HDU3045 Picnic Cows (斜率DP优化)(数形结合)
转自PomeCat:
“DP的斜率优化——对不必要的状态量进行抛弃,对不优的状态量进行搁置,使得在常数时间内找到最优解成为可能。斜率优化依靠的是数形结合的思想,通过将每个阶段和状态的答案反映在坐标系上寻找解答的单调性,来在一个单调的答案(下标)队列中O(1)得到最优解。”
https://wenku.baidu.com/view/b97cd22d0066f5335a8121a3.html
“一些试题中繁杂的代数关系身后往往隐藏着丰富的几何背景,而借助背景图形的性质,可以使那些原本复杂的数量关系和抽象的概念,显得直观,从而找到设计算法的捷径。”—— 周源《浅谈数形结合思想在信息学竞赛中的应用》
斜率优化的核心即为数形结合,具体来说,就是以DP方程为基础,通过变形来使得原方程形如一个函数解析式,再通过建立坐标系的方式,将每一个DP方程代表的状态表示在坐标系中,在确定“斜率”单调性的前提下,进行形如单调队列操作的舍解和维护操作。
一个算法总是用于解决实际问题的,所以结合例题来说是最好的:
Picnic Cows(HDU3045)
题目大意:
给出一个有N (1<= N <=400000)个正数的序列,要求把序列分成若干组(可以打乱顺序),每组的元素个数不能小于T (1 < T <= N)。每一组的代价是每个元素与最小元素的差之和,总代价是每个组的代价之和,求总代价的最小值。
样例输入包含:
第一行 N
第二行 N个数,如题意
样例输出包含:
第一行 最小的总代价
分析:
首先,审题。可以打乱序列顺序,又知道代价为组内每个元素与最小值差之和,故想到贪心,先将序列排序(用STL sort)。
先从最简单的DP方程想起:
容易想到:
f[i] = min( f[j] + (a[j + 1 -> i] - Min k) ) (0 <= j < i)
– –> f[i] = min( f[j] + sum[i] - sum[j] - a[j + 1] * ( i - j ) )
Min k 代表序列 j + 1 -> i 内的最小值,排序后可以简化为a[j + 1]。提取相似项合并成前缀和sum。这个方程的思路就是枚举 j 不断地计算状态值更新答案。但是数据规模达到了 40000 ,这种以O(n ^ 2)为绝对上界方法明显行不通。所以接下来我们要引入“斜率”来优化。
首先要对方程进行变形:
f[i] = f[j] + sum[i] - sum[j] - a[j + 1] * ( i - j )
– –> f[i] = (f[j] - sum[j] + a[j + 1] * j) - i * a[j + 1] + sum[i]
(此步将只由i决定的量与只由j决定的量分开)
由于 sum[i] 在当前枚举到 i 的状态下是一个不变量,所以在分析时可以忽略(因为对决策优不优没有影响)(当然写的时候肯定不能忽略)
令 i = k
a[j + 1] = x
f[j] - sum[j] + a[j + 1] * j = y
f[i] = b
原方程变为
– –> b = y - k * x
移项
– –> y = k * x + b
是不是很眼熟? 没错,这就是直线的解析式。观察这个式子,我们可以发现,当我们吧许许多多的答案放在坐标系上构成点集,且枚举到 i 时,过每一个点的斜率是一样的!! 很抽象? 看图
可以看出,我们要求的f[i]就是截距,明显,延长最右边的直线交于坐标轴可得最小值。难道只要每次提取最靠近 i 的状态就行了嘛?现实没有那么美好。
像这样的情况,过2直线的截距明显比过3直线的截距要小, 意味着更优(在找求解最小值问题时),这种情况下我们之前的猜想便行不通。
那怎么办呢?这时就要用到斜率优化的核心思想——维护凸包。
何为凸包?
