P3195 [HNOI2008]玩具装箱TOY

P3195 [HNOI2008]玩具装箱TOY

题目描述

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<=K<=j 制作容器的费用与容器的长度有关,根据教授研究,如果容器长度为x,其制作费用为(X-L)^2.其中L是一个常量。P教授不关心容器的数目,他可以制作出任意长度的容器,甚至超过L。但他希望费用最小.

输入输出格式

输入格式:

第一行输入两个整数N,L.接下来N行输入Ci.1<=N<=50000,1<=L,Ci<=10^7

输出格式:

输出最小费用

输入输出样例

输入样例#1: 
5 4
3
4
2
1
4
输出样例#1: 

1
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普通的一维DP很好想,题中给出$x = j - i + sumlimits_{k=i}^{j}C_k$
考虑$(x-L)^2$可以变成$(j-i+sumlimits_{k=i}^{j}C_k-L)^2 = ((sumlimits_{k=i}^{j}C_k+1)-(L+1))^2$

读入时直接把C和L都加1
枚举j表示从j+1到i划分成一段,时间是$O(N^2)$,TLE。

$f[i] = min(f[j]+(S_i-S_j-L)^2)$其中$S_i = sumlimits_{k=1}^{i}C_k$,即C的前缀和

考虑如何对其进行优化

$f[i] = min(f[j]+(S_i-S_j-L)^2)$

$f[i] = min(f[j]+(S_i-L)^2-2(S_i-L)S_j+{S_{j}}^{2})$

$f[i] = (S_i-L)^2+min(y_j-k_ix_j)$

其中$x_j = S_j$,$y_j = f_j + {S_j}^2$,$k_i = 2(S_i-L)$

这就像是一个直线的斜率式

可知$k_i$是单调递增的

将$x_j,y_j$映射到坐标轴里,画一条过点$(x_j, y_j)$的斜率为$k_i$的直线

$y_j - k_ix_j$是它的截距。要使答案最小,就要使截距最小。

维护一个下凸壳(自行百度),可知只有下凸壳上的点组成的直线才有可能成为最优解

因为x是递增的,只需考虑如何在右面加一个点。如果直线是逆时针旋转,斜率变大,截距变小,直接加入

如果是顺时针,删除前一个点,加入当前点。

用单调队列维护下凸壳。

原文地址:https://www.cnblogs.com/hkttg/p/9417466.html