题目背景

小B的班级数学学到多项式乘法了,于是小B给大家出了个问题:用编程序来解决多项式乘法的问题。

题目描述

L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上。

工厂1在山顶,工厂N在山脚。 由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用。

突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象部门的电话,被告知三天之后将有一场暴雨,于是L先生决定紧急在某些工厂建立一些仓库以免产品被淋坏。

由于地形的不同,在不同工厂建立仓库的费用可能是不同的。第i个工厂目前已有成品Pi件,在第i个工厂位置建立仓库的费用是Ci。

对于没有建立仓库的工厂,其产品应被运往其他的仓库进行储藏,而由于L公司产品的对外销售处设置在山脚的工厂N,故产品只能往山下运(即只能运往编号更大的工厂的仓库),当然运送产品也是需要费用的,假设一件产品运送1个单位距离的费用是1。

假设建立的仓库容量都都是足够大的,可以容下所有的产品。你将得到以下数据:

  • 工厂i距离工厂1的距离Xi(其中X1=0);
  • 工厂i目前已有成品数量Pi;
  • 在工厂i建立仓库的费用Ci;

请你帮助L公司寻找一个仓库建设的方案,使得总的费用(建造费用+运输费用)最小。

输入输出格式

输入格式:

第一行包含一个整数N,表示工厂的个数。接下来N行每行包含两个整数Xi, Pi, Ci, 意义如题中所述。

输出格式:

仅包含一个整数,为可以找到最优方案的费用。

输入输出样例

输入样例#1: 复制

3
0 5 10
5 3 100
9 6 10
输出样例#1: 复制

32

说明

在工厂1和工厂3建立仓库,建立费用为10+10=20,运输费用为(9-5)*3 = 12,总费用32。

如果仅在工厂3建立仓库,建立费用为10,运输费用为(9-0)5+(9-5)3=57,总费用67,不如前者优。

对于20%的数据, N ≤500;

对于40%的数据, N ≤10000;

对于100%的数据, N ≤1000000。 所有的Xi, Pi, Ci均在32位带符号整数以内,保证中间计算结果不超过64位带符号整数。

题解

  妈耶……原来这就是斜率优化么……先膜一波AC666大佬

  考虑dp$$dp_i=min_{0\leq j<i}\{dp_j+x_i*\sum _{l=j+1}^i p_l-\sum_{l=j+1}^i p_l*x_l \}+c_i$$

  设$sump_i=\sum _{j=1}^ip_i$,$sum_i=\sum _{j=1}^i p_i*x_i$

  那么原始可以化简为$$dp_i=min_{0\leq j<i}\{dp_j+x_i(sump_i-sump_j)-(sum_i-sum_j) \}+c_i$$

  然后假设$j$比$k$更优,且有$j>k$,则有$$dp_j+x_i(sump_i-sump_j)-(sum_i-sum_j)<dp_k+x_i(sump_i-sump_k)-(sum_i-sum_k)$$

  然后化简得$$dp_j-x_i*sump_j+sum_j<dp_k-x_i*sump_k+sum_k$$

  $$(dp_j+sum_j)-(dp_k+sum_k)<x_i*sump_j-x_i*sump_k$$

  $$\frac{(dp_j+sum_j)-(dp_k+sum_k)}{sump_j-sump_k}<x_i$$

  然后令$Y_i=dp_i-sum_i,X_i=sump_i$

  那么$$\frac{Y_j-Y_k}{X_j-X_k}<x_i$$

  然后直接用斜率优化即可

 //minamoto
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define ll long long
using namespace std;
#define getc() (p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<21,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++)
char buf[<<],*p1=buf,*p2=buf;
inline int read(){
#define num ch-'0'
char ch;bool flag=;int res;
while(!isdigit(ch=getc()))
(ch=='-')&&(flag=true);
for(res=num;isdigit(ch=getc());res=res*+num);
(flag)&&(res=-res);
#undef num
return res;
}
const int N=1e6+;
ll sump[N],sum[N],dp[N];
int n,x[N],p[N],c[N],q[N],h,t;
inline ll Y(int i){
return dp[i]+sum[i];
}
inline ll X(int i){
return sump[i];
}
inline double slope(int i,int j){
return (double)(Y(i)-Y(j))/(X(i)-X(j));
}
int main(){
n=read();
for(int i=;i<=n;++i){
x[i]=read(),p[i]=read(),c[i]=read();
sump[i]=sump[i-]+p[i];
sum[i]=sum[i-]+1ll*p[i]*x[i];
}
for(int i=;i<=n;++i){
while(h<t&&slope(q[h],q[h+])<x[i]) ++h;
int j=q[h];dp[i]=dp[j]+(sump[i]-sump[j])*x[i]-sum[i]+sum[j]+c[i];
while(h<t&&slope(q[t],q[t-])>slope(q[t-],i)) --t;q[++t]=i;
}
printf("%lld\n",dp[n]);
return ;
}

BZOJ1096 [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化)的更多相关文章

  1. bzoj1096[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 5482  Solved: 2448[Submit][Stat ...

