欢迎访问~原文出处——博客园-zhouzhendong

去博客园看该题解

题目传送门

UPD(2018-04-01):用Latex重打了公式……

题意概括

把一个整数序列划分成任意连续的段,使得划分出来的每一段的价值和最大。

对于某一段,价值的计算公式为 $V=ax^2+bx+c$,其中 $x$ 为当前段的数值和。

题解

这题是博主大蒟蒻的第一道斜率优化DP题……

C++:while (1) 懵逼++;

Pascal:while (true) do inc(懵逼);

本题首先一看就是 DP 题。

但是一看 $1\leq n\leq 1000000,-5\leq a\leq -1,|b|\leq 10000000,|c|\leq 10000000,1\leq xi\leq 100$

彻底吓懵!

一脸懵逼……

还是一脸懵逼……

突(bai)然(du)发(yi)现(xia)可以用斜率优化。

为了减少代码量,好心的出题人特意规定了$-5\leq a\leq -1$

我们来考虑一下:

用 $dp_i$ 表示划分到前$i$个所能得到的最大价值和。

我们设 $sum_i$ 为前$i$个的前缀和,

那么

$$dp_i=max\{dp_j+a(sum_i-sum_j)^2+b(sum_i-sum_j)+c\}  (0\leq j<i)$$

貌似是一个$n^2$的状态转移方程。

其实就是一个$n^2$的状态转移方程。

接下来就是斜率优化了!

我们假设对于$dp_i$来说,从$j$转移比从$k$转移更优秀($j>k$),那么有如下的表达式:

$$dp_j+a(sum_i-sum_j)^2+b(sum_i-sum_j)+c>dp_k+a(sum_i-sum_k)^2+b(sum_i-sum_k)+c$$

so

$$dp_j+a(sum_i-sum_j)^2+b(sum_i-sum_j)>dp_k+a(sum_i-sum_k)^2+b(sum_i-sum_k)$$

$$dp_j+a\cdot sum_i^2-2a\cdot sum_isum_j+a\cdot sum_j^2+b\cdot sum_i-b\cdot sum_j>dp_k+a\cdot sum_i^2-2a\cdot sum_isum_k+a\cdot sum_k^2+b\cdot sum_i-b\cdot sum_k$$

$$dp_j-2a\cdot sum_isum_j+a\cdot sum_j^2-b\cdot sum_j>dp_k-2a\cdot sum_isum_k+a\cdot sum_k^2-b\cdot sum_k$$

$$(dp_j+a\cdot sum_j^2-b\cdot sum_j)- (dp_k+a\cdot sum_k^2-b\cdot sum_k)>2a\cdot sum_i(sum_j-sum_k)$$

so

$$\frac{(dp_j+a\cdot sum_j^2-b\cdot sum_j)-(dp_k+a\cdot sum_k^2-b\cdot sum_k)}{sum_j-sum_k}>2a\cdot sum_i$$

我们设$x_p=sum_p,y_p=dp_p+a\cdot sum_p^2-b\cdot sum_p$,

那么原来的方程可以表示为:

$$\frac{y_j-y_k}{x_j-x_k}>2a\cdot sum_i$$

左边不就是斜率的表达式吗!!

所以叫斜率优化。

当然前面的只是一些化简,关键是接下来的:

我们设$g_{i,j}=\Large\frac{y_i-y_j}{x_i-x_j}$

注意$a$是一个负数,而且$sum_i$是随着$i$的增大而增大的,所以$2a\cdot sum_i$一定是单调递减的!

如果$g_{i,j}>g_{j,k}$那么决策$j$一定是没用的!$(k<j<i)$

分两种情况进行讨论:

1. 如果$g_{i,j}>2a\cdot sum_x$,那么说明决策$i$优于决策$j$,那么$j$就是没用的。就算以后$2a\cdot sum_x$会变,$x$只能变大,所以 $2a\cdot sum_x$也只能变小,所以该表达式仍然满足。

2. 如果$g_{i,j}<2a\cdot sum_x$,那么$g_{j,k}<2a\cdot sum_x$,那么$j$就会比$k$劣,同样也会把$j$扔掉。

然后我们单调队列弄几下就好了。

在$dp$的过程中,按照“如果$g_{i,j}>g_{j,k}$那么决策$j$一定是没用的!”的规则入队,按照 如果$g_{i,j}>2a\cdot sum_x$的规则出队即可。

代码

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=+;
int n,head,tail;
LL a,b,c,r[N],sum[N],x[N],y[N],dp[N],q[N];
double g(int i,int j){
double xi=x[i],xj=x[j],yi=y[i],yj=y[j];
return (yi-yj)/(xi-xj);
}
int main(){
scanf("%d%lld%lld%lld",&n,&a,&b,&c);
sum[]=;
for (int i=;i<=n;i++)
scanf("%lld",&r[i]),sum[i]=sum[i-]+r[i];
memset(x,,sizeof x);
memset(y,,sizeof y);
head=,tail=;
q[++tail]=;
for (int i=;i<=n;i++){
while (head+<=tail&&g(q[head],q[head+])>*a*sum[i])
head++;
LL s=sum[i]-sum[q[head]];
dp[i]=dp[q[head]]+a*s*s+b*s+c;
x[i]=sum[i],y[i]=dp[i]+a*sum[i]*sum[i]-b*sum[i];
while (head+<=tail&&g(q[tail-],q[tail])<g(q[tail],i))
tail--;
q[++tail]=i;
}
printf("%lld",dp[n]);
return ;
}

BZOJ1911 [Apio2010]特别行动队 - 动态规划 - 斜率优化的更多相关文章

  1. [bzoj1911][Apio2010特别行动队] (动态规划+斜率优化)

    Description Input Output Sample Input - - Sample Output HINT Solution 斜率优化动态规划 首先易得出这样的一个朴素状态转移方程 f[ ...

