1492: [NOI2007]货币兑换Cash Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MB Description 小Y最近在一家金券交易所工作.该金券交易所只发行交易两种金券:A纪念券(以下简称A券)和 B纪念券(以下 简称B券).每个持有金券的顾客都有一个自己的帐户.金券的数目可以是一个实数.每天随着市场的起伏波动, 两种金券都有自己当时的价值,即每一单位金券当天可以兑换的人民币数目.我们记录第 K 天中 A券 和 B券 的 价值分别为 AK 和 BK(元/…

洛谷 P4093 [HEOI2016/TJOI2016]序列 CDQ分治优化DP 题目描述 佳媛姐姐过生日的时候,她的小伙伴从某宝上买了一个有趣的玩具送给他. 玩具上有一个数列,数列中某些项的值可能会变化,但同一个时刻最多只有一个值发生变化.现在佳媛姐姐已经研究出了所有变化的可能性,她想请教你,能否选出一个子序列,使得在任意一种变化中,这个子序列都是不降的?请你告诉她这个子序列的最长长度即可. 输入格式 输入的第一行有两个正整数 \(n,m\),分别表示序列的长度和变化的个数. 接下来一行有 \…

题目链接  LIS2 经典的三维偏序问题. 考虑$cdq$分治. 不过这题的顺序应该是 $cdq(l, mid)$ $solve(l, r)$ $cdq(mid+1, r)$ 因为有个$DP$. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i, a, b) for (int i(a); i <= (b); ++i) #define dec(i, a, b) for (int i(a); i >= (b); --…

设f[i]是以i位置为结尾的最长满足条件子序列的长度 那么j能转移到i的条件是,$j<i , max[j]<=a[i] , a[j]<=min[i]$,其中max和min表示这个位置能变化出来的最大值或最小值 这个东西用一个cdq来做 具体来说,先做左半区间,然后左边按max排序,右边按a排序,把左边的f按a为下标加到树状数组里,右面的用min来查,最后在做右半区间 #include<bits/stdc++.h> #define CLR(a,x) memset(a,x,siz…

P4027 [NOI2007]货币兑换 显然,如果某一天要买券,一定是把钱全部花掉.否则不是最优(攒着干啥) 我们设$f[j]$为第$j$天时用户手上最多有多少钱 设$w$为花完钱买到的$B$券数 $f[j]=R_{j}*w*A_{j}+w*B_{j}$ $w=f[j]/(R_{j}*A_{j}+B_{j})$ 在第$i$天的转移方程: $f[i]=R_{j}*w*A_{i}+w*B_{i}$ $w*B_{i}=-R_{j}*w*A_{i}+f[i]$ $w=-A_{i}/B_{i}*R_{j}…

[NOI2007]货币兑换 LG传送门 妥妥的\(n \log n\)cdq做法. 这题用cdq分治也可以\(n \log n\)但是在洛谷上竟然比一些优秀的splay跑得慢真是见了鬼了看来还是人丑常数大的问题 先推式子 (这一段与其他题解不会有太多不同,已经了解了的同学可以略过,注意一下转移中\(x\)和\(k\)表示什么就行了.) 设\(f[i]\)表示到第\(i\)天最多有多少钱,\(g[i]\)表示用第\(i\)天时的钱最多能买多少B券,易知\(g[i] = \frac {f[i]} {…

斜率在转移顺序下不满足单调性的斜率优化\(DP\),用动态凸包来维护.送命题. 简化版题意:每次在凸包上插入一个点,以及求一条斜率为\(K\)的直线与当前凸包的交点.思路简单实现困难. \(P.s\),不是特别建议用\(Set\)来维护动态凸包,万一中间哪一点功能实现\(STL\)没有提供就\(GG\)了.(比如要有两种比较运算符.)本人因此重构了三次\(:)\) 代码来源:黄学长的代码的魔改版. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; co…

BZOJ3963: [WF2011]MachineWorks Description 你是任意性复杂机器公司(Arbitrarily Complex Machines, ACM)的经理,公司使用更加先进的机械设备生产先进的机器.原来的那一台生产机器已经坏了,所以你要去为公司买一台新的生产机器.你的任务是在转型期内尽可能得到更大的收益.在这段时间内,你要买卖机器,并且当机器被ACM公司拥有的时候,操控这些机器以获取利润.因为空间的限制,ACM公司在任何时候都只能最多拥有一台机器. 在转型期内,有若…

先说一下斜率优化:这是一种经典的dp优化,是OI中利用数形结合的思想解决问题的典范,通常用于优化dp,有时候其他的一些决策优化也会用到,看待他的角度一般有两种,但均将决策看为二维坐标系上的点,并转化为维护凸壳,一种根据两点的斜率与某一常数的大小关系推断二者的优劣,一种将转移方程化为相关直线方程,通过取得最大(小)截距来求最优解.关于其实现方法上,当点的x坐标单调时,可依据比较常数是否单调选择单调队列或单调栈,而当其x坐标不单调时常常使用CDQ分治或平衡树来实现. 千万别用替罪羊来写动态凸壳!!!…

 先写出朴素的DP方程f[i][j]=f[k][j-1]+h[k+1][i] {k<i}(h表示[k+1,j]有几个不同的数)  显然时间空间复杂度都无法承受   仔细想想可以发现对于一个点 i 从 k 转移了,证明了 1~k 中 k 一定是最优的,不论对于i或者i之后的任何点x都是如此,不存在对i最优但对i之后的任何点x更优,否则i也可以更优(因为只多了一段h[i+1][x](i<x),而这一段显然是相同的),其实打表也能看出来(orz CYC!) 证明: 假设a<b,k>l,a…