解题思路

首先肯定是考虑如何快速求出一段铁路的价值。

\[\sum_{i=1}^k \sum_{j=1, j\neq i}^kA[i]A[j]=(\sum_{i=1}^kA[i])^2-\sum_{i=1}^kA[i]^2
\]

那么我们要维护如下两个东西,就可以在\(O(1)\)内求出一段铁路的价值了。

for( LL i = 1; i <= N; ++i ) Sum[ i ] = Sum[ i - 1 ] + A[ i ];
for( LL i = 1; i <= N; ++i ) SumOfSqr[ i ] = SumOfSqr[ i - 1 ] + A[ i ] * A[ i ];

然后我们考虑打一个最暴力的DP。

我们令\(F[i][j]\)为到第\(i\)个仓库,炸了\(j\)次的最小总价值:

for( LL i = 1; i <= N; ++i )
F[ i ][ 0 ] = Sum[ i ] * Sum[ i ] - SumOfSqr[ i ];
for( LL j = 1; j <= M; ++j )
for( LL i = j + 1; j <= N; ++j ) {
F[ i ][ j ] = INF;
for( LL k = j; k < i; ++k )
F[ i ][ j ] = min( F[ i ][ j ], F[ k ][ j - 1 ] + sqr( Sum[ i ] - Sum[ k ] ) - ( SumOfSqr[ i ] - SumOfSqr[ k ] ) );
}
Ans = F[ N ][ M ];

为了节省空间,我们滚动掉一维:

for( LL i = 1; i <= N; ++i )
F1[ i ] = Sum[ i ] * Sum[ i ] - SumOfSqr[ i ];
for( LL j = 1; j <= M; ++j ) {
for( LL i = j + 1; j <= N; ++j ) {
F2[ i ] = INF;
for( LL k = j; k < i; ++k )
F2[ i ] = min( F2[ i ], F1[ k ] + sqr( Sum[ i ] - Sum[ k ] ) - ( SumOfSqr[ i ] - SumOfSqr[ k ] ) );
}
memcpy( F1, F2, sizeof( F2 ) );
}
Ans = F1[ N ];

最后考虑优化转移复杂度:

设\(l > k\),且从\(l\)转移优于从\(k\)转移,那么就有:

\[F_1[l]+(S[i]-S[l])^2-(SOS[i]-SOS[l])<F_1[k]+(S[i]-S[k])^2-(SOS[i]-SOS[k])
\]

\[(F_1[l]+S[l]^2+SOS[l])-(F_1[k]+S[k]^2+SOS[k])<2S[i](S[k]-S[l])
\]

\[\frac{(F_1[l]+S[l]^2+SOS[l])-(F_1[k]+S[k]^2+SOS[k])}{2S[l]-2S[k]}<S[i]
\]

然后我们就可以进行斜率优化了。

斜率优化的具体讲解见这里

参考程序

#include <bits/stdc++.h>
#define LL long long
using namespace std; const LL Maxn = 1010;
LL n, m;
LL A[ Maxn ], Sum[ Maxn ], SumOfSqr[ Maxn ], F1[ Maxn ], F2[ Maxn ];
LL L, R, Queue[ Maxn ]; inline LL Sqr( LL x ) { return x * x; } inline LL GetSum( LL r, LL l ) {
return Sqr( Sum[ r ] - Sum[ l ] ) - ( SumOfSqr[ r ] - SumOfSqr[ l ] );
} inline bool Less( LL i, LL j, LL T ) {
LL X = 2 * ( Sum[ j ] - Sum[ i ] );
LL Y = ( F1[ j ] + Sqr( Sum[ j ] ) + SumOfSqr[ j ] ) -
( F1[ i ] + Sqr( Sum[ i ] ) + SumOfSqr[ i ] );
return Y < T * X;
} inline bool Greater( LL i, LL j, LL k ) {
LL X1 = 2 * ( Sum[ j ] - Sum[ i ] );
LL Y1 = ( F1[ j ] + Sqr( Sum[ j ] ) + SumOfSqr[ j ] ) -
( F1[ i ] + Sqr( Sum[ i ] ) + SumOfSqr[ i ] );
LL X2 = 2 * ( Sum[ k ] - Sum[ j ] );
LL Y2 = ( F1[ k ] + Sqr( Sum[ k ] ) + SumOfSqr[ k ] ) -
( F1[ j ] + Sqr( Sum[ j ] ) + SumOfSqr[ j ] );
return X2 * Y1 >= X1 * Y2;
} void Work() {
for( LL i = 1; i <= n; ++i ) scanf( "%lld", &A[ i ] );
Sum[ 0 ] = 0; SumOfSqr[ 0 ] = 0;
for( LL i = 1; i <= n; ++i ) Sum[ i ] = Sum[ i - 1 ] + A[ i ];
for( LL i = 1; i <= n; ++i ) SumOfSqr[ i ] = SumOfSqr[ i - 1 ] + Sqr( A[ i ] );
for( LL i = 1; i <= n; ++i )
F1[ i ] = GetSum( i, 0 );
for( LL j = 1; j <= m; ++j ) {
L = R = 0; Queue[ R++ ] = j;
memset( F2, 0, sizeof( F2 ) );
for( LL i = j + 1; i <= n; ++i ) {
while( L + 1 < R && Less( Queue[ L ], Queue[ L + 1 ], Sum[ i ] ) )
++L;
F2[ i ] = F1[ Queue[ L ] ] + GetSum( i, Queue[ L ] );
while( L + 1 < R && Greater( Queue[ R - 2 ], Queue[ R - 1 ], i ) )
--R;
Queue[ R++ ] = i;
}
memcpy( F1, F2, sizeof( F2 ) );
}
printf( "%lld\n", F1[ n ] / 2 );
return;
} int main() {
scanf( "%lld%lld", &n, &m );
while( !( n == 0 && m == 0 ) ) {
Work();
scanf( "%lld%lld", &n, &m );
}
return 0;
}

HDU 2829 [Lawrence] DP斜率优化的更多相关文章

  1. HDU.2829.Lawrence(DP 斜率优化)

    题目链接 \(Description\) 给定一个\(n\)个数的序列,最多将序列分为\(m+1\)段,每段的价值是这段中所有数两两相乘的和.求最小总价值. \(Solution\) 写到这突然懒得写 ...

