【JZOJ 5451】【NOIP2017提高A组冲刺11.4】Genocide

本文介绍了一种基于斜率优化的算法实现方案,通过预处理三个数组来解决多个询问的问题,利用分治策略提高效率,并提供了详细的代码实现。

Description

这里写图片描述

Solution

显然的斜率优化,
如果只有一个询问的话直接做即可,
多个询问的话,考虑预处理3个数组:fi,gi,hi分别表示:从前向后做到i,最大的答案;从后向前做到i,最大的答案;i一定选的最大答案。
f,g好做,主要是h,这个用分治来做,
hx=max{fi1+gj+1sumj+sumi1+(ji+1)(ji+2)/2}(ixj)

处理跨过mid的i,j对的答案,
枚举i,发现h的式子中的j可以写成斜率的样子,这样就可以快速找到i对应最优的j了。

复杂度:O(nlog(n))

Code

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define fod(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
#define min(q,w) ((q)<(w)?(q):(w))
#define max(q,w) ((q)>(w)?(q):(w))
#define JS(q,i) (f[q]+sum[q]-sum[i]+(LL)(((i)-(q))*((i)-(q)+1)/2))
#define pre(j) ((LL)(j)*(j))
#define XL(j) (f[j]*2+sum[j]*2+pre(j)-(LL)(j))
#define XLg(j) (g[j+1]*2-sum[j]*2+pre(j)+3*(LL)(j))
#define iXL(i,j) (2*((i)-(j)))
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=300500,mo=1e9+7;
int read(int &n)
{
    int w=1;n=0;char ch=' ';
    for(;ch!='-'&&(ch<'0'||ch>'9');ch=getchar());
    if(ch=='-')w=-1,ch=getchar();
    for(;ch<='9'&&ch>='0';ch=getchar())n=n*10+ch-48;
    return n=w*n;
}
int n,m;
LL f[N],g[N],h[N],h1[N];
int a[N];
int za[N];
LL sum[N];
void Doit()
{
    za[za[0]=1]=0;
    fo(i,1,n)
    {
        f[i]=-2e16;
        for(;za[0]>1&&XL(za[za[0]])-XL(za[za[0]-1])<i*iXL(za[za[0]],za[za[0]-1]);za[0]--);
        f[i]=max(JS(za[za[0]],i),f[i-1]);
        for(;za[0]>1&&(XL(za[za[0]])-XL(za[za[0]-1]))*iXL(i,za[za[0]])<
            (XL(i)-XL(za[za[0]]))*iXL(za[za[0]],za[za[0]-1]);za[0]--);
        za[++za[0]]=i;
    }
}
void divide(int l,int r)
{
    if(l==r){h[l]=max(h[l],1-a[l]);return;}
    int mid=(l+r)>>1;
    za[0]=0;
    fo(i,mid+1,r)
    {
        for(;za[0]>1&&(XLg(za[za[0]])-XLg(za[za[0]-1]))*iXL(i,za[za[0]])<
             (XLg(i)-XLg(za[za[0]]))*iXL(za[za[0]],za[za[0]-1]);za[0]--);
        za[++za[0]]=i;
    }
    LL mx=-2e16;
    fo(i,l,mid)
    {
        for(;za[0]>1&&XLg(za[za[0]])-XLg(za[za[0]-1])<i*iXL(za[za[0]],za[za[0]-1]);za[0]--);
        int q=za[za[0]];
        mx=max(mx,f[i-1]+g[q+1]-sum[q]+sum[i-1]+(LL)(q-i+1)*(LL)(q-i+2)/2);
        h[i]=max(h[i],mx);
    }
    divide(l,mid);
    divide(mid+1,r);
}
int main()
{
    freopen("genocide.in","r",stdin);
    freopen("genocide.out","w",stdout);
    int q,w;
    read(n);
    fo(i,1,n)read(a[n-i+1]),h[i]=h1[i]=-2e16;
    fo(i,1,n)sum[i]=sum[i-1]+(LL)a[i];
    Doit();
    fo(i,1,n)g[n-i+1]=f[i];
    fo(i,1,n/2)swap(a[i],a[n-i+1]);
    fo(i,1,n+1)sum[i]=sum[i-1]+(LL)a[i];
    Doit();
    divide(1,n);
    fo(i,1,n/2)swap(a[i],a[n-i+1]);
    fo(i,1,n+1)sum[i]=sum[i-1]+(LL)a[i],swap(f[n-i+1],g[i]),swap(h[i],h1[i]);
    divide(1,n);
    fo(i,1,n/2)swap(h[i],h[n-i+1]);
    fo(i,1,n)h[i]=max(h[i],h1[i]),swap(f[n-i+1],g[i]);
    fo(i,1,n/2)swap(a[i],a[n-i+1]);
    read(m);
    fo(i,1,m)
    {
        read(q),read(w);
        printf("%lld\n",max(g[q+1]+f[q-1],h[q]+(LL)a[q]-(LL)w));
    }
    return 0;
}
(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
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