写在前面

简单的单调队列优化 DP

处理略微有点恶心,于是乎,用来取 \(\max\) 的极小值直接开到了 long long 的最小极限,了 define int long long /cy

算法思路

必须按编号顺序加材料,明显的阶段性,且数据范围明显地提示我们可以 DP

状态也很好想,设 \(f_{i, j}\) 表示放完前 \(i\) 个物品后锅内有 \(j\) 个物品时的最大答案。

那么使用填表法转移:

\[f_{i, j} = \max_{j - 1 \le k \le j + s - 1}\{f_{i - 1,k}\} + j \times a_i
\]

那么发现 \(k\) 的取值范围随着 \(j\) 的变化刚好是个滑动窗口,其余的项都是输入时或枚举过程中的定值,因此使用单调队列优化取最大值的操作。

另外表示阶段的 \(i\) 只会取到上一个阶段的答案,因此开滚动数组压掉第一维。

Tips

建议把可能需要开 long long 的都打开,如果不觉得很傻或者比较懒的话也可以直接 define int long long

内层循环可以倒序枚举,这样就只需要一开始的时候往单调队列里压一个元素。不用乱七八糟的处理。

初始化极小值的时候要足够小亲测 \(-10^{12}\) 都不够用,还不能在加上一些负值之后爆 long long 的最小范围。

Code

/*

By chen_green

2020/11/5

设 f[i][j]表示放完前 i 件物品后锅中已经放了 j 件物品的最大耐久度

f[i][j] = max{f[i - 1][k]} + j * a[i] (j - 1 <= k <= j - 1 + s)

滚动数组 + 单调队列优化

*/

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long #define LL long long using namespace std; inline int read0() {
int fh = 1, w = 0; char ch = getchar();
for (; !isdigit(ch); ch = getchar()) if (ch == '-') fh = -1;
for (; isdigit(ch); ch = getchar()) w = (w << 3) + (w << 1) + (ch ^ '0');
return fh * w;
} inline LL read() {
LL fh = 1, w = 0; char ch = getchar();
for (; !isdigit(ch); ch = getchar()) if (ch == '-') fh = -1;
for (; isdigit(ch); ch = getchar()) w = (w << 3) + (w << 1) + (ch ^ '0');
return fh * w;
} const int Maxn = 5505; LL f[2][Maxn]; LL a[Maxn]; int n, w, s; deque<LL> dq; void initdq() {while(!dq.empty()) dq.pop_back();}
void push(int x) {
if((int)dq.size() >= (int)(s + 1)) dq.pop_front();
while((!dq.empty()) && (dq.back() <= x)) dq.pop_back();
dq.push_back(x);
}
LL Getmax() {
return dq.front();
} signed main() {
n = read0(); w = read0(); s = read0();
for(register int i = 1; i <= n; ++i) {
a[i] = read();
}
for(register int i = 0; i <= w; ++i) f[0][i] = f[1][i] = -9223372036854775808 / 2;
LL f0 = f[0][0];
f[0][0] = 0;
LL ans = -9223372036854775808;
for(register int i = 1; i <= n; ++i) {
if(i == 2) f[0][0] = f0;
initdq();
push(f[i - 1 & 1][w]);
for(register int j = w; j >= 1; --j) {
push(f[i - 1 & 1][j - 1]);
f[i & 1][j] = Getmax() + j * a[i];
//cout << f[i & 1][j] << " ";
}
}
for(int i = 1; i <= w; ++i) {
ans = max(ans, f[n & 1][i]);
}
printf("%lld", ans);
}

P5858 Golden Swold的更多相关文章

  1. P5858 「SWTR-03」Golden Sword

    题面: Link 题面有点长,不想粘了,QAQ. 题解: 一句话题意,你有 \(n\) 件物品需要依次放进去,每个物品放进去之后会得到一定的权值,为当前锅炉里面的物品的数量乘以 \(a_i\) 每次在 ...

  2. Why The Golden Age Of Machine Learning is Just Beginning

    Why The Golden Age Of Machine Learning is Just Beginning Even though the buzz around neural networks ...

