HDU 3507 [Print Article]DP斜率优化

2024-04-03 07:38

本文主要是介绍HDU 3507 [Print Article]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!

题目大意

给定一个长度为\(n(n \leqslant 500000)\)的数列,将其分割为连续的若干份,使得 $ \sum ((\sum_{i=j}^kC_i) +M) $ 最小。其中\(C_i\)为序列中的项的值,\(M\)为常数。$ j,k $ 表示在原序列中连续的某一段的起始位置和结束位置。

解题思路

考虑到\(n\)的范围巨大,肯定不能用\(O(n^2)\)的暴力DP,而贪心又显然有问题,所以我们只能尝试对DP优化。

我们设\(f[i]\)为前\(i\)项作为子问题的解,\(sum[i]\)为前\(i\)项的前缀和。那么,若从\(i\)转移到\(k\)优于从\(j\)转移到\(k\)(不妨令\(i > j\))就有:
\[ f[i]+M+(sum[k]-sum[i])^2 < f[j]+M+(sum[k]-sum[j])^2 \]
化简,得
\[ \frac{f[i]-f[j]+sum[i]^2-sum[j]^2}{2sum[i]-2sum[j]}<sum[k] \]
到这里,做法就显然了,就是DP斜率优化。

接下来就在这道题的基础上大致分析一下什么是斜率优化。


我们不妨令\(Y[i]=f[i]-sum[i]^2,X[i]=2sum[i]\)。那么上面不等式的左边就变为了\(\frac{Y[i]-Y[j]}{X[i]-X[j]}\)。这个东西是不是很像斜率呢?\(X,Y\)可以看成点。我们不妨设现在从左至右有\(3\)个点\(i,j,k\)\(i,j\)斜率为\(l_1\)\(j,k\)斜率为\(l_2\)。接下来我们考虑\(l_1,l_2\)

\(l_2 \leqslant l_1\)时,若\(sum[k] \leqslant l_2 \leqslant l_1\),那么最优值不是\(j,k\);若\(l_2 < sum[k] \leqslant l_1\),那么\(k\)\(j\)优;若\(l_2 \leqslant l_1 < sum[k]\),那么\(k\)\(i,j,k\)中最优。所以不论如何,\(j\)都不会成为当前最优方案,我们不妨删掉\(j\)

\(l_1 < l2\)时,若\(sum[k] \leqslant l_1 < l_2\),那么最优值可能是\(i\);若\(l_1 < sum[k] \leqslant l_2\),那么\(j\)\(i,j,k\)中最优;若\(l_1 < l_2 < sum[k]\),那么最优值可能为\(k\)

进过如上分析,我们发现,我们只需要保留在图上逐个连线后样子为下凸的一些点。同时我们又发现,若从点\(i\)转移为当前最优,那么在图上看来这个点应该与斜率为\(sum[k]\)的直线“相切”。所以我们转移的时候只需要找在保留的点中,向前斜率小于\(sum[k]\),向后斜率大于\(sum[k]\)的点就可以了。

最后,这里sum[k]单调不减,所以找当前最优的转移可以优化;若遇到\(sum[k]\)不单调的情况,二分查找即可。

tip:推式子的时候不能忽略取等的情况。我就是因为$Greater$函数中漏了取等的情况,听取WA声一片……
补:后来发现实际上是可能不严格递增,导致判断的时候某个结果为\(0\)

参考程序

#include <bits/stdc++.h>
#define LL long long
using namespace std;LL N, M, a[ 500010 ], Sum[ 500010 ], F[ 500010 ];
LL L, R, Queue[ 500010 ];LL sqr( LL x ) { return x * x; }bool Less( LL j, LL i, LL t ) {return F[ i ] - F[ j ] + sqr( Sum[ i ] ) - sqr( Sum[ j ] ) < 2 * Sum[ t ] * ( Sum[ i ] - Sum[ j ] );
}bool Greater( LL k, LL j, LL i ) {LL X2 = 2 * ( Sum[ i ] - Sum[ j ] );LL Y2 = F[ i ] - F[ j ] + sqr( Sum[ i ] ) - sqr( Sum[ j ] );LL X1 = 2 * ( Sum[ j ] - Sum[ k ] );LL Y1 = F[ j ] - F[ k ] + sqr( Sum[ j ] ) - sqr( Sum[ k ] );return X1 * Y2 <= X2 * Y1;
}int main() {while( scanf( "%lld%lld", &N, &M ) == 2 ) {memset( a, 0, sizeof( a ) );memset( Sum, 0, sizeof( Sum ) );memset( F, 0, sizeof( F ) );memset( Queue, 0, sizeof( Queue ) );L = R = 0;for( LL i = 1; i <= N; ++i ) scanf( "%lld", &a[ i ] );for( LL i = 1; i <= N; ++i ) Sum[ i ] = Sum[ i - 1 ] + a[ i ];R = 1; Queue[ 0 ] = 0;for( LL i = 1; i <= N; ++i ) {while( L + 1 < R && Less( Queue[ L ], Queue[ L + 1 ], i ) )++L;F[ i ] = F[ Queue[ L ] ] + M + sqr( Sum[ i ] - Sum[ Queue[ L ] ] );while( L + 1 < R && Greater( Queue[ R - 2 ], Queue[ R - 1 ], i ) )--R;Queue[ R++ ] = i;}printf( "%lld\n", F[ N ] );}return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/chy-2003/p/9749925.html

这篇关于HDU 3507 [Print Article]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!



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