设:

  sw[i]为1..i的w之和

  sd[i]为1到i的距离

  cost[i]为把第一个锯木厂建在i带来的花费

  all[i,j]为把i..j所有木头运到j所需要的花费

所以$all[i,j]=cost[j]-cost[i-1]-sw[i-1]*(sd[j]-sd[i-1])$

我们设第2个锯木厂建在i所带来的最小花费为f[i],则$f[i]=min\{cost[j]+all[j+1,i]+all[j+1,n+1]\}$

把all化掉,最终变成$f[i]=min\{cost[n+1]-sw[j]*(sd[i]-sd[j])-sw[i]*(sd[n+1]-sd[i])\}$

这样的话,如果直接做,复杂度是$O(n^2)$的

考虑优化,我们尝试比较在i固定时,f[j1]和f[j2]的值(j1<j2),$f[j1]-f[j2]=sw[j2]*(sd[i]-sd[j2])-sw[j1]*(sd[i]-sd[j1])$

先假设$f[j1]-f[j2]<0$,也就是j1是较优解

那么可以得到$\frac{sw[j1]*sd[j1]-sw[j2]*sd[j2]}{sw[j1]-sw[j2]}>sd[i]$

发现右端随i单增,而且左端呈现斜率的形式

那么也就是说,如果在某次i++以后,某两个j1,j2的斜率<sd[i],就可以确定j1永远不会是最优解了

那么可以维护一个队列,保证j1<j2<j3<... ,而且j1j2 ,j2j3 ,j3j4两两间的斜率递增

这样在每次i++的时候,先从队头向后把斜率<sd[i]的踢掉,之后的队头就是这次i的最优值

然后在统计完i的答案以后,i也可以作为第一个伐木厂了,就把它按照性质从队尾插进去

  也就是说,对于队尾的两个元素t-1和t,若t.i间斜率>t-1.t间斜率,直接把i插到队尾;

    若不是,则踢掉t然后继续做(此时的t绝对不会是最优解了,因为t-1与i间斜率<t-1与t间斜率,则要么t-1比t和i都优,要么sd[i]先超过t-1与i间的斜率,然后i会优于t-1和t)

队列里只剩一个点的话就谈不来斜率了..就不做了...

然后做的时候可以把比较斜率的除法改成乘法,防止出锅

每个点最多进队一次,出队一次,所以复杂度是O(n)的

  1. #include<cstdio>
  2. #include<cstring>
  3. #include<algorithm>
  4. #include<vector>
  5. #include<queue>
  6. #include<cmath>
  7. #include<ctime>
  8. #define LL long long int
  9. using namespace std;
  10. const int maxn=;
  11.  
  12. LL rd(){
  13. LL x=;char c=getchar();int neg=;
  14. while(c<''||c>''){if(c=='-') neg=-;c=getchar();}
  15. while(c>=''&&c<='') x=x*+c-'',c=getchar();
  16. return x*neg;
  17. }
  18.  
  19. int N,w[maxn],d[maxn];
  20. LL sw[maxn],sd[maxn],cost;
  21. int q[maxn],head,tail;
  22.  
  23. inline bool judge1(int j1,int j2,int i){return sw[j1]*sd[j1]-sw[j2]*sd[j2]<sd[i]*(sw[j1]-sw[j2]);}
  24. inline bool judge2(int j1,int j2,int j3){return (sw[j1]*sd[j1]-sw[j2]*sd[j2])*(sw[j2]-sw[j3])<(sw[j2]*sd[j2]-sw[j3]*sd[j3])*(sw[j1]-sw[j2]);}
  25. inline int get(int i,int j){return cost-sw[j]*(sd[i]-sd[j])-sw[i]*(sd[N+]-sd[i]);}
  26.  
  27. int main(){
  28. int i,j,k;
  29. N=rd();
  30. for(i=;i<=N;i++){
  31. w[i]=rd(),d[i]=rd();
  32. sw[i]=sw[i-]+w[i];sd[i]=sd[i-]+d[i-];
  33. cost+=sw[i-]*d[i-];
  34. }cost+=sw[N]*d[N];sd[N+]=sd[N]+d[N];
  35. head=tail=;q[]=;
  36. int ans=2e9+;
  37. for(i=;i<=N;i++){
  38. while(head<tail&&(!judge1(q[head],q[head+],i))) head++;
  39. ans=min(ans,get(i,q[head]));
  40. while(tail>head&&(!judge2(q[tail-],q[tail],i))) tail--;
  41. q[++tail]=i;
  42. }printf("%d\n",ans);
  43.  
  44. return ;
  45. }

luogu4360 锯木厂选址 (斜率优化dp)的更多相关文章

  1. [CEOI2004]锯木厂选址 斜率优化DP

    斜率优化DP 先考虑朴素DP方程, f[i][k]代表第k个厂建在i棵树那里的最小代价,最后答案为f[n+1][3]; f[i][k]=min(f[j][k-1] + 把j+1~i的树都运到i的代价) ...

