bzoj 1592 [Usaco2008 Feb]Making the Grade 路面修整

本文介绍了一种解决农场道路修复问题的算法,目标是最小化调整道路高度所需的总成本,确保道路高度呈单调上升或下降趋势。通过排序和动态规划方法实现了高效求解。

Description

FJ打算好好修一下农场中某条凹凸不平的土路。按奶牛们的要求,修好后的路面高度应当单调上升或单调下降,也就是说,高度上升与高度下降的路段不能同时出现在修好的路中。 整条路被分成了N段,N个整数A1,...,AN (1 <= N <= 2,000)依次描述了每一段路的高度(0 <= A_i <= 1,000,000,000)。FJ希望找到一个恰好含N个元素的不上升或不下降序列B1,...,BN,作为修过的路中每个路段的高度。由于将每一段路垫高或挖低一个单位的花费相同,修路的总支出可以表示为: |A1B1|+|A2B2|+...+|ANBN| 请你计算一下,FJ在这项工程上的最小支出是多少。FJ向你保证,这个支出不会超过2^31-1。

Input
* 第1行: 输入1个整数:N * 第2..N+1行: 第i+1行为1个整数:A_i
Output

  • 第1行: 输出1个正整数,表示FJ把路修成高度不上升或高度不下降的最小花费

Sample Input
7
1
3
2
4
5
3
9
Sample Output
3
HINT

FJ将第一个高度为3的路段的高度减少为2,将第二个高度为3的路段的高度增加到5,总花费为|2-3|+|5-3| = 3,并且各路段的高度为一个不下降序列 1,2,2,4,5,5,9。

可以发现一个性质:要改的话肯定改成数组里本来就有的数,那么我们先对原数组进行排序,然后再dp
f[i][j]iibj
我们可得朴素dp如下:
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
{
f[i][j]=1e15;
for(k=1;k<=j;k++)
f[i][j]=min(f[i][j],f[i1][k]+abs(a[i]b[j]));
}

这样复杂度接近n3,显然要超时,可以发现f[i][j]的值只跟min(f[i1][k]),我们可以用f[i][j]来表示f[i][1]f[i][j]的最小值,然后直接拿f[i1][j]来用。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define ll long long
using namespace std;
ll ans,f[2005][2005];
int n;
int a[2005],b[2005];
bool cmp(int x,int y)
{
    return x>y;
}
int abs(int x)
{
    if(x<0) return -x;else return x;
}
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        b[i]=a[i];
    }
    sort(b+1,b+n+1);
    for(int i=1;i<=n;i++) f[i][0]=1e15;
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    for(int j=1;j<=n;j++) 
    {
        f[i][j]=1e15;
        f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j]+abs(a[i]-b[j]));
        f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i][j]);
    }
    ans=f[n][n];
    sort(b+1,b+n+1,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++) f[i][0]=1e15;
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    for(int j=1;j<=n;j++) 
    {
        f[i][j]=1e15;
        f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j]+abs(a[i]-b[j]));
        f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i][j]);
    }
    ans=min(ans,f[n][n]);
    cout<<ans;
    return 0;
}
题目描述 牛牛和她的朋友们正在玩一个有趣的游戏,他们需要构建一个有 $n$ 个节点的无向图,每个节点都有一个唯一的编号并且编号从 $1$ 到 $n$。他们需要从节点 $1$ 到节点 $n$ 找到一条最短路径,其中路径长度是经过的边权的和。为了让游戏更有趣,他们决定在图上添加一些额外的边,这些边的权值都是 $x$。他们想知道,如果他们添加的边数尽可能少,最短路径的长度最多会增加多少。 输入格式 第一行包含两个正整数 $n$ 和 $m$,表示节点数和边数。 接下来 $m$ 行,每行包含三个整数 $u_i,v_i,w_i$,表示一条无向边 $(u_i,v_i)$,权值为 $w_i$。 输出格式 输出一个整数,表示最短路径的长度最多会增加多少。 数据范围 $2 \leq n \leq 200$ $1 \leq m \leq n(n-1)/2$ $1 \leq w_i \leq 10^6$ 输入样例 #1: 4 4 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 5 输出样例 #1: 5 输入样例 #2: 4 3 1 2 1 2 3 2 3 4 3 输出样例 #2: 2 算法 (BFS+最短路) $O(n^3)$ 我们把问题转化一下,假设原图中没有添加边,所求的就是点 $1$ 到点 $n$ 的最短路,并且我们已经求出了这个最短路的长度 $dis$。 接下来我们从小到大枚举边权 $x$,每次将 $x$ 加入图中,然后再次求解点 $1$ 到点 $n$ 的最短路 $dis'$,那么增加的最短路长度就是 $dis'-dis$。 我们发现,每次加入一个边都需要重新求解最短路。如果我们使用 Dijkstra 算法的话,每次加入一条边需要 $O(m\log m)$ 的时间复杂度,总的时间复杂度就是 $O(m^2\log m)$,无法通过本题。因此我们需要使用更优秀的算法。 观察到 $n$ 的范围比较小,我们可以考虑使用 BFS 求解最短路。如果边权均为 $1$,那么 BFS 可以在 $O(m)$ 的时间复杂度内求解最短路。那么如果我们只是加入了一条边的话,我们可以将边权为 $x$ 的边看做 $x$ 条边的组合,每次加入该边时,我们就在原始图上添加 $x$ 条边,边权均为 $1$。这样,我们就可以使用一次 BFS 求解最短路了。 但是,我们不得不考虑加入多条边的情况。如果我们还是将边权为 $x$ 的边看做 $x$ 条边的组合,那么我们就需要加入 $x$ 条边,而不是一条边。这样,我们就不能使用 BFS 了。 但是,我们可以使用 Floyd 算法。事实上,我们每次加入边时,只有边权等于 $x$ 的边会发生变化。因此,如果我们枚举边权 $x$ 时,每次只需要将边权等于 $x$ 的边加入图中,然后使用 Floyd 算法重新计算最短路即可。由于 Floyd 算法的时间复杂度为 $O(n^3)$,因此总的时间复杂度为 $O(n^4)$。 时间复杂度 $O(n^4)$ 空间复杂度 $O(n^2)$ C++ 代码 注意点:Floyd算法计算任意两点之间的最短路径,只需要在之前的路径基础上加入新的边构成的新路径进行更新即可。
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