不懂得同学还是戳这里:http://baike.baidu.com/link?url=OWX7haiZHtuKD2hjbEBVouUGxKXIMvXDnKra0xDhxuz9zGttTg_JoRwmUcbrGD9Xp2BnbCJDF8BblaQffDBvblg0xNqgIOXCVZpQ7ZNBkWG
其实我们要维护的凸包与这个凸包并无关系,只是在图中长得像罢了。
那为什么要维护凸包呢?
还要看图:
这就是一个下凸包,由图可见,最前面的那个点的截距最小,也诠释了维护凸包的真正含义(想一想优先队列,是不是队首最优?)。那还是有人会提出疑问,为什么非要维护这样的凸包呢? 答案就是,f[i]明显是递增的(相比于f[j] 加上一个代价),所以会在图中自然而然地显现出 Y 随着 X增加而增加的情况,呈现出凸包的模样。
可能这个过程比较晦涩难懂,没懂的同学可以多看几遍。
现在我们回到对 数 的分析
现在假设我们正在枚举 j 来更新答案,有一个数 k, j < k < i
再来假设 k 比 j 优(之所以要假设正是要推出具体情况方便舍解)
则有
f[k] + sum[i] - sum[k] - a[k + ] * (i - k) <=
f[j] + sum[i] - sum[j] - a[j + ] * (i - j) (k > j)
移项消项得
f[k] - sum[k] + a[k+ ] * k - (f[j] - sum[j] + a[j + ] * j) <= i * (a[k + ] - a[j+ ])
将只与 i 有关的元素留下,剩下的除过去, 得到
f[k] - sum[k] + a[k+ ] * k - (f[j] - sum[j] + a[j + ] * j) / (a[k + ] - a[j + ])<= i
(这里注意判断除数是否为负, 要变号,当然这里排序过后对于 k > j a[k] 肯定大于 a[j])
这个式子什么意思呢?我用人类的语言解释一下。
设 Xi = a[i], Yi = f[i] - sum[i] + a[i + 1] * i
那么原式即为如下形式:
(Yk - Yj) / (Xk - Xj) <= i
意思就是当有k 和 j 满足 j < k 的前提下 满足此不等式
则证明 j 没有 k 优
而这个式子的左边数学意义是斜率, 而右边是一个递增的变量, 所以递增的 i 会淘汰队列里的元素, 而为了高效的淘汰, 我们会(在这道题里)选用斜率递增的单调队列,也就是上凸包。(再看看前面的图,是不是斜率在递增)
我们还可以从另一个角度理解维护上凸包的理由
仔细观察下面的图:
一开始,1 号点的截距比2号点更优
随着斜率的变化,两个点的截距变得一样了
然后,斜率接着变化,1号点开始没有2号点优了,所以要舍弃
后面的过程,3号点会渐渐超过2号点,并淘汰掉2号点
分析整个过程,最优点依次是 1 -> 2 -> 3,满足单调的要求
但是如果是一个上凸包会怎样呢?
这里只给出最终图(有兴趣的同学可以自己推一推),可以预见的是,在1赶超2前,3先赶超了2就破坏了顺序,因此不行
思路大概是清晰了,现在只剩下代码实现方面的问题了
下面就看看单调队列的操作
先将推出的X, Y用函数表示方便计算:
X:
dnt X( int i, int j )
{
return a[j + ] - a[i + ];
}
- 1
- 2
- 3
- 4
(dnt 是 typedef 的 long long)
Y:
dnt Y( int i, int j )
{
return f[j] - sum[j] + j * a[j + ] - (f[i] - sum[i] + i * a[i + ]);
}
- 1
- 2
- 3
- 4
处理队首:
for(; h + < t && Y(Q[h + ], Q[h + ]) <= i * X(Q[h + ], Q[h + ]); h++);
- 1
从队尾维护单调性:
(这里是一个下凸包所以两点之间的斜率要递增,即 斜率(1, 2) < 斜率(2, 3), 前一个斜率比后一个小)
for(; h + < t && Y(Q[t - ], Q[t]) * X(Q[t], cur) >= X(Q[t - ], Q[t]) * Y(Q[t], cur); t--);
- 1
(注意,要把除法写成乘的形式,不然精度可能会出问题)
斜率优化部分已经完结(说起来挺复杂其实代码很短),接下来就放出AC代码:
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std; typedef long long dnt; int n, T, Q[];
dnt sum[], f[], a[]; dnt Y( int i, int j )
{
return f[j] - sum[j] + j * a[j + ] - (f[i] - sum[i] + i * a[i + ]);
} dnt X( int i, int j )
{
return a[j + ] - a[i + ];
} dnt DP( int i, int j )
{
return f[j] + (sum[i] - sum[j]) - (i - j) * a[j + ];
} inline dnt R()
{
static char ch;
register dnt res, T = ;
