题目描述

N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这N个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务。从时刻0开始,这些任务被分批加工,第i个任务单独完成所需的时间是Ti。在每批任务开始前,机器需要启动时间S,而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和(同一批任务将在同一时刻完成)。每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数Fi。请确定一个分组方案,使得总费用最小。

例如:S=1;T={1,3,4,2,1};F={3,2,3,3,4}。如果分组方案是{1,2}、{3}、{4,5},则完成时间分别为{5,5,10,14,14},费用C={15,10,30,42,56},总费用就是153。

输入输出格式

输入格式:

第一行是N(1<=N<=5000)。

第二行是S(0<=S<=50)。

下面N行每行有一对数,分别为Ti和Fi,均为不大于100的正整数,表示第i个任务单独完成所需的时间是Ti及其费用系数Fi。

输出格式:

一个数,最小的总费用。

输入输出样例

输入样例#1:

5
1
1 3
3 2
4 3
2 3
1 4
输出样例#1:

153

设f[i]=最小花费。

由于不知道机器会启动多少次,所以难以计算时间。

考虑“提前计算”:如果i~j-1是同一批,那么i之后的任务都会因为“完成i~j-1占用时间”而
产生费用,所以可以把处理i~j-1消耗的时间对后边任务造成的费用影响先算上。

解法一:

根据上述,可以列出动规方程:dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) )

(sumf和sumt分别是题目中f、t的前缀和) 方程中s*(sumf[n]-sumf[j])提前计算了后面的任务受到本次任务的影响。

这是一个O(n^2)的解法。

 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
const int mxn=;
int n;
int s;
int t[mxn],f[mxn];
int sumt[mxn],sumf[mxn];
int dp[mxn];
int main(){
scanf("%d%d",&n,&s);
int i,j;
for(i=;i<=n;i++){
scanf("%d%d",&t[i],&f[i]);
sumt[i]=sumt[i-]+t[i];
sumf[i]=sumf[i-]+f[i];
}
memset(dp,0x3f,sizeof dp);
dp[]=;
for(i=;i<=n;i++)
for(j=;j<i;j++){
// printf("test:%d\n",dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]));
dp[i]=min(dp[i],dp[j]+(sumf[i]-sumf[j])*sumt[i]+s*(sumf[n]-sumf[j]) );
}
printf("%d",dp[n]);
return ;
}

“教练,我想跑得更快!”

“你去香港当记者吧”(误)

解法二:斜率优化

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