题意理解 圣诞老人共有\(M\)个饼干,准备全部分给\(N\)个孩子. 每个孩子有一个贪婪度,第 i 个孩子的贪婪度为 \(g[i]\). 如果有 \(a[i]\) 个孩子拿到的饼干数比第 \(i\) 个孩子多,那么第 \(i\) 个孩子会产生 \(g[i] \times a[i]\)的怨气. 给定\(N.M\)和序列\(g\),圣诞老人请你帮他安排一种分配方式,使得每个孩子至少分到一块饼干,并且所有孩子的怨气总和最小. 输入格式 第一行包含两个整数N,M. 第二行包含N个整数表示\(g_1\)…

传送门 解题思路: 贪心的想,贪婪值越大的孩子应该分得更多的饼干,那么先sort一遍在此基础上进行dp.最直观的方向,可以设dp[i][j]为前i个孩子一共分得j块饼干的怨恨最小值.然后转移第i+1个孩子的状态,设a[i]为比第i个孩子拿到更多饼干的孩子的个数,这时会出现两种情况: 1.第i+1个孩子获得的饼干比第i个孩子少,那么a[i+1]=i 2.第i+1个孩子获得了跟第i个孩子一样多的饼干,那么我们还要找i前面有多少个和i获得同样多的饼干的孩子个数,然后再求出a[i+1] 显而易见第二种情…

\(CH 5105 Cookies\) \(solution:\) 真是好题一道!这道题我想了很久很久,就得这一题可以直接完全贪心,可惜最后还是失败了,但是对贪心的深入思考也换来了一个最优解方案.然后这一题的DP也考的很有技术! 贪心1:这一道题当时第一眼就是贪心.首先不管每一个孩子的贪婪度,只要我们将糖果分为 \(N\) 份,实际上就已经确定了会存在多少个孩子他们的糖果数比多少个其他孩子要少.于是我们贪心的让贪婪度小的孩子去做那些糖果数比多少个其他孩子要少的孩子.(虽然这在伦理上说不过去) 贪…

问题问的是最少可以把一个字符串分成几段,使每段都是回文串. 一开始想直接区间DP,dp[i][j]表示子串[i,j]的答案,不过字符串长度1000,100W个状态,一个状态从多个状态转移来的,转移的时候要枚举,这样时间复杂度是不可行的. 然后我就想降维度了,只能线性DP,dp[i]表示子串[0,i]的答案.这样可以从i-1转移到i,str[i]单独作一段或者str[i]能和前面的组成回文串,方程如下: dp[i]=min(dp[i-1]+1,dp[j-1]+1) (子串[j,i]是回文串) 现在…

题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=28214 题目大意:源串有如下变形:每次将串切为两半,位置颠倒形成新串.问经过K次变形后,与目标串相同的变形方案数.mod 1000000007. 解题思路: 奇葩的字符串DP.照着别人的题解写的,解释不出原理是什么. 首先统计出经过1次变形,就能和目标串相同的中间产物串(包含源串)的个数cnt.len表示源串长度,那么len-cnt就表示和目标串不同的个数. 用…

//Accepted 400 KB 109 ms //dp线性 //dp[i][j]=max(dp[i-1][k]+a[i][j-k]) //在前i门课上花j天得到的最大分数,等于max(在前i-1门课上花k天+在第i门课上花j-k天得到的分数) #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <queue> #include <cmath> #include &…

我们在解决一些线性区间上的最优化问题的时候,往往也能够利用到动态规划的思想,这种问题可以叫做线性dp.在这篇文章中,我们将讨论有关线性dp的一些问题. 在有关线性dp问题中,有着几个比较经典而基础的模型,例如最长上升子序列(LIS).最长公共子序列(LCS).最大子序列和等,那么首先我们从这几个经典的问题出发开始对线性dp的探索. 首先我们来看最长上升子序列问题. 这个问题基于这样一个背景,对于含有n个元素的集合S = {a1.a2.a3……an},对于S的一个子序列S‘ = {ai,aj,ak…

Maximum sum Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 33918   Accepted: 10504 Description Given a set of n integers: A={a1, a2,..., an}, we define a function d(A) as below: Your task is to calculate d(A). Input The input consists o…

题目链接:http://poj.org/problem?id=1050 思路分析: 该题目为经典的最大子矩阵和问题,属于线性dp问题:最大子矩阵为最大连续子段和的推广情况,最大连续子段和为一维问题,而最大子矩阵为二维问题, 可以考虑将二维问题转换为一维问题,即变为最大子段和问题即可求解: 先考虑暴力解法,暴力解法需要枚举子矩阵的左上角元素的坐标与子矩阵的右下角坐标即可枚举所有的子矩阵:对于每个子矩阵,考虑压缩子矩阵的每一列 元素,即求每一列的元素的和,这样子矩阵就转换为一维的情况,再使用最大子段…

线性DP经典题. dp[i]表示以i为结尾最大连续和,状态转移方程dp[i] = max (a[i] , dp[i - 1] + a[i]) AC代码: #include<cstdio> #define max(x, y) (x) > (y) ? (x) : (y) const int maxn = 1e6 + 5; const int inf = 1 << 30; int dp[maxn]; int main(){ int n, T; scanf("%d"…