wqs 二分浅谈
wqs 二分浅谈
1 适用范围#
wqs 可以解决的问题具体来说是这样:给你一些物品,我们可以从里面选的物品是有限的,每个物品有其价值,要求最大化这个价值,价值有可能为负。
抽象来说,就是给你一些物品,有一些限制,如果没有限制的做法很简单,要求求一个最优值。
2 问题解决#
很显然,我们可以有一个 dp, 表示从前 个物品里选 个的最优值是多少,不过这样的 dp 因为受其状态数的限制,复杂度难以下降。我们换一种方式去考虑这个问题。
令 表示选 个物品的最优值,很显然,如果 小于等于正价值物品数量的话,那么随着 递增,最优值也递增,如果 超过了正价值物品数量,那么随着 递增,最优值也递减。所以,如果把所有的点 画在坐标系中,这就是一个上凸包。
其实如果问题改一改,变成下凸包,wqs 二分也可以做,下面的例题就是一个下凸包,这里先以上凸包作为例子。
既然是上凸包,那么满足斜率递减,所以我们去二分这个斜率,很显然,不管二分的斜率是什么,都会切凸包于一点,假设这个点的横坐标是 ,那么如果我们能求出 的话,我们就可以知道我们接下来该往哪里二分,假设我么要求选 个物品,如果 我们就往小里二分,否则往大里二分。
如果我们能够求出这个点的纵坐标,我们就可以知道这个点对应的最优值是什么,进而能够得出答案。
那么现在的问题转化成了如果求这个点。假设当前的斜率为 ,像这样:
注意:按道理说这里的每一个点都应该是整点,但如果都是整点太不好看了,于是就这样画了。
目前 ,我们想要求出 , 这个结果,怎么求呢?
我们令 ,因为 的意义是选 个物品的最优解,所以 为把这每个物品减去 后的最优解。
事实上: 为在没有拿多少这个限制的时候,所有物品的价值减去 后的最优解。
这并不是很好理解,我们来论证一下这个事情。
首先一个基本的事实是:根据 的定义式,不难发现 是这条直线在 轴上的截距,并且如果用这条直线去切其他的点,得到的截距都比这个小。
我们首先把所有的物品都减去 ,然后令 为无限制下最优,不难发现上面的事情是正确的,因为 在 时取得最优。两边都是最优值。
我再换一个角度解释一下:首先显然的一点是 是在 的基础上把每个物品的价值减去了 。我们考虑一下把所有物品减去 后,拿 个的最优值,不妨设为 ,不难发现,每一个 都对应着斜率为 这个点切 这个点后在 轴上的截距。因为 是最大的截距,所以有 ,又因为 在所有 中最大,所以 就是减去 后全局最优。
那么我们就可以这样求 :只需要关注减去 后无限制下最优的拿取方案拿了多少,这就是 ,用这个最优值加上 ,就是 。在一般的题目中,这件事情在 的复杂度内可以处理。
所以总复杂度应该是 。
3 细节处理#
我们把刚刚的图再放下来。
你会发现这里有很多切不到的点,比如说点 ,原因就是左右两边斜率是相同的,这个时候怎么办?我们关注一下下面的例题。
4 例题#
用 表示白边数量为 时最小权值。
感性理解一下,如果我们直接求最小生成树,假如这颗树里一共有 条白边,那么 是最小的,当这个白边无论是减少还是增加,都会带来限制。这个时候 就会变大,所以由 组成的所有点是一个下凸壳。
下凸壳斜率递增,我们去二分这个斜率,设当前二分的值为 。
我们考虑如何计算 ,不难发现, ,其中 为白边的数量。因为 的定义,我们就把所有白边的权值减去 后做最小生成树, 就是这个最小生成树中白边的数量。
不过如果你真的这样做,结果可能回事全 WA ,为什么,原因就是出现了上述情况。
我来说一下我是如何避免的:
这是一个下凸壳,且因为都是整点,且点与点之间相隔为 ,所以斜率都是整数。如图:
读者就当所有点都是整数
假如说我们想求 是多少,但是因为左右两边斜率相等,怎么办?