  2. [BZOJ1096] [ZJOI2007] 仓库建设 (斜率优化)

    Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用.突然有一天, ...

  3. BZOJ1096 [ZJOI2007]仓库建设——斜率优化

    方程: $\Large f(i)=min(f(j)+\sum\limits_{k=j+1}^{i}(x_i-x_k)*p_k)+c_i$ 显然这样的方程复杂度为$O(n^3)$极限爆炸,所以我们要换一 ...

  4. 【BZOJ1096】[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化

    [BZOJ1096][ZJOI2007]仓库建设 Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司 ...

  5. bzoj-1096 1096: [ZJOI2007]仓库建设(斜率优化dp)

    题目链接: 1096: [ZJOI2007]仓库建设 Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L ...

  6. BZOJ 1096: [ZJOI2007]仓库建设 [斜率优化DP]

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 4201  Solved: 1851[Submit][Stat ...

  7. 【BZOJ-1096】仓库建设 斜率优化DP

    1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3719  Solved: 1633[Submit][Stat ...

  8. 【bzoj1096】[ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    题目描述 L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用.突然有一天,L公司的总裁L ...

  9. P2120 [ZJOI2007]仓库建设 斜率优化dp

    好题,这题是我理解的第一道斜率优化dp,自然要写一发题解.首先我们要写出普通的表达式,然后先用前缀和优化.然后呢?我们观察发现,x[i]是递增,而我们发现的斜率也是需要是递增的,然后就维护一个单调递增 ...

  10. 洛谷P2120 [ZJOI2007]仓库建设 斜率优化DP

    做的第一道斜率优化\(DP\)QwQ 原题链接1/原题链接2 首先考虑\(O(n^2)\)的做法:设\(f[i]\)表示在\(i\)处建仓库的最小费用,则有转移方程: \(f[i]=min\{f[j] ...

随机推荐

  1. Day2-Python基础2---字典操作

    一.字典操作 字典一种key - value 的数据类型,使用就像我们上学用的字典,通过笔划.字母来查对应页的详细内容. 语法: 1.基本语法 >>> info = { 'stu11 ...

  2. Zookeeper学习(八):Zookeeper的数据发布与订阅模式

     http://blog.csdn.net/ZuoAnYinXiang/article/category/6104448 1.发布订阅的基本概念        1.发布订阅模式可以看成一对多的关系:多 ...

  3. Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: Implementing class

    Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: Implementing class 可能是导入的jar包重复. 尤其在Maven引用中,请查看是 ...

  4. 此上下文中不允许异步操作。启动异步操作的页必须将 Async 特性设置为 true,并且异步操作只能在 PreRenderComplete 事件之前的页上启动。

    <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" ...... Async="true" % ...

  5. PHP函数(五)-回调函数

    回调函数是指调用函数的时候将另一个函数作为参数传递到调用的函数中,而不是传递一个普通的变量作为参数 使用回调函数是为了可以将一段自己定义的功能传到函数内部使用 声明回调函数的方法 变量函数声明 < ...

  6. CreateRemoteThread 远程dll注入

    1.dll中的内容 // dllmain.cpp : 定义 DLL 应用程序的入口点.#include "stdafx.h" BOOL APIENTRY DllMain( HMOD ...

  7. javascipt——基础知识——基本数据类型和逻辑运算

    进制转换:http://www.topthink.com/topic/504.html javascript的数据类型分为基本数据类型和非基本数据类型(对象) 一.基本数据类型: 包括以下部分:数字. ...

  8. 安卓SQLite数据库操作(上)

    安卓系统自带数据库,名为SQLite.这篇文章我们用一个Demo来讲解安卓操作数据库的例子. By the way, 安卓创建的数据库文件存放在/data/data/<包名>/databa ...

  9. Solr查询错误

    报错: Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: Bad return type Exception Details: L ...

  10. cookie禁用后的session

    在浏览器地址后加:jsessionid="对应的32位字符串",照样可以访问. 在用户角度来说,浏览器开启,关闭就是一次会话. 在服务器角度来说,session失效才代表一次会话的 ...