P1280 尼克的任务[区间覆盖dp]

题目描述

尼克每天上班之前都连接上英特网,接收他的上司发来的邮件,这些邮件包含了尼克主管的部门当天要完成的全部任务,每个任务由一个开始时刻与一个持续时间构成。

尼克的一个工作日为N分钟,从第一分钟开始到第N分钟结束。当尼克到达单位后他就开始干活。如果在同一时刻有多个任务需要完成,尼克可以任选其中的一个来做,而其余的则由他的同事完成,反之如果只有一个任务,则该任务必需由尼克去完成,假如某些任务开始时刻尼克正在工作,则这些任务也由尼克的同事完成。如果某任务于第P分钟开始,持续时间为T分钟,则该任务将在第P+T-1分钟结束。

写一个程序计算尼克应该如何选取任务,才能获得最大的空暇时间。

输入输出格式

输入格式:

输入数据第一行含两个用空格隔开的整数N和K(1≤N≤10000,1≤K≤10000),N表示尼克的工作时间,单位为分钟,K表示任务总数。

接下来共有K行,每一行有两个用空格隔开的整数P和T,表示该任务从第P分钟开始,持续时间为T分钟,其中1≤P≤N,1≤P+T-1≤N。

输出格式:

输出文件仅一行,包含一个整数,表示尼克可能获得的最大空暇时间。

输入输出样例

输入样例#1:

15 6
1 2
1 6
4 11
8 5
8 1
11 5

输出样例#1:

4

解析:

写完这道题,我才感觉我真正理解了\(dp\)。。。

\(dp\)最主要的还是阶段,状态,决策这三点,设计好了就没有问题,在做\(dp\)题时,一定要对状态空间有清晰的刻画,才能准确的写出转移方程。实际上由于最优子结构和无后效性,只用考虑上一个状态跟当前状态的关系,而我之前总是觉着\(dp\)作为一个解决问题的系统有那么点玄乎。。。


显然这道题不能正推,由于子问题的最优解都是由一段段持续的时间决定的,也就是说当前的状态的转移可能会用到之后的状态,那就保不齐在还未求解出后面的状态时,前面的状态就用到了这个后面的尚未求解的状态,这在\(dp\)中是不被允许的。\(dp\)中,如果我们要求出下一阶段的最优解,那么本阶段的最优解就要先求出来。

倒推就可以解决这种问题,由于在某个的时刻开始的每个任务,它们的起始时间都是确定的,它们的结束时间恰好落在曾经的解决过的子问题中。这样的话在逆推时,我们关注某个起始时刻时,可选择的任务就确定了,求解子问题所需的状态也是之前求出来过的。(可能这么说不准确,但我也不知道怎么讲了,自己细细品味)

总之,倒推的话,当前状态就可以由之前的状态转移而来了。

因此我们设\(dp[i]\)\(i-n\)的最长空闲时间,那么,显然\(dp[n]=0\)即是初始状态。

\(i\)时刻,可能有一些以此时刻为起点的任务,也可能没有。

所以我们可以得到两个状态转移方程:

  • \(dp[i]=dp[i+1]+1\)。即当前时刻\(i\)没有任务,我们就继承上一时刻的最优解。

  • \(dp[i]=max(dp[i],dp[i+a[num]])\),其中\(a[num]\)表示在时刻\(i\)时,之前已经执行过的任务的个数\(num\),以及当前任务的持续时间\(a[num]\)。即当前时刻有任务,我们选取使得空闲时间最长的决策。

参考代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<vector>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define PI acos(-1.0)
#define N 10010
#define MOD 2520
#define E 1e-12
using namespace std;
int dp[N],n,k,t[N];
struct node{
	int p,t;
}a[N];
bool operator<(node a,node b)
{
	return a.p>b.p;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&k);
	for(int i=1;i<=k;i++){
		scanf("%d%d",&a[i].p,&a[i].t);
		t[a[i].p]++;
	}
	sort(a+1,a+k+1);
	int num=1;
	for(int i=n;i>=1;i--)
	 if(t[i]==0) dp[i]=dp[i+1]+1;
	 else for(int j=1;j<=t[i];j++){
	 	dp[i]=max(dp[i],dp[i+a[num++].t]);
	 }
	cout<<dp[1]<<endl;
	return 0;
}
posted @ 2019-07-07 13:28  DarkValkyrie  阅读(247)  评论(0编辑  收藏  举报