hdu 3507 Print Article (斜率优化dp)

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题意:n个数,分成若干段,每段的代价为,求最小代价。

思路:dp。

状态方程很显然个鬼。。。

dp[i] 表示处理完前面i个数的最小代价。

dp[0] = 0 ;

dp[i] = min(dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2) ( 0<j <i),sum[i]为a[i]的前缀和。

这复杂度是n^2的。。。然而n最大5E5…..boom….

 

斜率优化登场!

这篇博客讲得非常好

我们假设k<j<i。如果在j的时候决策要比在k的时候决策好,那么也是就是dp[j]+M+(sum[i]-sum[j])^2<dp[k]+M+(sum[i]-sum[k])^2。(因为是最小花费嘛,所以优就是小于)

两边移项一下,得到:(dp[j]+num[j]^2-(dp[k]+num[k]^2))/(2*(num[j]-num[k]))<sum[i]。我们把dp[j]-num[j]^2看做是yj,把2*num[j]看成是xj。

那么不就是yj-yk/xj-xk<sum[i]么?   左边是不是斜率的表示?

那么yj-yk/xj-xk<sum[i]说明了什么呢?  我们前面是不是假设j的决策比k的决策要好才得到这个表示的? 如果是的话,那么就说明g[j,k]=yj-jk/xj-xk<sum[i]代表这j的决策比k的决策要更优。

 

关键的来了:现在从左到右,还是设k<j<i,如果g[i,j]<g[j,k],那么j点便永远不可能成为最优解,可以直接将它踢出我们的最优解集。为什么呢?

我们假设g[i,j]<sum[i],那么就是说i点要比j点优,排除j点。

如果g[i,j]>=sum[i],那么j点此时是比i点要更优,但是同时g[j,k]>g[i,j]>sum[i]。这说明还有k点会比j点更优,同样排除j点。

排除多余的点,这便是一种优化!

 

接下来看看如何找最优解。

设k<j<i。

由于我们排除了g[i,j]<g[j,k]的情况,所以整个有效点集呈现一种上凸性质,即k j的斜率要大于j i的斜率。

这样,从左到右,斜率之间就是单调递减的了。当我们的最优解取得在j点的时候,那么k点不可能再取得比j点更优的解了,于是k点也可以排除。换句话说,j点之前的点全部不可能再比j点更优了,可以全部从解集中排除。

 

于是对于这题我们对于斜率优化做法可以总结如下:

1,用一个单调队列来维护解集。

2,假设队列中从头到尾已经有元素a b c。那么当d要入队的时候,我们维护队列的上凸性质,即如果g[d,c]<g[c,b],那么就将c点删除。直到找到g[d,x]>=g[x,y]为止,并将d点加入在该位置中。

3,求解时候,从队头开始,如果已有元素a b c,当i点要求解时,如果g[b,a]<sum[i],那么说明b点比a点更优,a点可以排除,于是a出队。最后dp[i]=getDp(q[head])。

 

代码:

 

作者: CrazyKK

ex-ACMer@hust,stackoverflow-engineer@sensetime

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