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解题报告:hdu 3045 && POJ 3709 问题的模型是给出一个序列,要求你分成若干组,然后对于每一组,计算出组中元素与最小的那个元素之差的和,然后每个组都加起来,要求最小 这里需要对一个连续性的证明:即从小到大排,连续的分成若干组所得结果一定比离散的选取要好,这个作为引理1:要证明这个病不难,只需要对两个连续的组,从中挑出一个互换,比较,讨论较小的那个组拿出的是最小的还是其他的即可,总之可以获得证明 不难得到状态转移方程:dp[i]=min(dp[j]+sum[i]-sum[j]-a[j+1]*(i-j)) 定义w[j][i]表示从状态j转移到i的转移代价,称为代价函数 (1):对于当前的点i来说,两个决策点j<k如k比j好,那么在后面的点的选取中k始终要比j好,即w[j][i]>w[k][i],首先dp[i]是单调非递减的,状态k如果比j好,即w[j][i]+dp[j]>w[k][i]+dp[k] 显然w[j][i]>w[k][i],那么对以i后面的一个点r,相当于再原来的基础上分别加上一个增量 sum-a[j+1]*(r-j) 和sum-a[k+1]*(r-k),那么通过这个式子很容易得出w[j][r]>w[k][r]结论1论证 这样给了我们一个启示,对于当前不成为决策点的点来说以后都不需要转移,这个我对其称其为对后续状态影响的持续性 (2):我们再来看j,k着两个决策点 k比j好 当且仅当cost[j][i]>=cost[k][i],化简得(cost[j][i]是指从j过来得到的状态值) dp[j]+sum[i]-sum[j]-a[j+1]*(i-j)>=dp[k]+sum[i]-sum[k]-a[k+1]*(i-k) (dp[k]-dp[j])-(sum[k]-sum[j])+k*a[k+1]-j*a[j+1]<=i*(a[k+1]-a[j+1]) 另左边部分为G(k,j) a[k+1]-a[j+1]=S(k,j) 得到斜率方程 G(k,j)/S(k,j)<=i;注意到右边只和当前的转移点有关 故k比j好当且仅当 满足上式子,我们可以在一个决策队列的头部进行如上的剔除,使得队首的一个元素是最佳决策点,从而维护斜率的单调性,显然队首是最优的,否则可以继续出队 (3):由于一组至少有m个成员的限制,那么如果有>=2m的连续元素呢,是否会产生最优解,答案是否定的,因为如果存在这样一组,必然可以从中间某处断开,分裂成两组>=m的,且值之和不比原先的差 令i<j<k,j是断开点,对于 区间[i,j] [j+1,k] 原来的代价是sun[k]-sum[i-1]-a[i]*(k-i+1) 现在是 sum[j]-sum[i-1]-a[i]*(j-i+1)+sum[k]-sum[j]-a[j+1]*(k-j) 两者做比较做差得: -a[i]*(j-i+1)-a[j+1]*(k-j)+a[i]*(k-i+1)因为a[i]<a[j+1] 故上式子<=-a[i]*(j-i+1)-a[i]*(k-j)+a[i]*(k-i+1)<=0 得证,故对每次新的决策点进入我们总选取最远的那个,同时保证前m个都先进入 即 i-m+1>=m满足这个才进入队尾 (4)对于队尾也需要做一个维护单调性的工作 首先来看三个决策点 i<j<k r是当前的位置 G(j,i)/S(j,i) G(k,j)/S(k,j),我们要找寻的是一个类似抛物线的极值点,而这个极致点使得其肯定不如两端的决策点来的好,我们对此分类讨论: G(j,i)<=r j比i好 情况1:G(k,j)/S(k,j)<=r k比j好 情况2 G(k,j)/S(k,j)>r j比k好 G(j,i)>r i比j好 也就是说j不成为极值点当且仅当G(j,i)/S(j,i)>=r且 G(k,j)/S(k,j)>r这种情况 如果不出现这种情况,那么显然我们可以吧决策点j去掉,因为它破坏了斜率单调性,联想下抛物线 接下来的就是收尾工作: 对斜率优化做个总结:首先分析问题,一般可能存在正推或者逆推,如何选取呢,通常是和代价的单调性有关,或者是推出一个正确的斜率方程 然后就是证明一个决策点优略,即对后续状态影响的持续性,保证非最优点永远不可能进入决策队列 变换G函数找到一个满足式,这个G函数包括S函数,其实可以看做事一个二元决策点的变元函数,也就是说这个函数的值仅有决策点决定,他们和当前状态可能会满足一个偏序关系,这个偏序关系决定了决策点的优略,如果说没有S函数或者说与i无关,可能是个常数,那么不等关系同样适用于一般优化(个人认为),对队首和队尾分别进行一次单调性的维护,注意当前决策点的进入时间,最优决策点可能在队尾,也可能在队首,这个视具体的斜率方程而定,队首是对当前位置的斜率维护,而队尾则是对那些极点进行剔除 Followed by:
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