任务安排
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斜率优化模板题,机房特权啊啊啊!
写方程:
\[f_x=\min\limits_{i=0}^{x-1}\{f_i+s\times(sc_m-sc_i)+st_x\times(sc_z-sc_i)\}
\]
去掉大括号和min:
\[f_x=f_i+s\times(sc_m-sc_i)+st_x\times(sc_z-sc_i)
\]
拆开&移项:
\[f_j=(s+st_i)sc_j+f_i+s\times sc_m+st_i\times sc_i
\]
标注一下:
\[\begin{matrix}\underbrace{f_j}\\y\end{matrix}=\begin{matrix}\underbrace{(s+st_i)}\\k\end{matrix}\begin{matrix}\underbrace{sc_j}\\x\end{matrix}\begin{matrix}\underbrace{+f_i+s\times sc_m+st_i\times sc_i}\\b\end{matrix}
\]
tmd公式打得只有那么费劲了。于是我们发现上述式子的k是确定的,又因为b为\(f_i\)加上一个定值,所以我们期望的是让b,也就是截距最小。暂且把b看成未知量,于是可以发现这个式子相当于是过已知点\((x,y)\)作斜率为\(k\)的直线会得到一个截距,求众多点中哪一个会截出最小的截距。到这一步我就大概搞懂了斜率优化为何物了。
然后就是老生常谈了。我的做法是维护一个存放了众多点的队列,队列整体上维护的是一个下凸壳(毕竟只有下凸壳上的点可能成为决策点)。观察数据发现由于\(t_i\)可能为负数,也就是说\(s+st_i\)并不是单调递增,那么选择决策点时需要在凸壳中进行二分查找。但由于\(sc_i\)是单调不减的,说明凸壳只会在最右边插入点,便不需要平衡树进行维护了。
最后说一句,判斜率大小要用乘法而且维护凸壳进队列时判断要取等。
#include<cstdio>
#include<cstring>
//#define zczc
#define int long long
const int N=300010;
inline void read(int &wh){
wh=0;int f=1;char w=getchar();
while(w<'0'||w>'9'){if(w=='-')f=-1;w=getchar();}
while(w<='9'&&w>='0'){wh=wh*10+w-'0';w=getchar();}
wh*=f;return;
}
int m,n,in,sc[N],st[N],f[N],cnt=1,pl;
void cost(int x,int y){
int now=f[x]+n*(sc[m]-sc[x])+st[y]*(sc[y]-sc[x]);
if(now<f[y])f[y]=now;return;
}
struct node{int id,x,y;}s[N];
inline bool cmp(node s0,node s1,node s2){
return (s1.y-s0.y)*(s2.x-s1.x)>=(s1.x-s0.x)*(s2.y-s1.y);
}
signed main(){
#ifdef zczc
freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
read(m);read(n);memset(f,0x3f,sizeof(f));f[0]=0;
for(int i=1;i<=m;i++)read(in),st[i]=st[i-1]+in,read(in),sc[i]=sc[i-1]+in;
s[cnt].id=0,s[cnt].x=0,s[cnt].y=0;
for(int i=1;i<=m;i++){
if(cnt<=3)for(int j=1;j<=cnt;j++)cost(s[j].id,i);
else{
int l=1,r=cnt-1,mid,nk=n+st[i];
while(l<r){
mid=l+r>>1;
if(s[mid+1].y-s[mid].y>=nk*(s[mid+1].x-s[mid].x))r=mid;
else l=mid+1;
}
if(l>1)cost(s[l-1].id,i);cost(s[l].id,i);if(l<cnt)cost(s[l+1].id,i);
}
node now=(node){i,sc[i],f[i]};
while(cnt>1&&cmp(s[cnt-1],s[cnt],now))cnt--;s[++cnt]=now;
}
printf("%lld",f[m]);
return 0;
}
一如既往,万事胜意