標籤:dp 斜率最佳化
Description
L公司有N個工廠,由高到底分布在一座山上。,工廠1在山頂,工廠N在山腳。 由於這座山處於高原內陸地區(乾燥少雨),L公司一般把產品直接堆放在露天,以節省費用。突然有一天,L公司的總裁L先生接到氣象部門的電話,被告知三天之後將有一場暴雨,於是L先生決定緊急在某些工廠建立一些倉庫以免產品被淋壞。由於地形的不同,在不同工廠建立倉庫的費用可能是不同的。第i個工廠目前已有成品Pi件,在第i個工廠位置建立倉庫的費用是Ci。對於沒有建立倉庫的工廠,其產品應被運往其他的倉庫進行儲藏,而由於L公司產品的對外銷售處設定在山腳的工廠N,故產品只能往山下運(即只能運往編號更大的工廠的倉庫),當然運送產品也是需要費用的,假設一件產品運送1個單位距離的費用是1。假設建立的倉庫容量都都是足夠大的,可以容下所有的產品。你將得到以下資料: 工廠i距離工廠1的距離Xi(其中X1=0); 工廠i目前已有成品數量Pi; 在工廠i建立倉庫的費用Ci; 請你協助L公司尋找一個倉庫建設的方案,使得總的費用(建造費用+運輸費用)最小。
Input
第一行包含一個整數N,表示工廠的個數。接下來N行每行包含兩個整數Xi, Pi, Ci, 意義如題中所述。
Output
僅包含一個整數,為可以找到最優方案的費用。
Sample Input3
0 5 10
5 3 100
9 6 10
Sample Output32
HINT
在工廠1和工廠3建立倉庫,建立費用為10+10=20,運輸費用為(9-5)*3 = 12,總費用32。如果僅在工廠3建立倉庫,建立費用為10,運輸費用為(9-0)*5+(9-5)*3=57,總費用67,不如前者優。【資料規模】對於20%的資料, N ≤500;對於40%的資料, N ≤10000;對於100%的資料, N ≤1000000。 所有的Xi, Pi, Ci均在32位帶正負號的整數以內,保證中間計算結果不超過64位帶正負號的整數。
Source
裸DP很水。。。但是O(n^2)承受不起這麼大的範圍,一定TLE,只能採取小於O(n)的斜率最佳化DP,具體就是維護一個雙向隊列,使得隊列內的點形成下凸的函數映像,這樣就能舍掉很多不必繼續迴圈DP的非最優解,具體可以參考JSOI集訓隊論文《單調性最佳化在動態規劃中的應用》
下面是我花了將近半個小時,按照上面的論文推出來的:
推完以後就可以做了,每次舍掉隊首一定不是最優解的元素,維護隊列中的斜率單調遞增(清除斜率單調遞減的部分)後再添加新的f[i],i∈[1,n]
#include <stdio.h>#define MAXN 1000500long long int f[MAXN],x[MAXN],c[MAXN],sum[MAXN],sump[MAXN],p[MAXN],q[MAXN]; //f[i]=在第i個工廠修倉庫時的所有最少總費用//f[i]=min{f[j]+w[i,j]+c[i]},c[i]=第i個工廠修倉庫的費用,w[i,j]=把i到j的貨物運到j的費用//sum[i]=前i個工廠距離和//q[]數組用於類比隊列long long int getF(int i,int j) //求f[j]+w[i,j]{ return f[i]+sum[i]-f[j]-sum[j];}int main(){ int i,j,n; //輸入 scanf("%d",&n); for(i=1;i<=n;i++) { scanf("%lld%lld%lld",&x[i],&p[i],&c[i]); sum[i]=sum[i-1]+x[i]*p[i]; sump[i]=sump[i-1]+p[i]; } int h=0,t=1; for(i=1;i<=n;i++) { //DP斜率最佳化,維護下凸函數 //f[j]+sum[j]-f[i]-sum[i] //-----------------------<x[i],i>j,證明i狀態比j狀態更好 // sump[j]-sump[i] //隊首部分只需從最優的狀態開始就行,隊尾部分要舍掉不單調遞增的部分後再入隊 while(h<t&&getF(q[h+1],q[h])<x[i]*(sump[q[h+1]]-sump[q[h]])) h++; f[i]=f[q[h]]+sum[q[h]]-x[i]*sump[q[h]]+x[i]*sump[i]-sum[i]+c[i]; while(h<t&&getF(q[t],i)*(sump[q[t-1]]-sump[q[t]])<=getF(q[t-1],q[t])*(sump[q[t]]-sump[i])) t--; //隊尾斜率比前面元素小的出隊 q[++t]=i; //新的入隊 } printf("%lld\n",f[n]); return 0;}