1010: [HNOI2008]玩具装箱toy
Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 11907 Solved: 5071
[Submit][Status][Discuss]
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,再放到一种特殊的一维容器中。P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过
压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的。同时如果一个一维容
器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一
个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<=K<=j 制作容器的费用与容器的长度有关,根据教授研究,
如果容器长度为x,其制作费用为(X-L)^2.其中L是一个常量。P教授不关心容器的数目,他可以制作出任意长度的容
器,甚至超过L。但他希望费用最小.
Input
第一行输入两个整数N,L.接下来N行输入Ci.1<=N<=50000,1<=L,Ci<=10^7
Output
输出最小费用
Sample Input
3
4
2
1
4
Sample Output
HINT
Source
很明显这是一道dp题目,状态转移方程也很显然
f[i]=min(f[j]+(sum[i]-sum[j]+i-j-1-L)^1) (1<=j<i)
很明显这样的dp复杂度为n^2
我们考虑用斜率去优化这个dp状态转移
这个式子看起来太复杂了,我们用一些数组去存一下中间变量的加减
我们用t[i]表示sum[i]+i-L 用tt[i]表示sum[j]+1+j
那么上述式子就可以表示为 f[i]=min(f[j]+(t[i]-tt[j])^2)
当j比k决策更优时则必然有 f[j]+(t[i]-tt[j])^2<f[k]+(t[i]-tt[k])^2
化简得 (f[j]-f[k]+tt[j]^2-tt[k]^2)/(tt[j]-tt[k])<2*t[i]
这样就可以像之前一样维护一个单调队列了
如果具体实现上还不清楚 看代码
判断更优时可以写成一个函数solpe 注意精度要用double
#include <bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; inline int read(){ int x=0;int f=1;char ch=getchar(); while(!isdigit(ch)) {if(ch=='-') f=-1;ch=getchar();} while(isdigit(ch)) {x=x*10+ch-'0';ch=getchar();} return x*f; } const int MAXN=1e6+10; namespace zhangenming{ ll f[MAXN]={},n,sum[MAXN]={},t[MAXN],tt[MAXN],L,q[MAXN<<1],head=1,tail=0; void init(){ n=read();L=read(); t[0]=0-L; tt[0]=1; for(int i=1;i<=n;i++){ int xx=read(); sum[i]=sum[i-1]+xx; t[i]=sum[i]+i-L; tt[i]=i+1+sum[i]; } } inline double solpe(int xx,int yy){ return 1.0*(tt[xx]*tt[xx]-tt[yy]*tt[yy]+f[xx]-f[yy])/(tt[xx]-tt[yy]); } void solve(){ f[0]=0; q[++tail]=0; for(int i=1;i<=n;i++){ //cout<<q[head]<<endl; while(head<tail&&solpe(q[head+1],q[head])<2*t[i]) head++; f[i]=f[q[head]]+(t[i]-tt[q[head]])*(t[i]-tt[q[head]]); while(tail>head&&solpe(q[tail],i)<solpe(q[tail-1],q[tail])) tail--; q[++tail]=i; } cout<<f[n]<<endl; } } int main(){ using namespace zhangenming; init(); solve(); return 0; }