  2. HDU 2829 Lawrence(斜率优化DP O(n^2))

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2829 题目大意:有一段铁路有n个站,每个站可以往其他站运送粮草,现在要炸掉m条路使得粮草补给最小,粮草 ...

  3. HDU 3480 Division DP斜率优化

    解题思路 第一步显然是将原数组排序嘛--然后分成一些不相交的子集,这样显然最小.重点是怎么分. 首先,我们写出一个最暴力的\(DP\): 我们令$F[ i ][ j ] $ 为到第\(i\)位,分成\ ...

  4. hdu 2829 Lawrence(四边形不等式优化dp)

    T. E. Lawrence was a controversial figure during World War I. He was a British officer who served in ...

  5. HDU 2829 Lawrence (斜率DP)

    斜率DP 设dp[i][j]表示前i点,炸掉j条边的最小值.j<i dp[i][j]=min{dp[k][j-1]+cost[k+1][i]} 又由得出cost[1][i]=cost[1][k] ...

  6. hdu 2829 Lawrence(斜率优化DP)

    题目链接:hdu 2829 Lawrence 题意: 在一条直线型的铁路上,每个站点有各自的权重num[i],每一段铁路(边)的权重(题目上说是战略价值什么的好像)是能经过这条边的所有站点的乘积之和. ...

  7. HDU 2829 区间DP & 前缀和优化 & 四边形不等式优化

    HDU 2829 区间DP & 前缀和优化 & 四边形不等式优化 n个节点n-1条线性边,炸掉M条边也就是分为m+1个区间 问你各个区间的总策略值最少的炸法 就题目本身而言,中规中矩的 ...

  8. HDU 3507 [Print Article]DP斜率优化

    题目大意 给定一个长度为\(n(n \leqslant 500000)\)的数列,将其分割为连续的若干份,使得 $ \sum ((\sum_{i=j}^kC_i) +M) $ 最小.其中\(C_i\) ...

  9. HDU 3507 单调队列 斜率优化

    斜率优化的模板题 给出n个数以及M,你可以将这些数划分成几个区间,每个区间的值是里面数的和的平方+M,问所有区间值总和最小是多少. 如果不考虑平方,那么我们显然可以使用队列维护单调性,优化DP的线性方 ...

随机推荐

  1. Spring boot 整合CXF webservice 遇到的问题及解决

    将WebService的WSDL生成的代码的命令: wsimport -p com -s . com http://localhost:8080/service/user?wsdl Spring bo ...

  2. 字符串转数组(php版)

    思路: 1.判断当前传来的值是否为数组 2.若不是现将传来的值转换为字符串类型 3.判断当前值是否为空 4.若不为空,采用正则进行匹配,如下图 preg_match('/^{.*?}$/', $str ...

  3. CSS(上)

    目录 CSS(上) 什么是CSS? CSS的优点 CSS的引入方式 行内样式 内部样式 外部样式 CSS的两大特性 CSS选择器 基本选择器 组合选择器 更多选择器 选择器的优先级 CSS(上) 什么 ...

  4. Java回调实现异步

    在正常的业务中使用同步线程,如果服务器每处理一个请求,就创建一个线程的话,会对服务器的资源造成浪费.因为这些线程可能会浪费时间在等待网络传输,等待数据库连接等其他事情上,真正处理业务逻辑的时间很短很短 ...

  5. Codeforces 1228C. Primes and Multiplication

    传送门 当然是考虑 $n$ 的每个质数 $p$ 对答案的贡献 考虑 $p^k$ 在 $[1,m]$ 中出现了几次,显然是 $\left \lfloor \frac{m}{p^k} \right \rf ...

  6. C# 面向对象3 静态和非静态的区别

    静态和非静态的区别 1.在非静态类中,既可以有实例成员(非静态成员),也可以有静态成员. 2.在调用实例成员的时候,需要使用对象名.实例成员; 在调用静态成员的时候,需要使用类名.静态成员名; 总结: ...

  7. Git复习(二)之远程仓库、注册GitHub账号、SSH警告、使用GitHub

    远程仓库 Git是分布式版本控制系统,同一个Git仓库,可以分布到不同的机器上.怎么分布呢?最早,肯定只有一台机器有一个原始版本库,此后,别的机器可以“克隆”这个原始版本库,而且每台机器的版本库其实都 ...

  8. nginx相关知识点

    1.nginx -V 可以查看nginx的安装目录等目录信息 2.nginx -v 查看版本 3.路径 /usr/local/etc/nginx/nginx.conf (配置文件路径) /usr/lo ...

  9. Hive编程指南读书笔记(1):

    1.Mapreduce是一种计算模型,将计算任务分割成多个可以在服务器集群中并行执行的任务,然后分散到一群家用的或者服务器级别的硬件机器上,从而降低成本并提供水平可伸缩性. 2.mapreduce的两 ...

  10. git解决pre-commit hook failed的问题

    最近在提交前端代码的时候发现提交不上去,一直报错 一.错误详情 二.错误分析 1.刚开始用vsCode提交,后更改为命令提交,依旧报错: 2.经过查询资料,发现是pre-commit钩子的原因.   ...