我们这样做:求最小生成树我们排序时,默认相同权值下,白边在前,也就是说我们让他选的白边尽量多,所以当斜率恰好是 这条直线的斜率时,会返回 。
同时我们二分是这样做,我们让他二分时停在白边数量大于 的所有斜率中最小的那个。
放下代码理解一下:
check
:
inline int check(int mid){
ans=0;
for(int i=0;i<=V;i++) fa[i]=i;
for(int i=1;i<=E;i++) if(li[i].col==0) li[i].w-=mid;
sort(li+1,li+E+1);
int cnt=0,cnt2=0;
for(int i=1;i<=E;i++){
int from=li[i].from,to=li[i].to;
int faf=find(from),fat=find(to);
if(faf!=fat){
if(li[i].col==0) cnt++;
fa[faf]=fat;ans+=li[i].w;
cnt2++;if(cnt2==V-1) break;
}
}
// ans+=mid*cnt;
for(int i=1;i<=E;i++) if(li[i].col==0) li[i].w+=mid;
return cnt;
}
二分:
while(l<r){
int mid=(l+r)>>1;
if(check(mid)<need) l=mid+1;
else r=mid;
}
如果我们最终要求的是 的话,这条斜率最后会停在和线段 的斜率相同的位置。因为我们总是不要小的,大的可以保留。那么知道了这条直线的斜率,其实剩下的就好办了,我们最后在引用一下 check(l)
,这样就相当于把切 的斜率放进去在做一遍,时候加上 need*cnt
就可以了。
代码:
#include<bits/stdc++.h>
#define dd double
#define ld long double
#define ll long long
#define uint unsigned int
#define ull unsigned long long
#define N 50100
#define M 200010
using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f;
template<typename T> inline void read(T &x) {
x=0; int f=1;
char c=getchar();
for(;!isdigit(c);c=getchar()) if(c == '-') f=-f;
for(;isdigit(c);c=getchar()) x=x*10+c-'0';
x*=f;
}
struct edge{
int to,from,w,col;
inline void intt(int to_,int from_,int w_,int col_){
to=to_;from=from_;w=w_;col=col_;
}
inline bool operator < (const edge &b)const{
if(w!=b.w) return w<b.w;
return col<b.col;
}
};
edge li[M];
int tail;
int V,E,need,ans;
inline void add(int from,int to,int w,int col){
li[++tail].intt(to,from,w,col);
}
int fa[N];
inline int find(int k){
return fa[k]==k?k:fa[k]=find(fa[k]);
}
inline int check(int mid){
ans=0;
for(int i=0;i<=V;i++) fa[i]=i;
for(int i=1;i<=E;i++) if(li[i].col==0) li[i].w-=mid;
sort(li+1,li+E+1);
int cnt=0,cnt2=0;
for(int i=1;i<=E;i++){
int from=li[i].from,to=li[i].to;
int faf=find(from),fat=find(to);
if(faf!=fat){
if(li[i].col==0) cnt++;
fa[faf]=fat;ans+=li[i].w;
cnt2++;if(cnt2==V-1) break;
}
}
// ans+=mid*cnt;
for(int i=1;i<=E;i++) if(li[i].col==0) li[i].w+=mid;
return cnt;
}
int main(){
freopen("my.in","r",stdin);
freopen("my.out","w",stdout);
read(V);read(E);read(need);
for(int i=1;i<=E;i++){
int from,to,w,col;
read(from);read(to);read(w);read(col);
add(from,to,w,col);
}
int l=-100,r=100;
while(l<r){
int mid=(l+r)>>1;
if(check(mid)<need) l=mid+1;
else r=mid;
}
check(l);
printf("%d\n",ans+need*l);
return 0;
}
5 总结#
wqs 二分最重要的是考虑如何处理切不到的部分,根据上面的例题,可以知道,我们可以通过改变二分和 check
来完成对切不到的处理。需要注意的是,即使你二分到小数,该切不到的还是切不到。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 使用C#创建一个MCP客户端
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· ollama系列1:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现