Gym-101242B:Branch Assignment(最短路,四边形不等式优化DP)

题意:要完成一个由s个子项目组成的项目,给b(b>=s)个部门分配,从而把b个部门分成s个组。分组完成后,每一组的任

意两个点之间都要传递信息。假设在(i,j)两个点间传送信息,要先把信息加密,然后快递员从i出发到总部,再加

密,在到j点。出于安全原因,每次只能携带一条消息。现在给出了道路网络、各个部门和总部的位置,请输出快

递员要走的最小总距离。

思路:求最短路dis,排序。 由排序不等式,dis相近的分到一组。 那么就是一个分组问题,可以用四边形不等式; 决策单调性DP; 二分+单调栈; 斜率优化。

#include<bits/stdc++.h>
#define s second
#define f first
#define ll long long
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
const int inf=1e9;
const int maxn=100010;
int Laxt[maxn],Next[maxn],To[maxn],Len[maxn],cnt;
int a[maxn],b[maxn],c[maxn],dis[maxn],N,M,S,B,s[5010][5010];
ll dp[5010][5010],sum[5010];
pair<int,int>p[maxn]; int vis[maxn];
void read(int &x){
    x=0; char c=getchar();
    while(c>‘9‘||c<‘0‘) c=getchar();
    while(c>=‘0‘&&c<=‘9‘) x=x*10+c-‘0‘,c=getchar();
}
void add(int u,int v,int l)
{
    Next[++cnt]=Laxt[u]; Laxt[u]=cnt;
    To[cnt]=v; Len[cnt]=l;
}
struct in{
    int dis,u;
    in(){}
    in(int dd,int uu):dis(dd),u(uu){}
    friend bool operator <(in w,in v){
        return w.dis>v.dis;
    }
};
void SPFA()
{
    rep(i,1,M) swap(a[i],b[i]);
    cnt=0; rep(i,1,N) Laxt[i]=0,vis[i]=0,dis[i]=inf;
    rep(i,1,M) add(a[i],b[i],c[i]);
    priority_queue<in>q; q.push(in(0,B+1)); dis[B+1]=0;
    while(!q.empty()){
        int u=q.top().u; q.pop(); vis[u]=0;
        for(int i=Laxt[u];i;i=Next[i]){
            int v=To[i];if(dis[v]>dis[u]+Len[i]){
                dis[v]=dis[u]+Len[i];
                if(!vis[v]) vis[v]=1,q.push(in(dis[v],v));
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d%d",&N,&B,&S,&M)){
       rep(i,1,M) read(a[i]),read(b[i]),read(c[i]);
       SPFA();
       rep(i,1,B) p[i].s=i,p[i].f=dis[i];
       SPFA();
       rep(i,1,B) p[i].f+=dis[i];
       sort(p+1,p+B+1);
       rep(i,1,B) sum[i]=sum[i-1]+p[i].f;
       memset(s,0,sizeof(s));
       memset(dp,0x3f,sizeof(dp));
       dp[0][0]=0;
       rep(k,0,S) s[B+1][k]=B;
       rep(k,1,S){
         for(int i=B;i>=1;i--) {
            for(int j=s[i][k-1];j<=s[i+1][k]&&j<i;j++){
                if(dp[i][k]>dp[j][k-1]+1LL*(i-j-1)*(sum[i]-sum[j])){
                   dp[i][k]=dp[j][k-1]+1LL*(i-j-1)*(sum[i]-sum[j]);
                   s[i][k]=j;
                }
            }
          }
       }
       printf("%lld\n",dp[B][S]);
    }
    return 0;
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/hua-dong/p/11278117.html

时间: 2024-08-30 12:59:16

Gym-101242B:Branch Assignment(最短路,四边形不等式优化DP)的相关文章

石子合并(四边形不等式优化dp)

该来的总是要来的———————— 经典问题,石子合并. 对于 f[i][j]= min{f[i][k]+f[k+1][j]+w[i][j]} From 黑书 凸四边形不等式:w[a][c]+w[b][d]<=w[b][c]+w[a][d](a<b<c<d) 区间包含关系单调: w[b][c]<=w[a][d](a<b<c<d) 定理1:  如果w同时满足四边形不等式和决策单调性 ,则f也满足四边形不等式 定理2:  若f满足四边形不等式,则决策s满足 s[i

