这道题和06年论文《从一类单调性问题看算法的优化》第一道例题很相似。

题意:给出n个矿的重量和位置,这些矿石只能从上往下运送,现在要在这些地方建造m个heap,要使得,sigma距离*重量最小。

思路:O(n ^ 3)的DP解法是很容易想出来的。

dp[i][j] 表示第i个矿石点是j个heap的最小花费。

dp[i][j] = min(dp[i][j] , dp[k][j - 1] + sigma(sum[i] - sum[k])) 。

其中i , j , k 分别要一重循环,所以复杂度达到10 ^ 9。

这显然是TLE的,所以需要优化。

我们可以来看状态转移方程,dp[i][j] = dp[k][j - 1] +( sum1[i] - sum1[k] ) * a[i] - (sum2[i] - sum2[k]) .其中sum1是1到i的总重量,sum2表示1到i的总重量*距离。

这样,我们就可以进行斜率优化了。

所以这一维就降成O(1)了。那总的复杂度就是O(n ^ 2)。

#include <set>
#include <map>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <iomanip>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define Max 2505
#define FI first
#define SE second
#define ll long long
#define PI acos(-1.0)
#define inf 0x7ffffffffffffll
#define LL(x) ( x << 1 )
#define bug puts("here")
#define PII pair<int,int>
#define RR(x) ( x << 1 | 1 )
#define mp(a,b) make_pair(a,b)
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define REP(i,s,t) for( int i = ( s ) ; i <= ( t ) ; ++ i ) using namespace std; #define N 1111 ll sum1[N] ;
ll sum2[N] ;
ll dp[N][N] ;
int qe[N] ;
ll a[N] , b[N] ;
int n , m ;
//分子
ll getU(int j , int k , int z){
return dp[k][j - 1] + sum2[k] - (dp[z][j - 1] + sum2[z]) ;
}
//分母
ll getD(int k , int z){
return sum1[k] - sum1[z] ;
} ll getDP(int i ,int j ,int k){
return dp[k][j - 1] + (sum1[i] - sum1[k]) * a[i] - (sum2[i] - sum2[k]) ;
} int main() { while(cin >> n >> m){
for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ )cin >> a[i] >> b[i] ;
sum1[0] = sum2[0] = 0 ;
for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ ){
sum1[i] = sum1[i - 1] + b[i] ;
sum2[i] = sum2[i - 1] + a[i] * b[i] ;
// cout << sum1[i] << " " << sum2[i] << endl;
}
for (int i = 0 ; i <= n ; i ++ )
for (int j = 0 ; j <= m ; j ++) dp[i][j] = inf ;
dp[0][0] = 0 ; for (int j = 1 ; j <= m ; j ++ ){
int head = 0 , tail = 0 ;
qe[tail ++ ] = 0 ;
for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ ){
while(head + 1 < tail && getU(j , qe[head + 1] , qe[head]) <= a[i] * getD(qe[head + 1] , qe[head]))
head ++ ;
dp[i][j] = getDP(i , j , qe[head]) ; while(head + 1 < tail && getU(j , i , qe[tail - 1]) * getD(qe[tail - 1] ,qe[tail - 2]) <=
getU(j , qe[tail - 1] , qe[tail - 2]) * getD(i , qe[tail - 1]))
tail -- ;
qe[tail ++ ] = i ;
}
}
cout << dp[n][m] << endl ;
}
return 0 ;
}

UVAlive 6131 dp+斜率优化的更多相关文章

  1. 【BZOJ-4518】征途 DP + 斜率优化

    4518: [Sdoi2016]征途 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 230  Solved: 156[Submit][Status][ ...

  2. 【BZOJ-3437】小P的牧场 DP + 斜率优化

    3437: 小P的牧场 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 705  Solved: 404[Submit][Status][Discuss ...

  3. 【BZOJ-1010】玩具装箱toy DP + 斜率优化

    1010: [HNOI2008]玩具装箱toy Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 8432  Solved: 3338[Submit][St ...

