标签: 单调队列

[NOIP2017普及]跳房子 题解

[NOIP2017普及]跳房子 题解

题目地址:洛谷:【P3957】跳房子 – 洛谷

题目描述

跳房子,也叫跳飞机,是一种世界性的儿童游戏,也是中国民间传统的体育游戏之一。跳房子的游戏规则如下:
在地面上确定一个起点,然后在起点右侧画n个格子,这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字(整数),表示到达这个格子能得到的分数。玩家第一次从起点开始向右跳,跳到起点右侧的一个格子内。第二次再从当前位置继续向右跳,依此类推。规则规定:玩家每次都必须跳到当前位置右侧的一个格子内。玩家可以在任意时刻结束游戏,获得的分数为曾经到达过的格子中的数字之和。
现在小R研发了一款弹跳机器人来参加这个游戏。但是这个机器人有一个非常严重的缺陷,它每次向右弹跳的距离只能为固定的d。小R希望改进他的机器人,如果他花g个金币改进他的机器人,那么他的机器人灵活性就能增加g,但是需要注意的是,每次弹跳的距离至少为1。具体而言,当g<d时,他的机器人每次可以选择向右弹跳的距离为d-g,d-g+1,d-g+2,…,d+g-2,d+g-1,d+g;否则(当g≥d时),他的机器人每次可以选择向右弹跳的距离为1,2,3,…,d+g-2,d+g-1,d+g。
现在小R希望获得至少k分,请问他至少要花多少金币来改造他的机器人。

输入输出格式

输入格式:
第一行三个正整数 n , d , k ,分别表示格子的数目,改进前机器人弹跳的固定距离,以及希望至少获得的分数。相邻两个数 之间用一个空格隔开。
接下来 n 行,每行两个正整数 xi, si ,分别表示起点到第 i 个格子的距离以及第 i 个格子的分数。两个数之间用一个空格隔开。保证 xi 按递增顺序输入。

输出格式:
共一行,一个整数,表示至少要花多少金币来改造他的机器人。若无论如何他都无法获得至少 k 分,输出 -1 。

输入输出样例

输入样例#1:

7 4 10
2 6
5 -3
10 3
11 -3
13 1
17 6
20 2

输出样例#1:

2

输入样例#2:

7 4 20
2 6
5 -3
10 3
11 -3
13 1
17 6
20 2

输出样例#2:

-1

说明

jump data - [NOIP2017普及]跳房子 题解

题解

很容易看出来这应该是一个二分答案验证的套路,我们二分花费金币的数量,通过这个值确定跳跃的长度范围,可以用这样的DP来计算到每个位置为终点的最大路径和。
$$ dp[i] = \max_{\text{在跳跃范围内}} \{ dp[j] \} + val[i] $$
由于跳跃范围是定长区间,我们想到了滑动窗口,显然可以用单调队列来维护定长区间最大值,从而完成$O(1)$的转移。这样,复杂度就降为$O(n \log n)$,可以通过本题。
吐槽:好久没写代码了手都生成什么样子了QAQ,这破题还花了半小时……

代码

// Code by KSkun, 2018/8
#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cstring>

#include <algorithm>

typedef long long LL;

inline char fgc() {
    static char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2)
        ? EOF : *p1++;
}

inline LL readint() {
    register LL res = 0, neg = 1; register char c = fgc();
    for(; !isdigit(c); c = fgc()) if(c == '-') neg = -1;
    for(; isdigit(c); c = fgc()) res = res * 10 + c - '0';
    return res * neg;
}

inline char readsingle() {
    register char c;
    while(!isgraph(c = fgc())) {}
    return c;
}

const int MAXN = 5000005;

int n, d, k, dis[MAXN], val[MAXN], que[MAXN], ql, qr;
LL dp[MAXN], sum;

inline bool check(int mid) {
    memset(dp, 0xc0, sizeof(dp));
    dp[0] = 0;
    int dl = std::max(1, d - mid), dr = d + mid, now = 0;
    ql = qr = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        while(dis[i] - dis[now] >= dl && now < i) {
            while(ql < qr && dp[que[qr - 1]] <= dp[now]) qr--;
            que[qr++] = now; now++;
        }
        while(ql < qr && dis[i] - dis[que[ql]] > dr) ql++;
        if(ql < qr) dp[i] = dp[que[ql]] + val[i];
        if(dp[i] >= k) return true;
    }
    return false;
}

int main() {
    n = readint(); d = readint(); k = readint();
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        dis[i] = readint(); val[i] = readint();
        if(dis[i] > 0) sum += dis[i];
    }
    if(sum < k) {
        puts("-1"); return 0;
    }
    int l = 0, r = dis[n] + 5, mid;
    while(r - l > 1) {
        mid = (l + r) >> 1;
        if(check(mid)) r = mid; else l = mid;
    }
    printf("%d", r);
    return 0;
}
[USACO12MAR]花盆Flowerpot 题解