  2. BZOJ1911 [Apio2010]特别行动队 【斜率优化】

    1911: [Apio2010]特别行动队 Time Limit: 4 Sec  Memory Limit: 64 MB Submit: 5005  Solved: 2455 [Submit][Sta ...

  3. 2018.09.07 bzoj1911: [Apio2010]特别行动队(斜率优化dp)

    传送门 斜率优化dp经典题. 题目中说的很清楚,设f[i]表示前i个数分配出的最大值. 那么有: f[i]=max(f[j]+A∗(sum[i]−sum[j])2+B∗(sum[i]−sum[j])+ ...

  4. BZOJ1911: [Apio2010]特别行动队(dp 斜率优化)

    题意 题目链接 Sol 裸的斜率优化,注意推导过程中的符号问题. #include<bits/stdc++.h> #define Pair pair<int, int> #de ...

  5. 【BZOJ-1911】特别行动队 DP + 斜率优化

    1911: [Apio2010]特别行动队 Time Limit: 4 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 3478  Solved: 1586[Submit][Statu ...

  6. 【BZOJ 1191】 [Apio2010]特别行动队 (斜率优化)

    dsy1911: [Apio2010]特别行动队 [题目描述] 有n个数,分成连续的若干段,每段的分数为a*x^2+b*x+c(a,b,c是给出的常数),其中x为该段的各个数的和.求如何分才能使得各个 ...

  7. bzoj 1911 [Apio2010]特别行动队(斜率优化+DP)

    1911: [Apio2010]特别行动队 Time Limit: 4 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 3191  Solved: 1450[Submit][Statu ...

  8. BZOJ 1911: [Apio2010]特别行动队( dp + 斜率优化 )

    sum为战斗力的前缀和 dp(x) = max( dp(p)+A*(sumx-sump)2+B*(sumx-sump)+C )(0≤p<x) 然后斜率优化...懒得写下去了... ------- ...

  9. P3628 [APIO2010]特别行动队(斜率优化dp)

    P3628 [APIO2010]特别行动队 设$s[i]$为战斗力前缀和 显然我们可以列出方程 $f[i]=f[j]+a*(s[i]-s[j])^{2}+b*(s[i]-s[j])+c$ $f[i]= ...

随机推荐

  1. Mysql --初识mysql语句

    本节课先对mysql的基本语法初体验. 操作文件夹(库) 增 create database db1 charset utf8;#db1 是数据库的名字 也就是文件夹 查 # 查看当前创建的数据库 s ...

  2. spark-streaming集成Kafka处理实时数据

    在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订 ...

  3. VUE 密码验证与提示

    1. 概述 1.1 说明 vue项目中,为了较为明了的让用户看到所输入的密码信息的长度与复杂度是否满足要求,开发一个组件来满足此需求(当密码输入时进行密码验证操作,当密码的长度在8到24位之间,密码中 ...

  4. httprouter与 fasthttp 的性能对比

    关于协议: 本打算接入层使用gRPC,虽然基于HTTP 2.0 效率比较高,而且使用protobuf 能进行高效的序列化.但是本次系统需要和 JAVA进行对接,考虑到gRPC对JAVA的支持性不是很好 ...

  5. linux学习之软件包安装

    本学习基于redhat系统或者centos系统 一.软件包的安装 1.rpm安装,rpm安装分为俩种,一种是直接安装xxx.rpm包,另一种是通过yum安装一系列的rpm包. #推荐使用yum安装,y ...

  6. easyui的combobox,自动搜索的下拉框

    作者:多来哈米 如图,输入关键字,左匹配检索 HTML代码 <input class="easyui-combobox" name="userId" id ...

  7. mouseover、mouseout与mouseenter、mouseleave

    待定 附加链接: http://www.aijquery.cn/Html/jqueryrumen/129.html

  8. 前端图片缓存之通过img标签加载GIF只能播放一次问题(转载)

    最近项目中要求再网页中插入一张gif图片,让用户每次到达该位置时动一次,所以我们就制作了一张只动一次的gif图片通过img标签引入.当用户进入该位置时,通过remove()清除图片然后重新append ...

  9. day 28 面向对象 三种特性之一 多态 鸭子类型 反射(反省)

    多态是OOP的三大特征之一 字面意思:多种形态 多种状态 官方描述:不同的对象可以响应(调用)同一个方法 产生不同的结果(例如水的三相特征) 多态不是什么新技术 我们编写面向对象的程序时 其实就有多态 ...

  10. day07 元组类型 字典类型 集合

    元组:元组就是一个不可变的列表 1.用途:当我们需要记录多个同种属性的值,并且只有读的需求,没有改的需求,应该用元组. 2.定义方式:在()内用逗号分隔开多个任意类型的元素 t=(‘egon’)#注意 ...