zoukankan      html  css  js  c++  java
  • P2569 股票交易

    题目大意:

    你初始时有∞ 元钱,并且每天持有的股票不超过 Maxp 。 有 T 天,你知道每一天的买入价格( AP[i] ),卖出价格( Bp[i] ), 买入数量限制( AS[i] ),卖出数量限制( BS[i] )。 并且两次交易之间必须间隔 W 天。 现在问你 T 天结束后,最大收益是多少。

    分析:

    注意对题意的理解,虽然有无限的钱,但是买股票是要减少当前的收益的,收益是卖出的总钱数减去买入的钱数。收益并不是只增不减。

    可以想到的是:动态规划。设f[i][j]表示前i天之后,剩下j股股票的最大收益。显然根据题意,在j相同的时候,i越往后的时候,f[i][j]越大。

    状态转移方程,买入和卖出是相同的思路:

    卖出:

    f[i][j]=max(f[i-w-1][k]+(k-j)×bp[i]) (j<=k<=j+bs[i])

    买入:

    f[i][j]=max(f[i-w-1][k]-(j-k)×ap[i]) (j-as[i]<=k<=j)

    这种情况的复杂度是O(T×Mp×Mp)直接T掉。

    将转移方程括号展开,发现:

    f[i-w-1][k]+(k-j)×bp[i]=(f[i-w-1][k]+k×bp[i])-j×bp[i]

    在给定i,j的时候,唯一在变的变量就是k,k的取值会影响最大值。而且给予j正确的循环顺序,k的取值区间是逐渐在平移的。

    想到了什么?

    滑动窗口!单调队列!单调队列优化DP!

    我们外层循环i,内层循环j,每次先除去过期的解,加上新的选择,再从单调队列队头取出最优解,进行更新。

    注意:

    1.在买入和卖出时,为了保证能转移德到j的所有元素都在队列里,j的循环顺序是不同的。

    2.对于给定的i,处理买入卖出的顺序可以颠倒。无所谓。

    3.当i-w-1小于0时,取0即可。

    代码:

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int N=2000+10;
    int t,mp,w;
    int f[N][N];
    int ans;
    int q[N],hd=1,tl=0;
    int main()
    {
        scanf("%d%d%d",&t,&mp,&w);
        int ap,bp,as,bs;//并不需要数组
        memset(f,0xcf,sizeof f);//初值负无穷
        f[0][0]=0;
        for(int i=1;i<=t;i++)
        {
            scanf("%d%d%d%d",&ap,&bp,&as,&bs);
            hd=1,tl=0;
            int from=max(0,i-w-1);//从何转移
            for(int j=mp;j>=0;j--)//卖出
            {
                f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j]);//可以今天不买不卖
                while(hd<=tl&&(j+bs<q[hd])) hd++;//除去过期者
                while(hd<=tl&&(f[from][q[tl]]+q[tl]*bp<f[from][j]+j*bp)) tl--;//因为从i的上一个状态来,所以先加入新元素
                q[++tl]=j;
                 f[i][j]=max(f[i][j],f[from][q[hd]]+q[hd]*bp-j*bp);
            }   
            hd=1,tl=0;
            for(int j=0;j<=mp;j++)//买入
            {
                f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j]);
                while(hd<=tl&&(j-as>q[hd])) hd++;
                while(hd<=tl&&(f[from][q[tl]]+q[tl]*ap<f[from][j]+j*ap)) tl--;
                q[++tl]=j;
                 f[i][j]=max(f[i][j],f[from][q[hd]]+q[hd]*ap-j*ap);
            }
        }
        for(int j=0;j<=mp;j++)
         ans=max(ans,f[t][j]);
        printf("%d",ans);
        return 0;
    }

    总结:

    1.对于决策转移时,有明显单调性的情况,对于状态移动时,转移决策重复度较大。都可用单调队列优化。

    2.单调队列利用每个元素只能进一次,出一次,使得O(n)变为均摊O(1)复杂度,简化时间。

  • 相关阅读:
    理解区块链背后的Merkle Tree
    黑科技!当会爬虫的Python遇上会画图的FineBI……
    PlayFramework 1.x 生产环境部署 源码编译
    特别推荐:系统性能提升优先法宝 | 缓存应用实践
    Python爬虫入门教程 38-100 教育部高校名单数据爬虫 scrapy
    BI分析工具选型:从PowerBI到FineBI的9个理由!
    集群的定义以及类别定义
    python cx_oracle 绑定变量
    [故障解决]图文:windows apache无法启用 端口被占用
    设计模式之抽象工厂模式
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Miracevin/p/9031608.html
Copyright © 2011-2022 走看看