while( ( ch = getchar() ) < '' || ch > '' )if( ch == '-' )T = -;
res = ch - ;
while( ( ch = getchar() ) <= '' && ch >= '')
res = res * + ch - ;
return res*T;
} int main()
{
sum[] = ;
while(~scanf( "%d%d", &n, &T ))
{
a[] = , f[] = ;
for(int i = ; i <= n; i++)
scanf( "%I64d", &a[i] );
sort(a + , a + n + );
for(int i = ; i <= n; i++)
sum[i] = sum[i - ] + a[i];
int h = , t = ;
Q[++t] = ;
for(int i = ; i <= n; i++)
{
int cur = i - T + ;
for(; h + < t && Y(Q[h + ], Q[h + ]) <= i * X(Q[h + ], Q[h + ]); h++);
f[i] = DP(i, Q[h + ]);
if(cur < T) continue;
for(; h + < t && Y(Q[t - ], Q[t]) * X(Q[t], cur) >= X(Q[t - ], Q[t]) * Y(Q[t], cur); t--);
Q[++t] = cur;
}
printf( "%I64d\n", f[n] );
}
return ;
}
我自己的版本:
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=;
long long dp[maxn],q[maxn];
long long a[maxn],sum[maxn];
long long getdp(long long i,long long j)
{
return dp[j]+(sum[i]-sum[j])-a[j+]*(i-j);
}
long long getdy(long long j,long long k)//得到 yj-yk k<j
{
return dp[j]-sum[j]+j*a[j+]-(dp[k]-sum[k]+k*a[k+]);
}
long long getdx(long long j,long long k)//得到 xj-xk k<j
{
return a[j+]-a[k+];
}
int main()
{
long long i,j,n,k,head,tail,m;
while(~scanf("%lld%lld",&n,&m)){
head=tail=;
sum[]=q[]=dp[]=q[]=;
for(i=;i<=n;i++) scanf("%lld",&a[i]);
sort(a+,a+n+);
for(i=;i<=n;i++) sum[i]=sum[i-]+a[i];
for(i=;i<=n;i++){
//删去队首斜率小于目前斜率的点
while(head<tail&&(getdy(q[head+],q[head])<=i*getdx(q[head+],q[head]))) head++;
dp[i]=getdp(i,q[head]);
j=i-m+;
if(j<m) continue;
//接下来是对j而不是i进行处理 ,保证了间隔大于m-1的要求
while(head<tail&&(getdy(j,q[tail])*getdx(j,q[tail-])<=getdy(j,q[tail-])*getdx(j,q[tail]))) tail--;
q[++tail]=j;
}
printf("%lld\n",dp[n]);
}
return ;
}
HDU3045 Picnic Cows (斜率DP优化)(数形结合)的更多相关文章
- HDU3045 Picnic Cows —— 斜率优化DP
题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-3045 Picnic Cows Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others) Memor ...
- HDU 3045 - Picnic Cows - [斜率DP]
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3045 It’s summer vocation now. After tedious milking, ...
- hdu 3045 Picnic Cows(斜率优化DP)
题目链接:hdu 3045 Picnic Cows 题意: 有n个奶牛分别有对应的兴趣值,现在对奶牛分组,每组成员不少于t, 在每组中所有的成员兴趣值要减少到一致,问总共最少需要减少的兴趣值是多少. ...
- hdu3507 Print Article(斜率DP优化)
Zero has an old printer that doesn't work well sometimes. As it is antique, he still like to use it ...