[USACO12MAR]花盆Flowerpot 题解

题目地址:洛谷:【P2698】[USACO12MAR]花盆Flowerpot – 洛谷

题目描述

老板需要你帮忙浇花。给出N滴水的坐标,y表示水滴的高度,x表示它下落到x轴的位置。
每滴水以每秒1个单位长度的速度下落。你需要把花盆放在x轴上的某个位置,使得从被花盆接着的第1滴水开始,到被花盆接着的最后1滴水结束,之间的时间差至少为D。
我们认为,只要水滴落到x轴上,与花盆的边沿对齐,就认为被接住。给出N滴水的坐标和D的大小,请算出最小的花盆的宽度W。

输入输出格式

输入格式:
第一行2个整数 N 和 D。
第2.. N+1行每行2个整数,表示水滴的坐标(x,y)。

输出格式:
仅一行1个整数,表示最小的花盆的宽度。如果无法构造出足够宽的花盆,使得在D单位的时间接住满足要求的水滴,则输出-1。

输入输出样例

输入样例#1:

4 5
6 3
2 4
4 10
12 15

输出样例#1:

2

说明

【样例解释】
有4滴水, (6,3), (2,4), (4,10), (12,15).水滴必须用至少5秒时间落入花盆。花盆的宽度为2是必须且足够的。把花盆放在x=4..6的位置,它可以接到1和3水滴, 之间的时间差为10-3 = 7满足条件。
【数据范围】
40%的数据:1 ≤ N ≤ 1000,1 ≤ D ≤ 2000;
100%的数据:1 ≤ N ≤ 100000,1 ≤ D ≤ 1000000,0≤x,y≤10^6。

题解

按照x对水滴排个序,维护一个单增和单降的单调队列,每次更新就从队首弹元素弹到刚好大于D,然后用队首队尾的元素x之差更新答案即可。

代码

// Code by KSkun, 2018/5
#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cstring>

#include <algorithm>

typedef long long LL;

inline char fgc() {
    static char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2) ? EOF 
        : *p1++;
}

inline LL readint() {
    register LL res = 0, neg = 1;
    register char c = fgc();
    while(!isdigit(c)) {
        if(c == '-') neg = -1;
        c = fgc();
    }
    while(isdigit(c)) {
        res = (res << 1) + (res << 3) + c - '0';
        c = fgc();
    }
    return res * neg;
}

const int MAXN = 100005;

int n, d;
int que[MAXN], ql, qr;

struct Node {
    int x, y;
} drop[MAXN];

inline bool cmp(Node a, Node b) {
    return a.x < b.x;
}

int main() {
    n = readint(); d = readint();
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        drop[i].x = readint(); drop[i].y = readint();
    }
    std::sort(drop + 1, drop + n + 1, cmp);
    int ans = 1e9;
    ql = qr = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        while(ql < qr && drop[que[qr - 1]].y <= drop[i].y) qr--;
        que[qr++] = i;
        while(ql < qr && drop[que[ql + 1]].y - drop[que[qr - 1]].y >= d) ql++;
        if(drop[que[ql]].y - drop[que[qr - 1]].y >= d) 
            ans = std::min(ans, drop[que[qr - 1]].x - drop[que[ql]].x);
    }
    ql = qr = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        while(ql < qr && drop[que[qr - 1]].y >= drop[i].y) qr--;
        que[qr++] = i;
        while(ql < qr && drop[que[qr - 1]].y - drop[que[ql + 1]].y >= d) ql++;
        if(drop[que[qr - 1]].y - drop[que[ql]].y >= d) ans = 
            std::min(ans, drop[que[qr - 1]].x - drop[que[ql]].x);
    }
    printf("%d", ans == 1e9 ? -1 : ans);
    return 0;
}
[HNOI2008]玩具装箱 题解 & DP斜率优化原理与实现

[HNOI2008]玩具装箱 题解 & DP斜率优化原理与实现

题目地址:洛谷:【P3195】[HNOI2008]玩具装箱TOY – 洛谷、BZOJ:问题 1010. — [HNOI2008]玩具装箱toy

题目描述

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.

