题目大意:

你初始时有∞ 元钱,并且每天持有的股票不超过 Maxp 。 有 T 天,你知道每一天的买入价格( AP[i] ),卖出价格( Bp[i] ), 买入数量限制( AS[i] ),卖出数量限制( BS[i] )。 并且两次交易之间必须间隔 W 天。 现在问你 T 天结束后,最大收益是多少。

分析:

注意对题意的理解,虽然有无限的钱,但是买股票是要减少当前的收益的,收益是卖出的总钱数减去买入的钱数。收益并不是只增不减。

可以想到的是:动态规划。设f[i][j]表示前i天之后,剩下j股股票的最大收益。显然根据题意,在j相同的时候,i越往后的时候,f[i][j]越大。

状态转移方程,买入和卖出是相同的思路:

卖出:

f[i][j]=max(f[i-w-1][k]+(k-j)×bp[i]) (j<=k<=j+bs[i])

买入:

f[i][j]=max(f[i-w-1][k]-(j-k)×ap[i]) (j-as[i]<=k<=j)

这种情况的复杂度是O(T×Mp×Mp)直接T掉。

将转移方程括号展开,发现:

f[i-w-1][k]+(k-j)×bp[i]=(f[i-w-1][k]+k×bp[i])-j×bp[i]

在给定i,j的时候,唯一在变的变量就是k,k的取值会影响最大值。而且给予j正确的循环顺序,k的取值区间是逐渐在平移的。

想到了什么?

滑动窗口!单调队列!单调队列优化DP!

我们外层循环i,内层循环j,每次先除去过期的解,加上新的选择,再从单调队列队头取出最优解,进行更新。

注意:

1.在买入和卖出时,为了保证能转移德到j的所有元素都在队列里,j的循环顺序是不同的。

2.对于给定的i,处理买入卖出的顺序可以颠倒。无所谓。

3.当i-w-1小于0时,取0即可。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=+;
int t,mp,w;
int f[N][N];
int ans;
int q[N],hd=,tl=;
int main()
{
scanf("%d%d%d",&t,&mp,&w);
int ap,bp,as,bs;//并不需要数组
memset(f,0xcf,sizeof f);//初值负无穷
f[][]=;
for(int i=;i<=t;i++)
{
scanf("%d%d%d%d",&ap,&bp,&as,&bs);
hd=,tl=;
int from=max(,i-w-);//从何转移
for(int j=mp;j>=;j--)//卖出
{
f[i][j]=max(f[i][j],f[i-][j]);//可以今天不买不卖
while(hd<=tl&&(j+bs<q[hd])) hd++;//除去过期者
while(hd<=tl&&(f[from][q[tl]]+q[tl]*bp<f[from][j]+j*bp)) tl--;//因为从i的上一个状态来,所以先加入新元素
q[++tl]=j;
f[i][j]=max(f[i][j],f[from][q[hd]]+q[hd]*bp-j*bp);
}
hd=,tl=;
for(int j=;j<=mp;j++)//买入
{
f[i][j]=max(f[i][j],f[i-][j]);
while(hd<=tl&&(j-as>q[hd])) hd++;
while(hd<=tl&&(f[from][q[tl]]+q[tl]*ap<f[from][j]+j*ap)) tl--;
q[++tl]=j;
f[i][j]=max(f[i][j],f[from][q[hd]]+q[hd]*ap-j*ap);
}
}
for(int j=;j<=mp;j++)
ans=max(ans,f[t][j]);
printf("%d",ans);
return ;
}

总结:

1.对于决策转移时,有明显单调性的情况,对于状态移动时,转移决策重复度较大。都可用单调队列优化。

2.单调队列利用每个元素只能进一次,出一次,使得O(n)变为均摊O(1)复杂度,简化时间。

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