[HNOI2008]玩具装箱TOY

题目描述

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.

输入输出格式

输入格式:

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

输出格式:

输出最小费用

 

其实如果数据不大的话这个题挺简单的,但这个范围n^2肯定是过不了的,那怎么办呢,优化。推荐一篇论文:1D/1D动态规划优化;这里应用了决策单调性,就是类型1的解法;

状态转移方程式这样的:其中,可以O(1)计算w函数,这样算出来是n^2的时间复杂度;

通过简单的推算或证明,我们可以得出w函数满足决策单调性,,那我们就可以按照套路进行优化;

用单调栈维护那些决策区间,每次决策从可能生效的那个决策区间二分,找到生效的那个点(在论文中称作“转折点”),然后修改这个决策区间和被二分的那个决策区间;

这样可以在最终的复杂度上加上一个log,变成O(nlogn),这个题就可以过了;

下面上代码:

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cmath>
 4 #include<cstring>
 5 #include<queue>
 6 #include<set>
 7 #include<algorithm>
 8 #include<string>
 9 #define ll long long
10 using namespace std;
11 const int inf=1e9;
12 const int MAXN=50005;
13 struct node{
14     int l,r,p;
15 }q[MAXN];int n,L;
16 ll c[MAXN],f[MAXN],sum[MAXN];
17 int read(){
18     int x=0,f=1;char ch=getchar();
19     while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-') f=-f;ch=getchar();}
20     while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
21     return x*f;
22 }
23 ll sqr(ll x){return x*x;}
24 ll cal(ll j,ll i){return f[j]+sqr(sum[i]-sum[j]+i-j-1-L);}
25 int find(node t,int q){
26     int l=t.l,r=t.r,mid;
27     while(l<=r){
28         int mid=(l+r)>>1;
29         if(cal(q,mid)<cal(t.p,mid)) r=mid-1;
30         else l=mid+1;
31     } return l;
32 }
33 void dyna(){
34     int h=1,t=0;
35     q[++t]=(node){0,n,0};
36     for(int i=1;i<=n;i++){
37         if(i>q[h].r) h++;
38         f[i]=cal(q[h].p,i);
39         if(h>t||cal(i,n)<cal(q[t].p,n)){
40             while(h<=t&&cal(i,q[t].l)<cal(q[t].p,q[t].l)) t--;
41             if(h<=t){
42                 int tmp=find(q[t],i);
43                 q[t].r=tmp-1;
44                 q[++t]=(node){tmp,n,i};
45             } else q[++t]=(node){i,n,i};
46         }
47     }
48 }
49 int main(){
50     n=read();L=read();
51     for(int i=1;i<=n;i++) c[i]=read();
52     for(int i=1;i<=n;i++) sum[i]=sum[i-1]+c[i];
53     dyna();printf("%lld\n",f[n]);return 0;
54 }
决策单调性优化DP

 

posted @ 2018-08-08 21:29  杜宇一声  阅读(100)  评论(0编辑  收藏  举报