  3. C Golden gun的巧克力

    Time Limit:1000MS  Memory Limit:65535K 题型: 编程题   语言: 无限制 描述 众所周知,13级有尊大神Golden gun,人称根叔,简称金枪!众立志进校队的 ...

  4. 10 Golden Rules of Project Risk Management

    The benefits of risk management in projects are huge. You can gain a lot of money if you deal with u ...

  5. The golden ratio: 1.618

    http://www.chinaz.com/design/2015/1109/467968_2.shtml The golden ratio: 1.618 a/b=b/(a+b) The Fibona ...

  6. 【UVA 11383】 Golden Tiger Claw (KM算法副产物)

    Omi, Raymondo, Clay and Kimiko are on new adventure- in search of new Shen Gong Wu. But EvilBoy Geni ...

  7. Golden Pyramid

    Golden Pyramid Our Robo-Trio need to train for future journeys and treasure hunts. Stephan has built ...

  8. Oracle Golden Gate - 概念和机制 (ogg)

    Golden Gate(简称OGG)提供异构环境下交易数据的实时捕捉.变换.投递. OGG支持的异构环境有: OGG的特性: 对生产系统影响小:实时读取交易日志,以低资源占用实现大交易量数据实时复制 ...

  9. 转://Oracle Golden Gate 概念和原理

    引言:Oracle Golden Gate是Oracle旗下一款支持异构平台之间高级复制技术,是Oracle力推一种HA高可用产品,简称“OGG”,可以实现Active-Active 双业务中心架构 ...

随机推荐

  1. java使用map去重复

    public class Test { public static void main(String[] args) { Map<Number, String> map1 = new Ha ...

  2. JAVA多线程下高并发的处理经验

    java中的线程:java中,每个线程都有一个调用栈存放在线程栈之中,一个java应用总是从main()函数开始运行,被称为主线程.一旦创建一个新的线程,就会产生一个线程栈.线程总体分为:用户线程和守 ...

  3. 干掉 powerdesigner,设计数据库表用它就够了

    最近有个新项目刚过完需求,正式进入数据库表结构设计阶段,公司规定统一用数据建模工具 PowerDesigner.但我并不是太爱用这个工具,因为它的功能实在是太多了,显得很臃肿,而平时设计表用的也就那么 ...

  4. 新下载的Chrome 不能用,设置搜索引擎,谷歌浏览器不能用,chrome浏览器不能用,google chrome 不能用

    新下载的chrome默认搜索引擎 是google搜索,而google搜索引擎在国内是不能使用的,要设置为 百度或.360.搜狗搜索引擎才能使用. 设置方法如下: 1.打开 Chrome. 2.点击右上 ...

  5. js 判断用户是手机端还是电脑端访问

    通过userAgent 判断,网页可以直接使用 navigation对象 node端 可以通过请求头的 ctx.request.header['user-agent'] const browser = ...

  6. 【C++】《Effective C++》第二章

    第二章 构造/析构/赋值运算 条款05:了解C++默默编写并调用哪些函数 默认函数 一般情况下,编译器会为类默认合成以下函数:default构造函数.copy构造函数.non-virtual析构函数. ...

  7. MySQL多版本并发控制——MVCC机制分析

    MVCC,即多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control)指的是,通过版本链维护一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突,可保证不同事务读写.写读操作并发执行,提 ...

  8. 【JS学习】数组过滤方法的使用filter

    前言:本博客系列为学习后盾人js教程过程中的记录与产出,如果对你有帮助,欢迎关注,点赞,分享.不足之处也欢迎指正,作者会积极思考与改正. 使用效果: 可以返回参数函数为真的值 //情景:实现从stu数 ...

  9. Puzzle (II) UVA - 519

    题目链接: https://vjudge.net/problem/UVA-519 思路: 剪枝+回溯 这个题巧妙的是他按照表格的位置开始搜索,也就是说表格是定的,他不断用已有的图片从(0,0)开始拼到 ...

  10. SDUST数据结构 - chap3 栈和队列

    一.判断题: 二.选择题: 三.编程题: 7-1 一元多项式求导: 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 代码: #include<bits/ ...