洛谷CF868F Yet Another Minimization Problem(动态规划,决策单调性,分治)
貌似做所有的DP题都要先搞出暴力式子,再往正解上靠。。。
设为前个数分段的最小花费,为全在一段的费用。
显然这一维可以滚掉,于是变成做遍(题目中的)
这又是一个决策单调性优化的式子。还是决策二分栈吗?要不得了,因为就算知道也没法直接算。
再次推广蒟蒻的DP优化总结
分治。总结里的概述蒟蒻也懒得再㧟一遍了。。。就说说这题的实现细节吧。
画图?(雾
求解区间:预处理
决策区间:
设当前的求解区间为,最优决策区间。对于当前分治的中点,我们需要在中暴力找到最优决策。注意到从到或者从到都是可以做到的,只要开一个桶记录当前区间每个颜色出现次数就可以啦。把指针从移到并不断的算,最终可以找到。
注意一点,当进入求解区间时,我们的应该要确保的信息的存在,这样才能保证分治的复杂度。
于是我们考虑进子问题之前如何先处理出子问题的答案。先看左边的子问题()显然和当前问题的是一样的。注意到我们在求的时候对和桶都做了修改,那么我们直接还原回来就可以进左子问题了。
而右子问题呢?()它要预处理的是,而当前的是。所以我们先把右端点指针从移到,桶和都加上去,再把左端点从移到,桶和都减掉,接着进去就好了。回溯的时候还是要还原到,因为上一层要接着用。
注意答案是long long级别的。
代码经过了精心排版(尤其是分治那一块)
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define RG register
#define R RG int
#define G c=getchar()
typedef long long LL;
const int N=1e5+9;
int a[N],c[N];
LL ff[N],gg[N],*f=ff,*g=gg;
inline int in(){
RG char G;
while(c<'-')G;
R x=c&15;G;
while(c>'-')x=x*10+(c&15),G;
return x;
}
void solve(R l,R r,R kl,R kr,RG LL w){//kl,kr就是决策区间
if(l>r)return;//边界
R m=(l+r)>>1,k=0,p=m<kr?m:kr,i;
for(i= l;i<=m;++i)w+=c[a[i]]++;//求k
for(i=kl;i<=p;++i)w-=--c[a[i]],g[m]>f[i]+w?g[m]=f[i]+w,k=i:0;
for(i=kl;i<=p;++i)w+=c[a[i]]++;//还原
for(i= l;i<=m;++i)w-=--c[a[i]];
solve(l,m-1,kl,k,w);
for(i= l;i<=m;++i)w+=c[a[i]]++;//调整
for(i=kl;i< k;++i)w-=--c[a[i]];
solve(m+1,r,k,kr,w);
for(i=kl;i< k;++i)++c[a[i]];//再次还原
for(i= l;i<=m;++i)--c[a[i]];
}
int main(){
R n=in(),k=in();
RG LL*tmp;
for(R i=1;i<=n;++i)//第一次直接算
f[i]=f[i-1]+c[a[i]=in()]++;
memset(c,0,(n+1)<<2);
while(--k){
memset(g,1,(n+1)<<3);
solve(1,n,1,n,0);
tmp=f;f=g;g=tmp;
}
printf("%lld\n",f[n]);
return 0;
}
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