bzoj1010:[HNOI2008]玩具装箱toy
Description
P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京。他使用自己的压缩器进行压
缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中。P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过
压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的。同时如果一个一维容
器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一
个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<=K<=j 制作容器的费用与容器的长度有关,根据教授研究,
如果容器长度为x,其制作费用为(X-L)^2.其中L是一个常量。P教授不关心容器的数目,他可以制作出任意长度的容
器,甚至超过L。但他希望费用最小.
Input
第一行输入两个整数N,L.接下来N行输入Ci.1<=N<=50000,1<=L,Ci<=10^7
Output
输出最小费用
Sample Input
5 4
3
4
2
1
4
3
4
2
1
4
Sample Output
1
题解:
dp斜率优化
首先dp方程比较显然,dp[i]表示前i个玩具都装进箱中的最小费用
设s[i]表示玩具c[i]的前缀和
dp[i]=min{dp[j]+(i-j+1+s[i]-s[j]-L)²} st.0≤j<i
令t[i]=s[i]+i
则方程可以写成dp[i]=min{dp[j]+(t[i]-t[j]-L-1)²}
相当于枚举j求j+1到i装一箱后的费用最小值
可这样复杂度是O(n²),需要进行斜率优化
设k<j且方案j比k更优
dp[j]+(t[i]-t[j]-L-1)²≤dp[k]+(t[i]-t[k]-L-1)²
将平方拆开并化简可得出(dp[j]+t[j]²)-(dp[k]+t[k]²)/(t[j]-t[k])≤2(t[i]-L-1)
想象一个平面上有许多点,点i的纵坐标为(dp[i]+t[i]²),横坐标为t[i]
那么上面的式子也就是说点j与点k连线的斜率≤2(t[i]-L-1)
那么我们可以维护一个下凸包(用队列),不断判断,删点、加点,最优决策在队首(具体见代码)
注意:
不要忘记dp[0],需要先加到队列中。因为这个WA了好几次……
代码:
1 #include<cstdio> 2 #include<iostream> 3 using namespace std; 4 5 const int MAXN=50005; 6 long long s[MAXN],t[MAXN],dp[MAXN]; 7 struct Point 8 { 9 long long x,y; 10 int num; 11 }q[MAXN*2]; 12 int head,tail; 13 14 bool check(Point a,Point b,long long c) 15 { 16 return b.y-a.y>(b.x-a.x)*c; 17 } 18 bool check2(Point a,Point b,Point c) 19 { 20 return (b.y-a.y)*(c.x-b.x)<(c.y-b.y)*(b.x-a.x); 21 } 22 23 int main() 24 { 25 int n,L,i,j,c; 26 long long w; 27 Point np; 28 scanf("%d%d",&n,&L); 29 s[0]=0; 30 for(i=1;i<=n;i++) 31 scanf("%d",&c),s[i]=s[i-1]+c,t[i]=s[i]+i; 32 33 dp[0]=0; 34 head=tail=0; 35 np.x=0;np.y=0;np.num=0; 36 q[tail++]=np; 37 for(i=1;i<=n;i++){ 38 w=2*(t[i]-L-1); 39 while(head<tail-1 && !check(q[head],q[head+1],w)) head++; 40 41 j=q[head].num; 42 dp[i]=dp[j]+(t[i]-t[j]-L-1)*(t[i]-t[j]-L-1); 43 44 np.x=t[i];np.y=dp[i]+t[i]*t[i];np.num=i; 45 while(head<tail-1 && !check2(q[tail-2],q[tail-1],np)) tail--; 46 q[tail++]=np; 47 } 48 printf("%lld\n",dp[n]); 49 50 return 0; 51 }
既然选择了远方,便只顾风雨兼程