hdu3507,斜率优化dp
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斜率优化\\(dp\\)入门题。
先从\\(n^2\\)的\\(dp\\)开始
设\\(S_i=\\sum_i=1^n a_i\\)
\\(f_i\\)为输出前\\(i\\)个的最小代价。
显然有\\(f_i=min(f_j+(S_i-S_j)^2+M)(j<k)\\)
考虑对于点i。j比k\\((j>k)\\)更优当且仅当
\\(f_j+(S_i-S_j)^2<f_k+(S_i-S_k)^2\\)
\\(f_j+S_j^2-2S_iS_j<f_k+S_k^2-2S_iS_k\\)
\\((f_j+S_j^2)-(f_k+S_k^2)<2Si(S_j-S_k)\\)
即\\(\\huge \\frac (f_j+S_j^2)-(f_k+S_k^2)(S_j-S_k)<2Si\\)
不妨设左式为\\(P(j,k)\\)
也就是说
如果\\(P(j,k)<2Si\\),那么\\(j\\)就比\\(k\\)更优。
我们发现如果把\\(f_i+S_i^2\\)这个东西看做\\(y\\),\\(S_i\\)看做\\(x\\)
式子就变成了这样
\\(\\huge \\fracy_j-y_kx_j-x_k<2Si\\)
于是我们可以把每个决策点想象一个在二维平面直角坐标系上的点(\\(x\\),\\(y\\))。
这有什么用呢?
我们发现,对于\\(i\\)来说,最优的决策就是那个斜率最小的点。
我们就可以维护一个斜率递增的下凸壳,每次加入时更新。
因为这里\\(Si\\)是单调递增的,用单调队列就可以维护了。
否则就在凸壳上二分,找到小于\\(2Si\\)的最近的点。
/*
@Date : 2019-07-31 08:27:46
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*/
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define IL inline
#define RG register
#define gi getint()
#define gc getchar()
#define File(a) freopen(a".in","r",stdin);freopen(a".out","w",stdout)
IL int getint()
RG int xi=0;
RG char ch=gc;
bool f=0;
while(ch<'0'||ch>'9')ch=='-'?f=1:f,ch=gc;
while(ch>='0'&&ch<='9')xi=(xi<<1)+(xi<<3)+ch-48,ch=gc;
return f?-xi:xi;
template<typename T>
IL void pi(T k,char ch=0)
if(k<0)k=-k,putchar('-');
if(k>=10)pi(k/10,0);
putchar(k%10+'0');
if(ch)putchar(ch);
const int N=5e5+7;
int s[N];
int f[N];
inline int sqr(int i)return i*i;
inline double X(int j,int k)
return (f[j]+sqr(s[j])-f[k]-sqr(s[k]));
inline double Y(int j,int k)
return (s[j]-s[k]);
int main(void)
int n,m;
while(cin>>n>>m)
s[0]=0;
for(int i=1;i<=n;++i)s[i]=gi;
for(int i=1;i<=n;++i)s[i]+=s[i-1];
int l=1,r=0;
static int Q[N*2];
Q[++r]=0;
for(int i=1;i<=n;++i)
while(l<r&&X(Q[l+1],Q[l])<=2*s[i]*Y(Q[l+1],Q[l]))++l;
f[i]=f[Q[l]]+sqr(s[i]-s[Q[l]])+m;
while(l<r&&X(i,Q[r])*Y(Q[r],Q[r-1])<=X(Q[r],Q[r-1])*Y(i,Q[r]))--r;
Q[++r]=i;
cout<<f[n]<<endl;
return 0;
以上是关于hdu3507,斜率优化dp的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
DP(斜率优化):HDU 3507 Print Article