http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1096
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露天,以节省费用。突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象部门的电话,被告知三天之后将有一场暴雨,于是L先生决定紧急在某些工厂建立一些仓库以免产品被淋坏。
由于地形的不同,在不同工厂建立仓库的费用可能是不同的。第i个工厂目前已有成品Pi件,在第i个工厂位置建立仓库的费用是Ci。对于没有建立仓库的工厂,其产品应被运往其他的仓库进行储藏,而由于L公司产品的对外销售处设置在山脚的工厂N,故产品只能往山下运(即只能运往编号更大的工厂的仓库),当然运送产品也是需要费用的,假设一件产品运送1个单位距离的费用是1。假设建立的仓库容量都都是足够大的,可以容下所有的产品。
你将得到以下数据:1:工厂i距离工厂1的距离Xi(其中X1=0);2:工厂i目前已有成品数量Pi;3:在工厂i建立仓库的费用Ci;请你帮助L公司寻找一个仓库建设的方案,使得总的费用(建造费用+运输费用)最小。
第一次自己完成的斜率dp。
首先考虑暴力dp怎么做,设suan(i,j)表示将i~j的货物移动到j的费用。
sp[i]表示前i个厂房共有多少货物。
sw[i]表示将1~i的货物移动到i的费用。
我们有:
sw[i]=sw[i-1]+sp[i-1]*(x[i]-x[i-1]);
sw显然是类前缀和的东西,所以我们可以得到suan(i,j)的式子:
sw[j]-sw[i]-sp[i-1]*(x[j]-x[i])
(后面减去的部分分别是前i的货物从其原位置移动到i的费用和前i的货物从i移动到j的费用)
那么我们有:
f[i]=min(f[i],f[j]+suan(j+1,i)+c[i]);
显然O(n^2),考虑斜率优化。
首先要让suan函数和i无关,将和i有关的变量提出来得:
inline ll suan(int j){ return sp[j-1]*x[j]-sw[j]; } f[i]=min(f[i],f[j]+sw[i]+suan(j+1)+c[i]-sp[j]*x[i]);
当k<j<i时,如果f[k]+suan(k+1)-sp[k]*x[i]>f[j]+suan(j+1)-sp[j]*x[i]则把k踢出。
化成:(f[j]-f[k]-suan(k+1)+suan(j+1))/(sp[j]-sp[k])<x[i],显然可以斜率优化了。
至于剩下的套路部分就请看土地购买这道题的解法吧。
#include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int N=1000010; const ll INF=1e18; inline int read(){ int X=0,w=1;char ch=0; while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')w=-1;ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9')X=(X<<1)+(X<<3)+ch-'0',ch=getchar(); return X*w; } int n,l,r; ll f[N],q[N]; ll x[N],p[N],c[N],sw[N],sp[N]; inline ll suan(int j){ return sp[j-1]*x[j]-sw[j]; } inline double dp(int j,int k){ return 1.0*(f[j]-f[k]-suan(k+1)+suan(j+1))/(sp[j]-sp[k]); } int main(){ n=read(); for(int i=1;i<=n;i++){ x[i]=read(),p[i]=read(),c[i]=read(); sp[i]=sp[i-1]+p[i]; sw[i]=sw[i-1]+sp[i-1]*(x[i]-x[i-1]); } for(int i=1;i<=n;i++){ while(l<r&&dp(q[l],q[l+1])<(double)x[i])l++; f[i]=f[q[l]]+sw[i]+suan(q[l]+1)+c[i]-sp[q[l]]*x[i]; while(l<r&&dp(q[r],i)<dp(q[r-1],q[r]))r--; q[++r]=i; } printf("%lld ",f[n]); return 0; }
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