JZOJ 4249. 【五校联考7day1】游戏——斜率优化

原题

WYF从小就爱乱顶,但是顶是会造成位移的。他之前水平有限,每次只能顶出k的位移,也就是从一个整点顶到另一个整点上。我们现在将之简化到数轴上,即从 一个整点可以顶到与自己相隔在k之内的数轴上的整点上。

现在WYF的头变多了

,于是他能顶到更远的地方,他能顶到任意整点上。现在他在玩一个游戏,这个游 戏里他只能向正方向顶,同时如果他从i顶到j,他将得到a[j] * (j - i)的分数,其中a[j]是j点上的分数,且要求j > i, 他最后必须停在n上。
现给出1~n上的所有分数,原点没有分数。他现在在原点,没有分。WYF想知道他最多能得多少分。
吐槽:头变多了???

题目大意
给你一个长度为n的序列A,求 ∑ i = 1 b i > b j ( i > j , b 0 = 0 ) A b i ∗ ( b i − b i − 1 ) \sum^{b_i>b_j(i>j,b_0=0)}_{i=1}A_{b_i}*(b_i-b_{i-1}) i=1bi>bj(i>j,b0=0)Abi(bibi1) 的最大值。

Input

第一行一个整数n。
第二行有n个整数,其中第i个数表示a[j]。

Output

一个整数,表示WYF最多能得到的分数。

Sample Input

3
1 1 50

Sample Output

150

Data Constraint

对于60%的数据,n<=1000;
对于100%的数据,n<=100000,0<=a[j]<=50。

几个显然的事实

  1. 这题肯定用DP
  2. O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)过不了(这是废话)
    所以要优化

我一开始只打出了 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)的暴力(相对于正解,应该算吧)
然后想办法优化。
四边形不等式??拉倒,肯定不是。
斜率优化??
之前■■■大佬说过

“斜率优化不能随便用,要满足决策单调性,至于决策单调性是什么,不跟你们解释了”

EMMM。。。好像不满足
姑且认为不能用。。
后来还想到二分,三分什么的,
直到脑海里浮现出这样一幅画面

JZOJ 4249. 【五校联考7day1】游戏——斜率优化_第1张图片
即 F i = F j + a i ( i − j ) > F k + a i ( i − k )    ( k < j < i ∧ a j , a k > a [ j + 1 , i ] ) 即F_i=F_j+a_i(i-j)>F_k+a_i(i-k)\;(k<j<i \land a_j,a_k>a_{[j+1,i]}) Fi=Fj+ai(ij)>Fk+ai(ik)(k<j<iaj,ak>a[j+1,i])
所以 F i F_i Fi一定是从最大的,满足 ( j < i ∧ a j > a [ j + 1 , i ] ) (j<i\land a_j>a_{[j+1,i]}) (j<iaj>a[j+1,i]) j j j转移而来的。

可以用单调栈维护!(虽然我还不知道我打的优化是什么)

等等,为什么长得那么像维护凸包的思路, a i a_i ai还越来越小

JZOJ 4249. 【五校联考7day1】游戏——斜率优化_第2张图片

难道这是■率■化???

似乎那位大佬的话可以丢一边,暂时不管了。

当 F j + a i ( i − j ) > F k + a i ( i − k )    ( k < j < i ∧ a j , a k > a [ j + 1 , i ] ) 当F_j+a_i(i-j)>F_k+a_i(i-k)\;(k<j<i \land a_j,a_k>a_{[j+1,i]}) Fj+ai(ij)>Fk+ai(ik)(k<j<iaj,ak>a[j+1,i])
F j − F k > a i ( j − k ) F_j-F_k>a_i(j-k) FjFk>ai(jk)
即 F j − F k j − k > a i 时 , 即\frac{F_j-F_k}{j-k}>a_i时, jkFjFk>ai
选 F j 更 优 选F_j更优 Fj
F j − F k j − k 越 接 近 a i , F j − F k j − k 越 小 F j 越 优 , 但 必 须 满 足 F j − F k j − k > a i \frac{F_j-F_k}{j-k}越接近a_i,\frac{F_j-F_k}{j-k}越小\\F_j越优,但必须满足\frac{F_j-F_k}{j-k}>a_i jkFjFkai,jkFjFkFjjkFjFk>ai
若把 ( j , F j ) (j,F_j) (j,Fj) ( k , F k ) (k,F_k) (k,Fk)看作点
那上面这个和斜率公式 Y 1 − Y 2 X 1 − X 2 \frac{Y_1-Y_2}{X_1-X_2} X1X2Y1Y2一模一样了。
如图,横坐标表示 i i i,纵坐标表示 F i F_i Fi
JZOJ 4249. 【五校联考7day1】游戏——斜率优化_第3张图片
直线DG的斜率为 a i a_i ai
F i = F D 的 横 坐 标 + a i ( i − D 的 横 坐 标 ) F_i=F_{D的横坐标}+a_i(i-D的横坐标) Fi=FD+ai(iD)
DE,EF的斜率都比DG小,即使加入一条相同斜率的直线,
接在F上,对后面的贡献也不如DG
同时对 F i F_i Fi也没有贡献。
直接弹栈弹掉。

这就是 斜率优化

时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

至于斜率优化的限制,

转移方程必须可以恒等变形为直线解析式,求出斜率

至于决策单调性,这题似乎不满足。
如数据

3
2 1 3

但需要满足对于
有决策 k , j ( k < j ) k,j(k<j) kj(k<j)
对于所有 i ( i > j ) i(i>j) i(i>j)
要么k永远比j优
要么j永远比k优

#include
#include
using namespace std;
int a[100010],f[100010];
int ma[100010];
int stack[100010],top=0;
int main()
{
	freopen("game.in","r",stdin);
	freopen("game.out","w",stdout);
	memset(f,0,sizeof(f));
	int n,i,j,l,r,m1,m2;
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
	if(n<=1000)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			for(j=0;j<i;j++)
			{
				if(f[j]+a[i]*(i-j)>f[i]) f[i]=f[j]+a[i]*(i-j);
			}
		}
	}
	else
	{
		ma[0]=0;a[0]=2147483647;top=0;
		stack[0]=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			while(a[i]>a[stack[top]]) top--;
			ma[i]=stack[top];
			top++;stack[top]=i;
		}
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			f[i]=f[ma[i]]+(i-ma[i])*a[i];
		}
	}
	printf("%d\n",f[n]);
	return 0;
}

你可能感兴趣的:(DP,题目)