[BZOJ 1492][NOI2007]货币兑换Cash:CDQ分治|DP斜率优化

2024-01-10 19:18

本文主要是介绍[BZOJ 1492][NOI2007]货币兑换Cash:CDQ分治|DP斜率优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

点击这里查看原题

首先贪心的想,每次买卖必然要买空或者卖空,因为有便宜就尽量去占,于是可以得到方程:

f[i]=max{f[j]/(a[j]*rate[j]+b[j])*rate[j]*a[i]+f[j]/(a[j]*rate[j]+b[j])*b[i]}

其中,x[j]=f[j]/(a[j]*rate[j]+b[j])*rate[j]表示第j天最多可以拥有的A货币的数量,y[j]=f[j]/(a[j]*rate[j]+b[j])表示第j天最多可以拥有的B货币的数量
于是可以得到斜截式:y[j]=f[i]/b[i]-x[j]*a[i]/b[i],也就是说需要得到最优的点(x[j],y[j])使截距最大,于是维护一个上凸壳。
但是斜率-a[i]/b[i]是无序的,不能直接斜率优化。一个办法是用平衡树维护凸壳,这样代码量太大,也不易于调试。
因此,接下来使用我们的重头戏——CDQ分治。
CDQ分治中我们不需要考虑右区间内各个点之间的影响,只需考虑左区间对右区间的影响,因此将左边按坐标排序,右边按斜率排序,即可套用斜率优化。

/*
User:Small
Language:C++
Problem No.:1492
*/
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define inf 999999999
using namespace std;
const int M=1e5+5;
const double eps=1e-6;
int n,stk[M],tp;
double f[M];
struct no{double a,b,rate,k;int pos;bool operator<(no y)const{return k<y.k;}
}q[M],nq[M];
struct node{double x,y;bool operator<(node a)const{return fabs(x-a.x)<eps?y<a.y+eps:x<a.x+eps;}
}p[M],np[M];
double getk(int i,int j){return fabs(p[i].x-p[j].x)<eps?-inf:(p[i].y-p[j].y)/(p[i].x-p[j].x);
}
void solve(int l,int r){if(l==r){f[l]=max(f[l-1],f[l]);p[l].y=f[l]/(q[l].a*q[l].rate+q[l].b);p[l].x=p[l].y*q[l].rate;return;}int mid=l+r>>1,l1=l,l2=mid+1;for(int i=l;i<=r;i++){if(q[i].pos<=mid) nq[l1++]=q[i];else nq[l2++]=q[i];}for(int i=l;i<=r;i++) q[i]=nq[i];solve(l,mid);tp=0;for(int i=l;i<=mid;i++){while(tp>1&&getk(i,stk[tp])+eps>getk(stk[tp],stk[tp-1])) tp--;stk[++tp]=i;}for(int i=r,j=1;i>=mid+1;i--){while(j<tp&&q[i].k<getk(stk[j],stk[j+1])+eps) j++;f[q[i].pos]=max(f[q[i].pos],p[stk[j]].x*q[i].a+p[stk[j]].y*q[i].b);}solve(mid+1,r);l1=l,l2=mid+1;for(int i=l;i<=r;i++){np[i]=((p[l1]<p[l2]||l2>r)&&(l1<=mid))?p[l1++]:p[l2++];}for(int i=l;i<=r;i++) p[i]=np[i];
}
int main(){freopen("data.in","r",stdin);//scanf("%d%lf",&n,&f[0]);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%lf%lf%lf",&q[i].a,&q[i].b,&q[i].rate);q[i].k=-q[i].a/q[i].b;q[i].pos=i;}sort(q+1,q+n+1);solve(1,n);printf("%.3f",f[n]);return 0;
}

这篇关于[BZOJ 1492][NOI2007]货币兑换Cash:CDQ分治|DP斜率优化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/591808

相关文章

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL?1.2 动态SQL的优点1.3 动态S

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

一文详解SpringBoot响应压缩功能的配置与优化

《一文详解SpringBoot响应压缩功能的配置与优化》SpringBoot的响应压缩功能基于智能协商机制,需同时满足很多条件,本文主要为大家详细介绍了SpringBoot响应压缩功能的配置与优化,需... 目录一、核心工作机制1.1 自动协商触发条件1.2 压缩处理流程二、配置方案详解2.1 基础YAML

MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍

《MySQL中慢SQL优化的不同方式介绍》慢SQL的优化,主要从两个方面考虑,SQL语句本身的优化,以及数据库设计的优化,下面小编就来给大家介绍一下有哪些方式可以优化慢SQL吧... 目录避免不必要的列分页优化索引优化JOIN 的优化排序优化UNION 优化慢 SQL 的优化,主要从两个方面考虑,SQL 语

MySQL中慢SQL优化方法的完整指南

《MySQL中慢SQL优化方法的完整指南》当数据库响应时间超过500ms时,系统将面临三大灾难链式反应,所以本文将为大家介绍一下MySQL中慢SQL优化的常用方法,有需要的小伙伴可以了解下... 目录一、慢SQL的致命影响二、精准定位问题SQL1. 启用慢查询日志2. 诊断黄金三件套三、六大核心优化方案方案