HDU 3480 Division DP斜率优化

2024-04-03 07:38
文章标签 dp 优化 斜率 hdu division 3480

本文主要是介绍HDU 3480 Division DP斜率优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

解题思路

第一步显然是将原数组排序嘛……然后分成一些不相交的子集,这样显然最小。重点是怎么分。

首先,我们写出一个最暴力的\(DP\)

我们令$F[ i ][ j ] $ 为到第\(i\)位,分成\(j\)组的代价,我们可以写出如下 $ DP$

for( LL i = 1; i <= N; ++i ) F[ i ][ 1 ] = sqr( A[ i ] - A[ 1 ] );
for( LL j = 2; j <= M; ++j ) for( LL i = j; i <= N; ++i ) {F[ i ][ j ] = INF;for( LL k = j - 1; k <= i - 1; ++k ) F[ i ][ j ] = min( F[ i ][ j ], F[ k ][ j - 1 ] + sqr( A[ j ] - A[ k + 1 ] ) );}

滚动掉一维节省空间:

for( LL i = 1; i <= N; ++i ) F1[ i ] = sqr( A[ i ] - A[ 1 ] );
for( LL j = 2; j <= M; ++j ) {for( LL i = j; i <= N; ++i ) {F2[ i ] = INF;for( LL k = j - 1; k <= i - 1; ++k )F2[ i ] = min( F2[ i ], F1[ K ] + sqr( A[ j ] - A[ k + 1 ] ) );}memcpy( F1, F2, sizeof( F2 ) );
}

但是时间上依然难以接受。我们考虑优化最内层的转移复杂度。

不妨设转移的时候\(l>k\)且从\(l\)转移优于从\(k\)转移,那么我们就能得到如下不等式:
\[ F_1[l]+(A[j]-A[l+1])^2<F_1[k]+(A[j]-A[k+1])^2 \]
化简,得
\[ \frac{F_1[l]-F_1[k]+A[l+1]^2-A[k+1]^2}{2A[l+1]-2A[k+1]}<A[j] \]
所以我们可以进行斜率优化。具体优化讲解可以看这里。过程十分相似。

参考程序

#include <bits/stdc++.h>
#define LL long long
using namespace std;LL N, M, A[ 10010 ], F1[ 10010 ], F2[ 10010 ];
LL L, R, Queue[ 10010 ];inline LL sqr( LL x ) { return x * x; }inline void Clear() {memset( A, 0, sizeof( A ) );memset( F1, 0, sizeof( F1 ) );return;
}inline void Clear2() {memset( Queue, 0, sizeof( Queue ) );memset( F2, 0, sizeof( F2 ) );L = R = 0;return;
}inline bool Less( LL i, LL j, LL T ) {LL DeltaX = 2 * ( A[ j + 1 ] - A[ i + 1 ] );LL DeltaY = F1[ j ] - F1[ i ] + sqr( A[ j + 1 ] ) - sqr( A[ i + 1 ] );return DeltaY < T * DeltaX;
}inline bool Greater( LL i, LL j, LL k ) {LL DeltaX1 = 2 * ( A[ j + 1 ] - A[ i + 1 ] );LL DeltaX2 = 2 * ( A[ k + 1 ] - A[ j + 1 ] );LL DeltaY1 = F1[ j ] - F1[ i ] + sqr( A[ j + 1 ] ) - sqr( A[ i + 1 ] );LL DeltaY2 = F1[ k ] - F1[ j ] + sqr( A[ k + 1 ] ) - sqr( A[ j + 1 ] );return DeltaX2 * DeltaY1 >= DeltaX1 * DeltaY2;
}void Work() {Clear();scanf( "%lld%lld", &N, &M );for( LL i = 1; i <= N; ++i ) scanf( "%lld", &A[ i ] );sort( A + 1, A + N + 1, less< LL >() );for( LL i = 1; i <= N; ++i ) F1[ i ] = sqr( A[ i ] - A[ 1 ] );for( LL j = 2; j <= M; ++j ) {Clear2();Queue[ R++ ] = j - 1;for( LL i = j; i <= N; ++i ) {while( L + 1 < R && Less( Queue[ L ], Queue[ L + 1 ], A[ i ] ) )++L;F2[ i ] = F1[ Queue[ L ] ] + sqr( A[ i ] - A[ Queue[ L ] + 1 ] );while( L + 1 < R && Greater( Queue[ R - 2 ], Queue[ R - 1 ], i ) )--R;Queue[ R++ ] = i;}memcpy( F1, F2, sizeof( F2 ) );}printf( "%lld\n", F1[ N ] );return;
}int main() {LL t; scanf( "%lld", &t );for( LL i = 1; i <= t; ++i ) {printf( "Case %lld: ", i );Work();}return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/chy-2003/p/9751251.html

这篇关于HDU 3480 Division DP斜率优化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/872301

相关文章

小白也能轻松上手! 路由器设置优化指南

《小白也能轻松上手!路由器设置优化指南》在日常生活中,我们常常会遇到WiFi网速慢的问题,这主要受到三个方面的影响,首要原因是WiFi产品的配置优化不合理,其次是硬件性能的不足,以及宽带线路本身的质... 在数字化时代,网络已成为生活必需品,追剧、游戏、办公、学习都离不开稳定高速的网络。但很多人面对新路由器

MySQL深分页进行性能优化的常见方法

《MySQL深分页进行性能优化的常见方法》在Web应用中,分页查询是数据库操作中的常见需求,然而,在面对大型数据集时,深分页(deeppagination)却成为了性能优化的一个挑战,在本文中,我们将... 目录引言:深分页,真的只是“翻页慢”那么简单吗?一、背景介绍二、深分页的性能问题三、业务场景分析四、

Linux进程CPU绑定优化与实践过程

《Linux进程CPU绑定优化与实践过程》Linux支持进程绑定至特定CPU核心,通过sched_setaffinity系统调用和taskset工具实现,优化缓存效率与上下文切换,提升多核计算性能,适... 目录1. 多核处理器及并行计算概念1.1 多核处理器架构概述1.2 并行计算的含义及重要性1.3 并

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查

SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化

《SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录一、HTTP连接池的核心价值二、Spring Boot集成方案方案1:Apache HttpCl

PyTorch高级特性与性能优化方式

《PyTorch高级特性与性能优化方式》:本文主要介绍PyTorch高级特性与性能优化方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、自动化机制1.自动微分机制2.动态计算图二、性能优化1.内存管理2.GPU加速3.多GPU训练三、分布式训练1.分布式数据

MySQL中like模糊查询的优化方案

《MySQL中like模糊查询的优化方案》在MySQL中,like模糊查询是一种常用的查询方式,但在某些情况下可能会导致性能问题,本文将介绍八种优化MySQL中like模糊查询的方法,需要的朋友可以参... 目录1. 避免以通配符开头的查询2. 使用全文索引(Full-text Index)3. 使用前缀索

C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南

《C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南》在日常工作中,Excel数据导出是一个常见的需求,然而,当数据量较大时,性能和内存问题往往会成为限制导出效率的瓶颈,下面我们看看C#如何结合EPPl... 目录一、技术方案核心对比二、各方案选型建议三、性能对比数据四、核心代码实现1. MiniExcel

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.