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[j]} + w[j] (i-1<=k<j)。sum[i]表示前i个数之和,w[i]表示前i个数分成一组的价值。

第二种方式就是四边形不等式进行优化,

dp[i][j] = min{dp[i-1][k] + w[k+1][j] } w[i][j] 表示第 i 个数到第 j 个数的价值和。

代码如下:

斜率优化:

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <set>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <map>
#include <cctype>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <sstream>
#define debug() puts("++++");
#define gcd(a, b) __gcd(a, b)
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
#define freopenr freopen("in.txt", "r", stdin)
#define freopenw freopen("out.txt", "w", stdout)
using namespace std;

typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
typedef pair<int, int> P;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const LL LNF = 1e16;
const double inf = 0x3f3f3f3f3f3f;
const double PI = acos(-1.0);
const double eps = 1e-8;
const int maxn = 1e3 + 10;
const int mod = 1e9 + 7;
const int dr[] = {-1, 0, 1, 0};
const int dc[] = {0, 1, 0, -1};
const char *de[] = {"0000", "0001", "0010", "0011", "0100", "0101", "0110", "0111", "1000", "1001", "1010", "1011", "1100", "1101", "1110", "1111"};
int n, m;
const int mon[] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
const int monn[] = {0, 31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
inline bool is_in(int r, int c){
  return r >= 0 && r < n && c >= 0 && c < m;
}

int dp[maxn][maxn], w[maxn];
int a[maxn], sum[maxn];
int q[maxn];

int getUP(int i, int j, int k){
  return dp[i-1][j] - w[j] + sum[j] * sum[j] - (dp[i-1][k] - w[k] + sum[k] * sum[k]);
}

int getDOWN(int i, int j){
  return sum[i] - sum[j];
}

int getDP(int i, int j){
  return dp[i-1][j] - w[j] + sum[j] * sum[j];
}

int main(){
  while(scanf("%d %d", &n, &m) == 2 && n+m){
    for(int i = 1; i <= n; ++i){
      scanf("%d", a+i);
      sum[i] = sum[i-1] + a[i];
      w[i] = w[i-1] + a[i] * sum[i-1];
      dp[0][i] = w[i];
    }
    for(int i = 1; i <= m; ++i){
      int fro = 0, rear = 0;
      q[++rear] = 0;
      for(int j = 1; j <= n; ++j){
        while(fro + 1 < rear && getUP(i, q[fro+2], q[fro+1]) <= sum[j]*getDOWN(q[fro+2], q[fro+1]))  ++fro;
        dp[i][j] = getDP(i, q[fro+1]) + w[j] - sum[j] * sum[q[fro+1]];
        while(fro + 1 < rear && getUP(i, j, q[rear])*getDOWN(q[rear], q[rear-1]) <= getUP(i, q[rear], q[rear-1])*getDOWN(j, q[rear]))  --rear;
        q[++rear] = j;
      }
    }
    printf("%d\n", dp[m][n]);
  }
  return 0;
}

  

四边形不等式优化:

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <set>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <map>
#include <cctype>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <sstream>
#define debug() puts("++++");
#define gcd(a, b) __gcd(a, b)
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
#define freopenr freopen("in.txt", "r", stdin)
#define freopenw freopen("out.txt", "w", stdout)
using namespace std;

typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
typedef pair<int, int> P;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const LL LNF = 1e16;
const double inf = 0x3f3f3f3f3f3f;
const double PI = acos(-1.0);
const double eps = 1e-8;
const int maxn = 1e3 + 10;
const int mod = 1e9 + 7;
const int dr[] = {-1, 0, 1, 0};
const int dc[] = {0, 1, 0, -1};
const char *de[] = {"0000", "0001", "0010", "0011", "0100", "0101", "0110", "0111", "1000", "1001", "1010", "1011", "1100", "1101", "1110", "1111"};
int n, m;
const int mon[] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
const int monn[] = {0, 31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
inline bool is_in(int r, int c){
  return r >= 0 && r < n && c >= 0 && c < m;
}

LL dp[maxn][maxn], w[maxn][maxn];
int a[maxn], sum[maxn], s[maxn][maxn];

int main(){
  while(scanf("%d %d", &n, &m) == 2 && n+m){
    for(int i = 1; i <= n; ++i){
      scanf("%d", a+i);
      sum[i] = sum[i-1] + a[i];
    }
    for(int i = 1; i <= n; ++i){
      w[i][i] = 0;
      for(int j = i+1; j <= n; ++j)
        w[i][j] = w[i][j-1] + a[j] * (sum[j-1]-sum[i-1]);
    }

    memset(s, 0, sizeof s);
    for(int i = 0; i <= m; ++i)
      fill(dp[i], dp[i]+n+1, LNF);
    for(int i = 1; i <= n; ++i)  dp[0][i] = w[1][i];
    for(int i = 1; i <= m; ++i){
      dp[0][i] = 0;
      s[i][n+1] = n;
      for(int j = n; j >= i; --j)
        for(int k = s[i-1][j]; k <= s[i][j+1]; ++k)
          if(dp[i][j] > dp[i-1][k] + w[k+1][j]){
            dp[i][j] = dp[i-1][k] + w[k+1][j];
            s[i][j] = k;
          }
    }
    printf("%I64d\n", dp[m][n]);

  }
  return 0;
}

  

时间: 2024-12-08 23:25:02

HDU 2829 Lawrence (斜率优化DP或四边形不等式优化DP)的相关文章

【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

[dp专题-四边形不等式优化]51nod 1022

? 1021?石子归并?V1 N堆石子摆成一条线.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代价.计算将N堆石子合并成一堆的最小代价. ? 例如: 1 2 3 4,有不少合并方法 1 2 3 4 => 3 3 4(3) => 6 4(9) => 10(19) 1 2 3 4 => 1 5 4(5) => 1 9(14) => 10(24) 1 2 3 4 => 1 2 7(7) => 3 7(1

合并石子 四边形不等式优化

题目描述 有一排石子,共n 堆.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.试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分. 题解 首先由直接动态规划的方法来做,即 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=i;j<=n;j++) for(int k=i;k<=j;k++) { f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k+1][j]+cost[j]-cost[i-1]);

HDU 2829 Lawrence(动态规划-四边形不等式)

Lawrence Problem Description T. E. Lawrence was a controversial figure during World War I. He was a British officer who served in the Arabian theater and led a group of Arab nationals in guerilla strikes against the Ottoman Empire. His primary target

hdu 3480 dp 四边形不等式优化

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3480 给出一个数字集合 S,大小为 n,要求把这个集合分成m个子集,每分出一个子集的费用是子集中的 (max-min)^2,求最小费用. 开始的dp转移很容易想到. 首先对集合从小到大排序,dp[i][j] 表示前i个元素被分成j个子集的最小费用.然后枚举最后一个子集. dp[i][j] = min{dp[k-1][j-1] + cost(k, i)}; 这个转移明显是过不去的,n<10000 m<5000

HDU 3516 DP 四边形不等式优化 Tree Construction

设d(i, j)为连通第i个点到第j个点的树的最小长度,则有状态转移方程: d(i, j) = min{ d(i, k) + d(k + 1, j) + p[k].y - p[j].y + p[k+1].x - p[i].x } 然后用四边形不等式优化之.. 1 #include <iostream> 2 #include <cstdio> 3 #include <cstring> 4 #include <algorithm> 5 #include <

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——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[

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