BZOJ 1010 玩具装箱toy(四边形不等式优化DP)(HNOI 2008)

Description 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<

四边形不等式优化dp

对四边形不等式优化dp的理解 四边形不等式适用于优化最小代价子母树问题,即f[i][j]=max/min(f[i][k-1]+f[k][j])+w[i][j],类似枚举中间点的dp问题,典型例题石子归并; 如果w函数满足区间包含的单调性和四边形不等式,那么函数f也满足四边形不等式,如果f满足四边形不等式,s[i][j]=max/min{t|f[i][j]=f[i][k-1]+f[k][j]}+w[i][j],也就是s[i][j]是f[i][j]取得最优解的中间点,s[i][j]具有单调性; 即s

【转】斜率优化DP和四边形不等式优化DP整理

当dp的状态转移方程dp[i]的状态i需要从前面(0~i-1)个状态找出最优子决策做转移时 我们常常需要双重循环 (一重循环跑状态 i,一重循环跑 i 的所有子状态)这样的时间复杂度是O(N^2)而 斜率优化或者四边形不等式优化后的DP 可以将时间复杂度缩减到O(N) O(N^2)可以优化到O(N) ,O(N^3)可以优化到O(N^2),依次类推 斜率优化DP和四边形不等式优化DP主要的原理就是利用斜率或者四边形不等式等数学方法 在所有要判断的子状态中迅速做出判断,所以这里的优化其实是省去了枚举

四边形不等式优化DP——石子合并问题 学习笔记

好方啊马上就要区域赛了连DP都不会QAQ 毛子青<动态规划算法的优化技巧>论文里面提到了一类问题:石子合并. n堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分. 求出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分以及相应的合并方案. 设m[i,j]表示合并d[i..j]所得到的最小得分. 状态转移方程: 总的时间复杂度为O(n3). [优化方案] 四边形不等式: m[i,j]满足四边形不等式 令s[i,j]=max{k | m[

HDU 2829 Lawrence (斜率优化DP或四边形不等式优化DP)

题意:给定 n 个数,要你将其分成m + 1组,要求每组数必须是连续的而且要求得到的价值最小.一组数的价值定义为该组内任意两个数乘积之和,如果某组中仅有一个数,那么该组数的价值为0. 析:DP状态方程很容易想出来,dp[i][j] 表示前 j 个数分成 i 组.但是复杂度是三次方的,肯定会超时,就要对其进行优化. 有两种方式,一种是斜率对其进行优化,是一个很简单的斜率优化 dp[i][j] = min{dp[i-1][k] - w[k] + sum[k]*sum[k] - sum[k]*sum[

POJ 1160 四边形不等式优化DP Post Office

d(i, j)表示用i个邮局覆盖前j个村庄所需的最小花费 则有状态转移方程:d(i, j) = min{ d(i-1, k) + w(k+1, j) } 其中w(i, j)的值是可以预处理出来的. 下面是四边形不等式优化的代码: 1 #include <iostream> 2 #include <cstdio> 3 #include <algorithm> 4 #include <cstring> 5 using namespace std; 6 7 con

HDU-3480 Division (四边形不等式优化DP)

题目大意:将n个数分成m组,将每组的最大值与最小值的平方差加起来,求最小和. 题目分析:先对数排序.定义状态dp(i,j)表示前 j 个数分成 i 组得到的最小和,则状态转移方程为dp(i,j)=min(dp(i,k-1)+w(k,j)),其中w(i,j)=(a[i]-s[j])*(a[i]-a[j]).很显然,dp(i,j)满足凸四边形不等式. 代码如下: # include<iostream> # include<cstdio> # include<cstring>

POJ 1160 Post Office (四边形不等式优化DP)

题意: 给出m个村庄及其距离,给出n个邮局,要求怎么建n个邮局使代价最小. 析:一般的状态方程很容易写出,dp[i][j] = min{dp[i-1][k] + w[k+1][j]},表示前 j 个村庄用 k 个邮局距离最小,w可以先预处理出来O(n^2),但是这个方程很明显是O(n^3),但是因为是POJ,应该能暴过去..= =,正解应该是对DP进行优化,很容易看出来,w是满足四边形不等式的,也可以推出来 s 是单调的,可以进行优化. 代码如下: #pragma comment(linker,