拿到本题后,可以观察到一个性质,如果出现了 \(c_i \ne c_{i + 1}\) 那么我们一定可以确定一个位置的值,这启示着我们将 \(c_i\) 相同的部分单独拿出来考虑再将最后的答案合并。于是可以先思考一个更为特殊的问题,所有 \(c_i\) 都相同的答案。为了让所有区间都被满足填了一个 \(c_i\),可以令 \(dp_i\) 表示前 \(i\) 个区间都存在一个 \(c_i\) 的方案。但你发现这是不好转移的,因为你不知道这个区间的 \(1\) 填在哪里,而且这个 \(1\) 填的位置可能对后面的区间造成影响,因此这样是不行的。先解决不满足后效性的问题,为了让当前的选择不会对后面产生影响,我们只能每次填在当前区间的最前面,但你可以发现因为区间每次只向右挪了一位,所以每次填在区间最前面是可以覆盖前 \(n - k + 1\) 个位置的答案的。因此这个想法是很有希望的,所以我们可以令 \(dp_i\) 表示当前填的 \(c_i\) 最后在 \(i\) 的方案,那么就有转移(\(m = 1e9 - c_i + 1\)):

\[dp_i = \sum\limits_{j = i - k} ^ {i - 1} dp_j \times (m - 1) ^ {i - j - 1}
\]

于此同时你可以发现 \(dp_{i - 1}\) 的转移中也会包含同样的 \(k - 1\) 个 \(dp\) 值,即:

\[dp_{i} = dp_{i - 1} + dp_{i - 2} \times (m - 1) + \cdots dp_{i - k} \times (m - 1) ^ {k - 1}
\]
\[dp_{i - 1} = dp_{i - 2} + dp_{i - 3} \times (m - 1) + \cdots dp_{i - k - 1} \times (m - 1) ^ {k - 1}
\]

则可也类似错位相消的方法把中间的值消去:

\[(m - 1)dp_{i - 1} = dp_{i - 2} \times (m - 1) + dp_{i - 3} \times (m - 1) ^ 2 + \cdots dp_{i - k - 1} \times (m - 1) ^ k
\]

拿 \(dp_i\) 与其做差可得:

\[dp_i = m \times dp_{i - 1} - dp_{i - k - 1} \times (m - 1) ^ k
\]

这样转移就可以做到 \(O(1)\) 了,总体 \(dp\) 的复杂度就是 \(O(n)\) 的了。最后统计答案时候同样枚举最后一个填 \(c_i\) 的位置,显然只能在 \([n - k + 1, n]\) 中,那么最后的答案就为:

\[\sum\limits_{i = n - k + 1} ^ n dp_i \times (m - 1) ^ {n - i}
\]

可以发现这就是 \(dp_{n + 1}\),于是我们就在 \(O(n)\) 的时间复杂度内解决了这个特殊问题。

再回来考虑原来的问题,将原来的 \(c\) 序列划分成很多由相同 \(c_i\) 组成的段。一个直接的想法就是将满足这一段相同 \(c_i\) 的段的方案(假设这一段相同 \(c_i\) 的长度为 \(len\),即用 \(c_i\) 去填长度为 \(len + k - 1\) 的段的方案)算出来再将所有段的答案相乘。但是你会发现段与段之间是会互相影响的,也就是说两端之间需要填的位置会有重复,貌似还是不好去计数,但仔细分析一下会有影响的部分部分会发现(假设当前段开头位置为 \(i\),最后一个位置为 \(j\)):

  • 假如 \(c_{i - 1} > c_i\),则 \(i \sim i + k - 2\) 上填的数都要大于 \(c_{i - 1}\),我们何不将这部分的答案划给前一种 \(c_{i - 1}\) 来算呢?于此同时 \(i + k - 1\) 这个位置也以及确定必须填 \(c_i\),因此 \(i\) 能算的区间长度就要减去 \(k\)。

  • 假如 \(c_{j + 1} > c_i\),则 \(j + 1 \sim j + k - 1\) 上填的数都要大于 \(c_{j + 1}\) 同理我们可以将这一段划分给 \(j + 1\) 来算,因此 \(i\) 能算的区间长度又要减去 \(k\)。