  2. P4360 [CEOI2004]锯木厂选址

    P4360 [CEOI2004]锯木厂选址 这™连dp都不是 \(f_i\)表示第二个锯木厂设在\(i\)的最小代价 枚举1号锯木厂 \(f_i=min_{0<=j<i}(\sum_{i= ...

  3. 【BZOJ2684】【CEOI2004】锯木厂选址(斜率优化,动态规划)

    [BZOJ2684][CEOI2004]锯木厂选址(斜率优化,动态规划) 题面 万恶的BZOJ因为权限题的原因而做不了... 我要良心的提供题面 Description 从山顶上到山底下沿着一条直线种 ...

  4. luoguP4360 [CEOI2004]锯木厂选址

    题目链接 luoguP4360 [CEOI2004]锯木厂选址 题解 dis:后缀和 sum:前缀和 补集转化,减去少走的,得到转移方程 dp[i] = min(tot - sumj * disj - ...

  5. 2018.08.28 洛谷P4360 [CEOI2004]锯木厂选址(斜率优化dp)

    传送门 一道斜率优化dp入门题. 是这样的没错... 我们用dis[i]表示i到第三个锯木厂的距离,sum[i]表示前i棵树的总重量,w[i]为第i棵树的重量,于是发现如果令第一个锯木厂地址为i,第二 ...

  6. 洛谷4360[CEOI2004]锯木厂选址 (斜率优化+dp)

    qwq 我感觉这都已经不算是斜率优化\(dp\)了,感觉更像是qwq一个\(下凸壳优化\)转移递推式子. qwq 首先我们先定义几个数组 \(sw[i]\)表示\(w[i]\)的前缀和 \(val[i ...

  7. 洛谷P4360 [CEOI2004]锯木厂选址(斜率优化)

    传送门 我可能根本就没有学过斜率优化…… 我们设$dis[i]$表示第$i$棵树到山脚的距离,$sum[i]$表示$w$的前缀和,$tot$表示所有树运到山脚所需要的花费,$dp[i]$表示将第二个锯 ...

  8. [BSOJ2684]锯木厂选址(斜率优化)

    Description 从山顶上到山底下沿着一条直线种植了n棵老树.当地的政府决定把他们砍下来.为了不浪费任何一棵木材,树被砍倒后要运送到锯木厂.木材只能按照一个方向运输:朝山下运.山脚下有一个锯木厂 ...

  9. 动态规划(斜率优化):[CEOI2004]锯木厂选址

    锯木场选址(CEOI2004) 从山顶上到山底下沿着一条直线种植了n棵老树.当地的政府决定把他们砍下来.为了不浪费任何一棵木材,树被砍倒后要运送到锯木厂. 木材只能按照一个方向运输:朝山下运.山脚下有 ...

随机推荐

  1. 利用阿里云的源yum方式安装Mongodb

    今天在线上服务器上安装MongoDB,从Mongo官网直接下载链接,结果在下载时发觉速度慢的可怜.迫于无奈,只能找国内的镜像下载.这里选择阿里云的源进行安装,记录如下: 1)在/etc/yum.rep ...

  2. Docker容器学习梳理 - Dockerfile构建镜像

    在Docker的运用中,从下载镜像,启动容器,在容器中输入命令来运行程序,这些命令都是手工一条条往里输入的,无法重复利用,而且效率很低.所以就需要一 种文件或脚本,我们把想执行的操作以命令的方式写入其 ...

  3. Buy the Ticket HDU 1133

    传送门 [http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1133] 题目描述和分析 代码 #include<iostream> #include< ...

  4. M1事后分析汇报以及总结

    一.设想和目标 1. 们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的软件主要是为了提供周边美食和菜谱查询功能,为“吃货”们提供便利.对典型用户和场景有清晰的描 ...

  5. 个人博客week2

    1. 是否需要有代码规范 对于是否需要有代码规范,请考虑下列论点并反驳/支持: 这些规范都是官僚制度下产生的浪费大家的编程时间.影响人们开发效率, 浪费时间的东西. 我是个艺术家,手艺人,我有自己的规 ...

  6. "Linux内核分析"第六周实验报告

    张文俊 + 原创作品转载请注明出处 + <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 1.进程的描述 ...

  7. 20135316王剑桥Linux内核学习记笔记第七周

    20135316王剑桥<Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC 1000029000 一.可执行程序是怎么得来的? 编译 ...

  8. Linux内核第五节 20135332武西垚

    20135332武西垚 在MenuOS中通过添加代码增加自定义的系统调用命令 使用gdb跟踪调试内核 简单分析system_call代码了解系统调用在内核代码中的处理过程 由于本周实验是在Kali虚拟 ...

  9. 使用docker-compose 大杀器来部署服务

    使用docker-compose 大杀器来部署服务 上 我们都听过或者用过 docker,然而使用方式却是仅仅用手动的方式,这样去操作 docker 还是很原始. 好吧,可能在小白的眼中噼里啪啦的对着 ...

  10. [转帖] infiniband的协议速度