  4. 【BZOJ】1096: [ZJOI2007]仓库建设(dp+斜率优化)

    http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1096 首先得到dp方程(我竟然自己都每推出了QAQ)$$d[i]=min\{d[j]+cost(j+ ...

  5. BZOJ 1096: [ZJOI2007]仓库建设(DP+斜率优化)

    [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公司一般把产品直接堆放在 ...

  6. 学渣乱搞系列之dp斜率优化

    学渣乱搞系列之dp斜率优化 By 狂徒归来 貌似dp的斜率优化一直很难搞啊,尤其是像我这种数学很挫的学渣,压根不懂什么凸包,什么上凸下凸的,哎...说多了都是泪,跟wdd讨论了下,得出一些结论.本文很 ...

  7. DP斜率优化总结

    目录 DP斜率优化总结 任务安排1 任务计划2 任务安排3 百日旅行 DP斜率优化总结 任务安排1 首先引入一道题,先\(O(N^2)\)做法:分别预处理出\(T_i,C_i\)前缀和\(t[i],c ...

  8. HDU 3507 [Print Article]DP斜率优化

    题目大意 给定一个长度为\(n(n \leqslant 500000)\)的数列,将其分割为连续的若干份,使得 $ \sum ((\sum_{i=j}^kC_i) +M) $ 最小.其中\(C_i\) ...

  9. dp斜率优化

    算法-dp斜率优化 前置知识: 凸包 斜率优化很玄学,凭空讲怎么也讲不好,所以放例题. [APIO2014]序列分割 [APIO2014]序列分割 给你一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_1,a_ ...

随机推荐

  1. linux的colrm命令

    http://book.51cto.com/art/201107/277853.htm http://book.51cto.com/art/201107/277854.htm

  2. 本机运行.net 2.0项目报错,解决方案

    本机在iis上运行.net 2.0项目时,报以下错误“请求的内容似乎是脚本,因而将无法由静态文件处理程序来处理”: 本机环境配置: 安装有以下几个.net 版本:v1.0.3705,v1.1.4322 ...

  3. 注意mysql中的编码格式和php中的编码格式一致

    今天发现用php代码插入英文可以,但是中文插入不进去,注意编码要一致,@mysql_connect("localhost","root","12345 ...

  4. java JNI 的实现(1)-又进一步加深对JVM实现的理解

    目录 概述 主要优点 主要缺点 JNI实现的简单例子 开发工具 简略步骤 1,在eclipse的 'java类' 中声明一个 'native方法'; 2,使用 'javah' 命令生成包含'nativ ...

  5. ORACLE复制数据库【weber出品】

    一.概述 在公司中,我们会经常面临着一种情况.我们制定了对数据库的操作方案后,还不可以在真正的数据库上执行,需要在备用数据库进行测试,这个时候就需要备用数据上的数据和真正数据库的数据是一模一样的.我们 ...

  6. mvc wcf 并发提示,存储Application,验证是否有用户在操作

    System.Web.HttpContext httpContext = System.Web.HttpContext.Current; Hashtable departmentSalary = (H ...

  7. QT5-控件-QScrollArea-可以用于把一个窗口分割为多个-比如根据图片大小显示滚动条

    #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QMainWindow> #include <QLabel> #incl ...

  8. QML之窗口(无边框、透明及拖拽)

    1.无边框 Qt Quick 2.0 中 QQuickView代替了1.0中的QDeclarativeView. 无边框窗口代码如下: QQuickView viwer; //QQuickView继承 ...

  9. 详解boost库中的Message Queue .

    Message Queue(后文简写成MQ或消息队列)是boost库中用来封装进程间通信的一种实现,同一台机器上的进程或线程可以通过消息队列来进行通迅.消息队列中的消息由优先级.消息长度.消息数据三部 ...

  10. Linux(Centos)之安装tomcat并且部署Java Web项目(转)

    1.准备工作 a.下载tomcat linux的包,地址:http://tomcat.apache.org/download-80.cgi,我们下载的版本是8.0,下载方式如图:          b ...