp(que[u][hd[u]],i)>=calcdp(que[u][hd[u]+1],i)) {hd[u]++;}
dp[x] = calcdp(que[u][hd[u]],i);
if(a[x].v==n) {ans = min(ans,dp[x]+a[x].y);}
tid[a[x].y].push_back(x); //如果读入时把所有y全都放进去,那么会导致队列中出现inf而爆long long.
}
}
printf("%lld\n",ans);
return 0;
}
Luogu P5468 [NOI2019]回家路线 (斜率优化、DP)的更多相关文章
- P5468 [NOI2019]回家路线 斜率优化 dp
LINK:回家路线 (文化课 oi 双爆炸 对 没学上的就是我.(我错了不该这么丧的. 不过还能苟住一段时间.当然是去打NOI了 这道题去年同步赛的时候做过.不过这里再次提醒自己要认真仔细的看题目 不 ...
- 【题解】Luogu P5468 [NOI2019]回家路线
原题传送门 前置芝士:斜率优化 不会的可以去杜神博客学 这道题我考场上只会拆点跑最短路的70pts做法 后来回家后发现错误的爆搜都能拿满分(刀片) 还有很多人\(O(mt)\)过的,还是要坚持写正解好 ...
- P5468 [NOI2019]回家路线
传送门 看题目一眼斜率优化,然后写半天调不出来 结果错误的 $dfs$ 有 $95$ 分?暴力 $SPFA$ 就 $AC$ 了? 讲讲正解: 显然是斜率优化的式子: 先不考虑 $q_{s_k}$ 的贡 ...
- luogu 5468 [NOI2019]回家路线 最短路/暴力
想写一个 70 pts 算法,结果数据水,直接就切了 最短路: // luogu-judger-enable-o2 #include<bits/stdc++.h> using namesp ...
- bzoj-4518 4518: [Sdoi2016]征途(斜率优化dp)
题目链接: 4518: [Sdoi2016]征途 Description Pine开始了从S地到T地的征途. 从S地到T地的路可以划分成n段,相邻两段路的分界点设有休息站. Pine计划用m天到达T地 ...
- 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 ...
- [BZOJ3156]防御准备(斜率优化DP)
题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3156 分析: 简单的斜率优化DP
- 【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 ...
- BZOJ 1010: [HNOI2008]玩具装箱toy 斜率优化DP
1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再 ...
随机推荐
- 基于XML配置Spring的自动装配
一.了解Spring自动装配的方式 采用传统的XML方式配置Bean组件的关键代码如下所示 <bean id="userMapper" class="edu.cn. ...
- CentOS添加使用
在本机安装虚拟机,虚拟机安装CentSO.也可以装双系统,双系统问题更多 环境:win7 64 位 1.查看电脑是否可虚拟化(在百度查) 2.查看电脑是否打开虚拟机设置,如果没有,百度如何开启 打开虚 ...
- 同一路由带参刷新,以及params和query两种方式传参的异同
同一路由应该不叫跳转了吧,就先叫刷新好了. 需求及问题 今天做web课设有这样一个需求: 在导航栏中一项叫做教师队伍一级菜单下,有三个二级菜单,分别为教授.副教授.讲师.这三个二级菜单分别对应一个页面 ...
- 大数据计算引擎之Flink Flink状态管理和容错
这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的 ...
- node.js 设置静态文件托管
1.在app.js文件中设置静态文件托管 /*应用程序入口文件*/ /*加载express模块*/ var express = require('express'); /*加载模板处理模块*/ var ...
- 吴恩达深度学习:python中的广播
1.python中的广播: (1)广播是一种手段,可以让python代码执行得更快,我们来看看python实际如何执行. 下面矩阵列出了100克苹果.牛肉.鸡蛋和蛋白质中含有的碳水化合物.蛋白质和脂肪 ...
- 异步分布式队列Celery
异步分布式队列Celery 转载地址 Celery 是什么? 官网 Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具 ...
- Laravel 向公共模板赋值
开发过程中许多时候都会向公共模板赋值,比如顶部导航栏,页面底部等等,不可能在每个控制器中都赋值一遍. Laravel 中解决办法如下:修改 App\Providers\AppServiceProvid ...
- ui自动化之selenium操作(二)定位元素-简单操作
1. 将浏览器最大化 这里拿chrome举例,但是我在执行的时候一直报错,被坑了好久; 解决办法: 这是因为chromedriver是和chrome一一对应的,不兼容的版本就会报错: 所有chrome ...
- 牛客OI周赛13-提高组 比赛总结
比赛情况 1h才写出T1 100pts + T2 50pts(都是简单dp可还行).然后就去颓废了.颓废完来康康T3的暴力,wow,T3咋这么难呢!?期望概率好像不太会了,退了吧qwq. 所以最后 1 ...