- [ZJOI2007]仓库建设(斜率dp优化)
前言 纪念一下我做的第二道斜率优化$dp$题,终于自己能把代码敲出来了,然而有很智障的$bug$,把$i$写成$q[i]$,找了半天QAQ.然后写$dp$公式并优化的能力稍微强了一点(自我感觉良好), ...
- HDU3045 Picnic Cows
题面 HDU vjudge 题解 将权值排序,则分组一定是连续的 设$f[i]$表示前$i$头牛的最小代价,则($a[i]$为$i$的权值): $$ f[i] = f[j - 1] + sum[i] ...
- HDU 3045 picnic cows(斜率DP)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3045 题目大意:有n个数,可以把n个数分成若干组,每组不得小于m个数,每组的价值=除了该组最小值以外每 ...
- HDU 3669 Cross the Wall(斜率DP+预处理)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3669 题目大意:有n(n<=50000)个矩形,每个矩形都有高和宽,你可以在墙上最多挖k个洞使得 ...
- bzoj4518: [Sdoi2016]征途--斜率DP
题目大意:把一个数列分成m段,计算每段的和sum,求所有的sum的方差,使其最小. 由方差*m可以化简得ans=m*sigma(ki^2)-sum[n]^2 很容易得出f[i][j]=min{f[i- ...
随机推荐
- vue前端页面跳转参数传递及存储
不同页面间进行参数传递,实现方式有很多种,最简单最直接的方式就是在页面跳转时通过路由传递参数,如下所示. 路由传递参数 this.$router.push({ name: '跳入页面', params ...
- 开源纯C#工控网关+组态软件(三)加入一个新驱动:西门子S7
一. 引子 首先感谢博客园:第一篇文章.第一个开源项目,算是旗开得胜.可以看到,项目大部分流量来自于博客园,码农乐园,名不虚传^^. 园友给了我很多支持,并提出了很好的改进意见.现加入屏幕分辨率自 ...
- java中类之间的关系之封装、继承与多态的几个例子
例子1 1.编写一个Java应用程序,该程序包括3个类:Monkey类.People类和测试类.要求: (1)Monkey类中有个public void speak()方法,在speak方法中输出&q ...
- __无标题栏的窗口拖动___javafx
遇到困难::添加mouseevent监听,我用的mouse_DragedDetected配合MouseEvent.Pressed,,闪的不行,后来借鉴swing的pressed,move,releas ...
- 【转】Python装饰器与面向切面编程
原文请参考: http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html 今天来讨论一下装饰器.装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切 ...
- Android 性能测试之方向与框架篇
假期结束,你的状态有没有回归?那么,放空脑袋后,先来学习学习,欢迎大家继续关注腾讯云技术社区. 作者:李帅 导语 借项目的开发周期,把思考了一段时间的场景化性能测试框架搭建起来,包括 耗电性能测试.内 ...
- ionic构建APP--简单操作实现APP制作
ionic--基于AngularJS的app框架 1安装ionic .HBuilder创建APP项目,导入ionic的css,js(fonts)文件. .导入ionic.css和ionic.bundl ...
- DevOps之域名
唠叨话 关于德语噢屁事的知识点,仅提供精华汇总,具体知识点细节,参考教程网址,如需帮助,请留言. 域名系统DNS(Domain Name System) 关于域名,知识与技能的层次(知道.理解.运用) ...
- cocos2dx - v2.3.3编辑器骨骼动画
接上一节内容:cocos2dx - v2.3.3编辑器简单使用及不同分辨率适配 本节主要Cocos骨骼动画的创建及使用 一.新建 用Cocos Studio工具新建一个状态栏项目.如下图: 当然也可以 ...
- Python格式化字符串--format
format格式化字符串方法相较于老版%格式方法的优点: 1.不需要理会数据类型的问题,在%方法中'%s'只能替代字符串类型. 2.单个参数可以多次输出,参数顺序可以不相同. 3.填充方式十分灵活,对 ...