\[
\texttt{Description}
\]
有 \(n\) 头牛,每头牛都有自己的体重 \(W_i\) 和力量 \(S_i\) 。
将这 \(n\) 头牛摞在一起,每头牛的压扁指数定义为:压在该牛上面的牛的体重之和 \(-\) 该牛力量 。
您需要找到一种摞牛方案,使得压扁指数最大的牛的压扁指数最小。
求这个压扁指数。
\[
\texttt{Solution}
\]
- 微扰(邻项交换)证明贪心好题。
- 考虑任意一个摞牛方案,设该摞牛方案中,从顶端往底端数的第 \(i\) 头牛的体重为 \(W_i\) ,力量为 \(S_i\) 。
- 记 \(Z_i=\sum\limits_{j=1}\limits^{i}W_j\)(前 \(i\) 头牛体重和)。
- 我们考虑任意一个邻项,考虑交换:
第 \(i\) 头牛 | 第 \(i+1\) 头牛 | |
---|---|---|
交换前压扁指数 | \(Z_{i-1}-S_i\) | \(Z_{i-1}+W_i-S_{i+1}\) |
交换后压扁指数 | \(Z_{i-1}-S_{i+1}\) | \(Z_{i-1}+W_{i+1}-S_i\) |
- 我们发现需要比较这两个式子的值:
\[
\max(Z_{i-1}-S_i,Z_{i-1}+W_i-S_{i+1}) \\ \max(Z_{i-1}-S_{i+1},Z_{i-1}+W_{i+1}-S_i)
\]
- 式子内部减去 \(Z_{i-1}\) ,得:
\[
\max(-S_i,W_i-S_{i+1}) \\ \max(-S_{i+1},W_{i+1}-S_i)
\]
- 式子内部加上 \(S_i+S_{i+1}\) ,得:
\[
\max(S_{i+1},W_i+S_i) \\ \max(S_i,W_{i+1}+S_{i+1})
\]
- 注意到 \(W\) 为正整数,所以有 \(S_i \leq W_i+S_i\) ,\(S_{i+1} \leq W_{i+1}+S_{i+1}\) 。
- 也就是说当 \(S_{i+1} = \max(S_{i+1},W_i+S_i)\) 时,也定不会比 \(\max(S_i,W_{i+1}+S_{i+1})\) 大,另一式子同理。
- 故可以转化为比较这两个式子的值:
\[
W_i+S_i \\ W_{i+1}+S_{i+1}
\]
- 当 \(W_i+S_i \leq W_{i+1}+S_{i+1}\) 时,上式 \(\leq\) 下式,则交换前定不比交换后优。
- 当 \(W_i+S_i \geq W_{i+1}+S_{i+1}\) 时,上式 \(\geq\) 下式,则交换后定不比交换前劣。
- 我们将满足 \(W_i+S_i > W_j+S_j\) ,\(i<j\) 的点对 \((i,j)\) 视为一个逆序对,显然,在任意局面下,增加逆序对的数量都不会使整体结果变优,减少逆序对的数量都不会使整体结果变差。
- 根据冒泡排序,在任意局面下,都可通过邻项交换使得该序列的逆序对数量变 \(0\) ,当逆序对数量为 \(0\) 时,实际上就是将这 \(n\) 头牛以 \(W_i+S_i\) 为关键字从小到大排序。
- 至此我们就有一个贪心策略:将这 \(n\) 头牛以 \(W_i+S_i\) 为关键字从小到大排序。
尽管这个贪心策略很玄学。 - 排好序,按题目描述说的一样算出答案即可。
- \(\mathcal{O(n \log n)}\) 。
\[
\texttt{Code}
\]
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define RI register int
using namespace std;
inline int read()
{
int x=0,f=1;char s=getchar();
while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=-f;s=getchar();}
while(s>='0'&&s<='9'){x=x*10+s-'0';s=getchar();}
return x*f;
}
const int N=50010;
int n;
struct Cow{
int W,S;
}a[N];
bool cmp(Cow a,Cow b)
{
return a.W+a.S<b.W+b.S;
}
long long ans=-0x3f3f3f3f;
int main()
{
n=read();
for(RI i=1;i<=n;i++)
a[i].W=read(),a[i].S=read();
sort(a+1,a+1+n,cmp);
long long sum=0;
for(RI i=1;i<=n;i++)
{
ans=max(ans,sum-a[i].S);
sum+=a[i].W;
}
printf("%lld\n",ans);
return 0;
}
\[
\texttt{Thanks} \ \texttt{for} \ \texttt{watching}
\]
原文地址:https://www.cnblogs.com/cjtcalc/p/12369834.html
时间: 2024-12-16 14:47:20