• BZOJ1010: [HNOI2008]玩具装箱toy


    1010: [HNOI2008]玩具装箱toy

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    Description

    P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京。他使用自己的压缩器进行压
    缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中。P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过
    压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的。同时如果一个一维容
    器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一
    个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<=K<=j 制作容器的费用与容器的长度有关,根据教授研究,
    如果容器长度为x,其制作费用为(X-L)^2.其中L是一个常量。P教授不关心容器的数目,他可以制作出任意长度的容
    器,甚至超过L。但他希望费用最小.

    Input

    第一行输入两个整数N,L.接下来N行输入Ci.1<=N<=50000,1<=L,Ci<=10^7

    Output

    输出最小费用

    Sample Input

    5 4
    3
    4
    2
    1
    4

    Sample Output

    1

    题解

    斜率优化入门题。
    不难写出转移方程(dp[i] = min{dp[j] + (i - j - l - L + sum[i] - sum[j])^2}),其中(sum[i] = sum^{i}_{j = 1}c[i])
    (c = L + 1)(h[i] = sum[i] + i),去掉min,化简得到(化错了三次。。。还以为程序错了。耽误了好久)
    ((h[j] + c)^2 + dp[j] = 2h[i](h[j] + c) + dp[i] - h^2[i])
    (y =(h[j] + c)^2 + dp[j]),(k = 2h[i]),(x = h[j] + c),(b = dp[i] - h^2[i])
    得到(y = kx + b)的形式。不难发现x和k都是单调递增的。
    单调队列维护即可(想清楚边界即可,比如(0,0))。

    #include <iostream>
    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    #include <cstdlib>
    #include <algorithm>
    #include <queue>
    #include <vector>
    #include <map>
    #include <string> 
    #include <cmath> 
    #include <sstream>
    #define min(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
    #define max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
    #define abs(a) ((a) < 0 ? (-1 * (a)) : (a))
    template<class T>
    inline void swap(T &a, T &b)
    {
    	T tmp = a;a = b;b = tmp;
    }
    inline void read(long long &x)
    {
        x = 0;char ch = getchar(), c = ch;
        while(ch < '0' || ch > '9') c = ch, ch = getchar();
        while(ch <= '9' && ch >= '0') x = x * 10 + ch - '0', ch = getchar();
        if(c == '-') x = -x;
    }
    const long long INF = 0x3f3f3f3f;
    const long long MAXN = 100000 + 10;
    long long dp[MAXN], q[MAXN], he, ta, sum[MAXN], h[MAXN], n, L, c[MAXN];
    inline long long y(long long j)
    {
    	return (h[j] + L + 1) * (h[j] + L + 1) + dp[j];
    }
    inline long long x(long long i)
    {
    	return h[i] + L + 1;
    } 
    //点i与点j的斜率 
    inline long long s(long long i, long long j)
    {
    	return (y(i) - y(j)) / (x(i) - x(j));
    }
    //当前决策i的斜率
    inline long long s(long long i)
    {
    	return 2 * h[i];
    } 
    int  main()
    {
    	freopen("data.txt", "r", stdin);
    	read(n), read(L);
    	for(long long i = 1;i <= n;++ i) read(c[i]), sum[i] = sum[i - 1] + c[i], h[i] = sum[i] + i;
    	he = ta = 0;
    	for(long long i = 1;i <= n;++ i)
    	{
    		while(he < ta && s(i) > s(q[he], q[he + 1])) ++ he;
    		dp[i] = y(q[he]) - s(i) * x(q[he]) + h[i] * h[i];
    		while(he < ta && s(q[ta], i) < s(q[ta - 1], q[ta])) -- ta;
    		q[++ ta] = i;
    	}
    	printf("%lld", dp[n]);
    	return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huibixiaoxing/p/8410769.html
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