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摘要: 传送门 这一题很容易想到网络流 一开始傻逼地模拟整个图每一个时间的情况,显然会爆炸 发现我们只要考虑起点到门之间的距离,不用每一步只走一格 所以直接 $BFS$ 预处理距离然后二分答案,网络流判断即可 注意到了门就不能走了,所以门不能连边出去 总的来说挺傻逼的一题...但是我就是没想到... 某位不 阅读全文
posted @ 2019-08-20 09:24 LLTYYC 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 首先可以把时间区间离散化 然后求出 $cnt[l][r]$ 表示完全在时间 $[l,r]$ 之内的活动数量 设 $f[i][j]$ 表示当前考虑到时间 $i$,第一个会场活动数量为 $j$ 时,另一个会场的最大活动数量 这个转移直接枚举上一个时间分界线 $k$, $f[i][j]=max(f 阅读全文
posted @ 2019-08-20 08:59 LLTYYC 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 设 $f[i]$ 表示题目要求的 $p$ 那么有 $f[i]=max(f[j]+\sqrt {\left | i-j \right |})$,考虑去掉绝对值 $f[i]=max(a[j]+\sqrt {i-j}),j<=i$,$f[i]=max(a[j]+\sqrt {j-i}),i<j$ 阅读全文
posted @ 2019-08-20 08:12 LLTYYC 阅读(352) 评论(5) 推荐(1) 编辑
摘要: 传送门 显然有 $dp$,设 $f_i$ 为 $i$ 的 $lqp$ 拆分的权值和,考虑枚举拆分的最后一个数,不妨设 $f_0=1$ 那么有 $f_i=\sum_{j=1}^{i}f_{i-j}F_{j}$ ,$F_{i}$ 表示斐波那契数列的第 $i$ 项 变一下就是 $f_i=\sum_{j=0 阅读全文
posted @ 2019-08-18 13:49 LLTYYC 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门· 对于询问 $(a,b)$ ,感觉一维很不好维护,考虑把询问看成平面上的一个点,坐标为 $(a,b)$ 每个坐标 $(x,y)$ 的值表示到当前 $x$ 和 $y$ 联通的时间和 考虑一个修改的贡献,它其实就是把左边一段区间 $[l,x]$ 和右边一段区间 $[x+1,r]$ 联通或断开 放 阅读全文
posted @ 2019-08-18 08:16 LLTYYC 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 考虑如果能确定每个鞋子最终交换到的位置,那么答案容易算出 具体地,如果原位置为 $i$ 的鞋子要交换到 $pos[i]$ 那么最终答案就是 $pos$ 的逆序对数量 如果不懂可以先去写 NOIP2013火柴排队 我的题解也有关于这个的证明 考虑怎么确定最优的方案,容易想到每个鞋子都找离它最近 阅读全文
posted @ 2019-08-17 11:53 LLTYYC 阅读(493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 感觉题意不太清楚 可能我英语不行 每层只能有一头牛 考虑对于任意一个方案,其中某个相邻位置 $i,i+1$,如果把它们交换会产生的贡献 其他位置显然没有影响,这两个位置交换前为 $max(W-p[i+1],W+w[i+1]-p[i])$,交换后 $max(W-p[i],W+w[i]-p[i+ 阅读全文
posted @ 2019-08-17 11:33 LLTYYC 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 考虑任意一个运送顺序,对于第 $i$ 头牛和第 $j=i+1$ 头牛,把它们的顺序交换会如何 首先其他牛的代价仍然不变 改变的代价为 $2t[i]*v[j]-2t[j]*v[i]$,如果左边式子小于 $0$,我们就把这两头牛交换,一直交换最终代价就是最小的 所以直接按 $t[i]/v[i]$ 阅读全文
posted @ 2019-08-17 11:21 LLTYYC 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 考虑任意一个排队方案,对于其中某两个相邻位置 $i>0,j=i+1$,如果交换更优 那么有 $max(A/r[i],Al[i]/r[j])>max(A/r[j],Al[j]/r[i])$,其中 $A=\prod_{k=0}^{i-1}l[k]$,$l[0]$ 是国王左手的数 因为 $A/r[ 阅读全文
posted @ 2019-08-17 11:13 LLTYYC 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 传送门 显然有一个想法,把 $A,B$ 从小到大一一对应,这样距离最小,证明的话好像挺显然的 设 $A_i<A_{i+1}$ ,$B_{i}<B_{i+1}$,那么如果 $A_i$ 对应 $B_i$,$A_{i+1}$ 对应 $B_{i+1}$ 距离为 $(A_i-B_i)^2+(A_{i+1}-B 阅读全文
posted @ 2019-08-17 10:45 LLTYYC 阅读(173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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