输入输出格式

输入格式:
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

输出格式:
输出最小费用

输入输出样例

输入样例#1:

5 4
3
4
2
1
4

输出样例#1:

1

题解 & 斜率优化介绍

斜率优化是什么

斜率优化是一类利用决策单调性来优化DP转移的优化方式。因为其原理中一部分形似斜率,故名为斜率优化。

以本题为例,斜率优化怎么用

注意:以下推导为斜率优化的感性证明,严格的数学证明请参见其他资料。
首先我们很容易能想到的DP转移方程如下
dp[i] = \min\{ dp[j] + (sum[i] - sum[j] + i - j - 1 - L)^2 \}
我们令f[i] = sum[i] - i, C = L + 1,有
dp[i] = \min\{ dp[j] + (f[i] - f[j] - C)^2 \}
如果j是一个决策点,我们去掉min标记,展开平方,得到下式
dp[i] = dp[j] + f[i]^2 - 2f[i](f[j] + C) + (f[j] + C)^2
将与i无关的项放在等号右侧,而其他移至等号左侧
dp[i] + 2f[i](f[j] + C) - f[i]^2 = dp[j] + (f[j] + C)^2
在这个式子里,我们可以把2f[i]看成直线的斜率,那么就是一个斜率为2f[i]且过点 (f[j] + C, dp[j] + (f[j] + C)^2) 的一条直线,其纵截距为dp[i] - f[i]^2。显然我们想让这个值最小,我们使用类似线性规划的思路,知道当这个值最小的时候决策点应该在一个下凸壳上,就可以用单调队列维护这个凸包。
对于决策点j和k,规定k > j,如果k比j的决策更优,在这个题里面就是
dp[k] + (f[i] - f[k] - C)^2 < dp[j] + (f[i] - f[j] - C)^2
移项,我们会得到
dp[k] - dp[j] + (f[k] - C)^2 - (f[j] - C)^2 - 2f[i](f[k] - f[j]) > 0

\frac{dp[k] - dp[j] + (f[k] - C)^2 - (f[j] - C)^2}{2(f[k] - f[j])} > f[i]
这就是最终我们来判断单调队列中哪些点需要弹出的依据,其式子也形似斜率(实际上就是前面我们求出来的直线的斜率)。我们总是保持单调队列队首的决策点对于当前最优,而插入是把不如当前点优的点删去。因为f[i]是单调递增的,单调队列的维护也有了依据。
每一次转移用单调队列队首的点去转移即可。

代码

// Code by KSkun, 2018/3
#include <cstdio>

typedef long long LL;

inline char fgc() {
    static char buf[100000], *p1 = buf, *p2 = buf;
    return p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 100000, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++;
}

inline int readint() {
    register int res = 0, neg = 1;
    char c = fgc();
    while(c < '0' || c > '9') {
        if(c == '-') neg = -1;
        c = fgc();
    }
    while(c >= '0' && c <= '9') {
        res = res * 10 + c - '0';
        c = fgc();
    }
    return res * neg;
}

const int MAXN = 50005;

int n, c, l, r, q[MAXN];
LL f[MAXN], dp[MAXN];

inline double sqr(LL x) {
    return x * x;
}

inline double slope(int x, int y) {
    return (dp[y] - dp[x] + sqr(f[y] + c) - sqr(f[x] + c)) / (2.0 * (f[y] - f[x]));
}

int main() {
    n = readint();
    c = readint() + 1;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        f[i] = f[i - 1] + readint();
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        f[i] += i;
    }
    l = 1;
    r = 0;
    q[++r] = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        while(l < r && slope(q[l], q[l + 1]) <= f[i]) l++;
        dp[i] = dp[q[l]] + sqr(f[i] - f[q[l]] - c);
        while(l < r && slope(q[r], i) < slope(q[r - 1], q[r])) r--;
        q[++r] = i;
    }
    printf("%lld", dp[n]);
    return 0;
}