反悔贪心

一直搞不明白这东西自身的正确性。我更愿意将其理解为模拟费用流或者某种dp优化,事实上证明正确性的时候往往也是这么证的。

基于dp优化的理解

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\(dp_{i,j}\) 表示 i 时刻在位置 j 的最小代价。

转移:

\[dp_{i,j}=min_{k<=j}(dp_{i-1,k})+ ( i 时间内在位置 j 所有烟花的不满值之和) \]

\(dp'_{i,j}=min_{k<=j}(dp_{i,k})\) (就是做了一个前缀min)

\(dp_{i,j}=dp'_{i-1,j}+\) ( \(i\) 时间内在位置 \(j\) 所有烟花的不满值之和)

\(dp'_{i,j}=min(dp'_{i,j-1},dp_{i,j})\)

从“ \(i\) 时间内在位置 \(j\) 所有烟花的不满值之和”入手,令\(f(i)\)表示在 \(i\) 位置,某一烟花造成的不满值。我们可以发现, $f(i)=|x_i-i| $( \(x_i\) 表示烟花绽放的位置) 。

显然,\(f(i)\)是一个下凸函数,那么对于在同一时刻绽放的所有烟花,\(f(i)\)的和也为下凸函数。(若干个下凸函数的和仍然是下凸函数)

考虑我们的 \(dp\) 过程,是先加了同一时刻绽放的所有烟花的不满值的和,然后做了一遍前缀min,然后重复。

最开始 dp 函数是一条 \(y=0\) 的直线,加上 同一时刻绽放的所有烟花的不满值的和(一个下凸函数)之后仍是一个下凸函数,然后做一遍前缀min,仍然是一个下凸函数,而且对于下凸函数取min就是把后面一段导数大于0的一段的导数改为0。

这就是经典的slope trick。归纳证明dp函数是一个凸函数,进而维护差分数组。

为什么要把这个题放在反悔贪心里?看看这个。还没看懂,懂的佬拜托教教我qaq。

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跟上一题类似,设到第i个元素为止,通过j关的最小总损耗生命值。归纳证明其凸性。拿一个堆维护差分数组。

反悔贪心的理解(搬运官方题解):

作者:\(o\)
链接:https://ac.nowcoder.com/discuss/1282761?type=101&order=0&pos=4&page=0&channel=-1&source_id=1
来源:牛客网

考虑反悔贪心,用一个大顶堆存挑战过的挑战房间所消耗的生存值。

一、首先奖励房间是一定会拿的。

二、假如到一个挑战房间:

1.可以挑战,那么就贪心的通关房间i,然后将其放入大顶堆中。

2.无法挑战,如果之前通关过挑战房间,就比较堆顶和房间的消耗的生存值,假如撤销后可以挑战当前房间,那么就挑战,将之前挑战的某个房间撤销;否则放弃挑战这个房间。在之前没有通关过挑战房间则只能放弃。

三、如果到了一个事件房间:

1.可以挑战,但是不放入大顶堆。

2.不可挑战,和前面类似,比较堆顶和房间消耗的生存值,不过由于不能放弃,就要一直放弃之前通关的挑战房间,直到这个房间可以通关。如果堆空了也无法通关,就直接退出。

尽管事件房间可能会导致之前挑战的所有房间都被撤销,但是只要能通关这个事件房间,都有可能有更大的答案,所以每一步都要取max,最后答案就是全局最大值。

基于模拟费用流的理解

ccpcf2024 G

场上被这个题创似了。

posted @ 2024-04-11 15:24  永无岛  阅读(3)  评论(0编辑  收藏  举报