那么这样将 \(i\) 能算的答案算出来再将所有块的答案相乘即可,复杂度 \(O(n \log n)\)(\(\log\) 来自于计算 \((m - 1) ^ k\))。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define rep(i, l, r) for(int i = l; i <= r; ++i)
const int N = 100000 + 5;
const int inf = 1000000000;
const int Mod = 1000000000 + 7;
int n, k, P, ans, a[N], dp[N];
int read(){
char c; int x = 0, f = 1;
c = getchar();
while(c > '9' || c < '0'){ if(c == '-') f = -1; c = getchar();}
while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar();
return x * f;
}
int Inc(int a, int b){ return (a += b) >= Mod ? a - Mod : a;}
int Dec(int a, int b){ return (a -= b) < 0 ? a + Mod : a;}
int Mul(int a, int b){ return 1ll * a * b % Mod;}
int fpow(int a, int b){ int ans = 1; for(; b; a = Mul(a, a), b >>= 1) if(b & 1) ans = Mul(ans, a); return ans;}
int solve(int n, int m){
rep(i, 1, n + 1) dp[i] = 0;
dp[0] = dp[1] = 1, P = fpow(m - 1, k);
rep(i, 2, n + 1){
dp[i] = Mul(m, dp[i - 1]);
if(i - k > 0) dp[i] = Dec(dp[i], Mul(dp[i - k - 1], P));
}
return dp[n + 1];
}
int main(){
n = read(), k = read(), ans = 1;
rep(i, 1, n - k + 1) a[i] = read();
rep(i, 1, n - k + 1){
int j = i, len = 0; while(j <= n && a[j] == a[i]) ++j;
--j, len = j - i + k;
if(a[i - 1] > a[i]) len -= k;
if(a[j + 1] > a[i]) len -= k;
ans = Mul(ans, solve(len, inf - a[i] + 1));
i = j;
}
printf("%d", ans);
return 0;
}

[USACO19JAN]Train Tracking 2 P的更多相关文章

  1. P5204 [USACO19JAN]Train Tracking 2

    P5204 [USACO19JAN]Train Tracking 2 毒毒题,对着嘤文题解看了贼久 首先考虑此题的一个弱化版本:如果输入的所有\(c_i\)相等怎么做 现在假设有\(len\)个数,取 ...

  2. [USACO19JAN]Train Tracking 2——神仙结论题+DP

    原题链接 orz xzz巨佬 首先发现一个结论:两个相邻的\(c\)值如果不相同的话,就可以固定某个位置的值了 这启示我们把连续且相等的\(c\)给单独拿出来看,也就是对于一些\(c_i=c_{i+1 ...

  3. [luogu5204]Train Tracking 2

    考虑一个位置的上界,即$bi=min(c_{i-k+1},c_{i-k+2},--,ci)$,那么每一个位置有两种方式:1.达到上界:2.未达到上界那么可以将权值相同的ci和bi提出来,由于权值不同的 ...

  4. [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构

    [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x00 摘要 0x01 启动 1.1 分 ...

  5. [TensorBoard] Train and Test accuracy simultaneous tracking

    训练时的实时状态跟踪的重要性 不言而喻. [Tensorboard] Cookbook - Tensorboard  讲解调节更新频率 直接上代码展示: import numpy as np impo ...

  6. (转)CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review

    CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072 ...

  7. 论文笔记之:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

    gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型.虽然也取得了 ...

  8. 论文笔记之:Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

    Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理 ...

  9. 论文笔记:Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking

    Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmer ...

随机推荐

  1. 第四十七个知识点:什么是Fiat-Shamir变换?

    第四十七个知识点:什么是Fiat-Shamir变换? 只要Alice和Bob同时在线,Sigma协议能快速的完成Alice向Bob证明的任务.Alice向Bob发送承诺,Bob返回一个挑战,最后Ali ...

  2. C++函数参数的传递顺序

    C++编译器默认使用的是 __cdecl 模式,参数是通过栈传递的,因此是从右到左的传参顺序. int f(int a, int b, int c) { return 0; } int main(){ ...

  3. Chapter 15 Outcome Regression and Propensity Scores

    目录 15.1 Outcome regression 15.2 Propensity scores 15.3 Propensity stratification and standardization ...

  4. Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding

    目录 概 主要内容 代码 Pang T., Yang X., Dong Y., Xu K., Su H., Zhu J. Boosting Adversarial Training with Hype ...

  5. 【jvm】04-我偷偷改了你编译后的class文件

    [jvm]04-我偷偷改了你编译后的class文件 欢迎关注b站账号/公众号[六边形战士夏宁],一个要把各项指标拉满的男人.该文章已在github目录收录. 屏幕前的大帅比和大漂亮如果有帮助到你的话请 ...

  6. Spring企业级程序设计 • 【第7章 Spring框架整合】

    全部章节   >>>> 本章目录 7.1 模型数据解析及控制器返回值 7.1.1 SSM框架环境搭建 7.1.1 ModelAndView多种用法 7.1.2 整合MyBati ...

  7. Kubernetes-Kuboard

    前言 本篇是Kubernetes第十五篇,大家一定要把环境搭建起来,看是解决不了问题的,必须实战. Kubernetes系列文章: Kubernetes介绍 Kubernetes环境搭建 Kubern ...

  8. tcpdump统计http请求并导出URL文本

    tcpdump统计http请求并导出URL文本 tcpdump tcpdump是一个用于截取网络分组,并输出分组内容的工具.凭借强大的功能和灵活的截取策略,使其成为类UNIX系统下用于网络分析和问题排 ...

  9. centos6.5 搭建zabbix3.0

    一.搭建LAMP平台 注意zabbix3.0需要php5.4以上的版本 (1)安装依赖包 httpd和mysql安装过程省略 rpm -e httpd --nodeps yum -y install ...

  10. 初识python: 字典

    使用数据字典,编写一个多级菜单: 需求:每一级可返回上级,可退出. 多级菜单 #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:20180915 # ...