[洛谷P1315]观光公交

本文探讨了模拟+贪心算法解决特定问题的方法,重点在于如何处理每站乘客的到站时间及其变化对后续站点的影响,并通过递推的方式确定影响范围。

题目←

模拟+贪心
一开始看到10^5的数据,以为要klogn就敲了个线段树上去
结果没考虑后效性,只过了3个点
正解:
一开始先处理出每一站的到站时间是对的,而随着修改到站时间的改变不一定满足前缀关系
假设在某一站有人很晚才出发,那不管先前改变了多少后面的到站时间都是不变的
综上
还需要维护修改一段距离时最远能影响到的点(递推标签的由来)
设修改i后的线段最远影响到的点为G[i]
设某一站最终出发的人时间为last[i],也就是汽车在这个站最早的出发时间
如果由前推来的To[i] >= last[i] +1,则说明i能影响到后面;
则G[i - 1]就可以由last[i]推来
否则即便修改i - 1后的线段最多也只能影响到在站点i下车的人们,G[i - 1] = i
注意修改后,随着D[i]的改变,To[i]也会改变

还有一点一开始没明白:
一个人的旅行时间是否受影响,仅于它的到达点有关系。
就是说当一个人的到达点被包含在i—G[i]时,不管出发点是否被包含其中,旅行时间是一定会被影响的
1、出发点在i及i前时,被影响的是坐上车后的时间
2、出发点在i后时,被影响的是等待时间

然后O(n*k)的模拟

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define LL long long
const LL M = 100000 + 60;
using namespace std;
LL n,m,k;
LL T[M],A[M],B[M],To[M];
LL D[M],last[M],ans,sum[M],O[M],G[M];
int main(){
     cin >> n >> m >> k;
     for(LL i = 1;i <= n - 1;i ++)cin >> D[i];
     for(LL i = 1;i <= m;i ++){
        cin >> T[i] >> A[i] >> B[i];
        O[B[i]] ++;
        last[A[i]] = max(last[A[i]],T[i]);
     }
     LL now = 0;
     for(LL i = 1;i <= n;i ++){
        now = max(now,last[i]);
        To[i] = now;
        now += D[i];
        sum[i] = sum[i - 1] + O[i];
     }
     G[n] = G[n - 1] = n;
     for(int i = n - 2;i >= 1;i --){
        if(To[i + 1] >= last[i + 1] + 1){
            G[i] = G[i + 1];
        }
        else G[i] = i + 1;
     }
     for(LL t = 1;t <= k;t ++){
        LL flag = -1,maxn = 0;
        for(LL i = 1;i <= n - 1;i ++){
            if(!D[i])continue;
            LL tmp = sum[G[i]] - sum[i];
            if(tmp > maxn){
                maxn = tmp;
                flag = i;
            }
        }
        if(flag == -1)break;
        D[flag] --;
        now = 0;
        for(LL i = 1;i <= n;i ++){
            now = max(now,last[i]);
            To[i] = now;
            now += D[i];
        }
        G[n] = G[n - 1] = n;
        for(int i = n - 2;i >= 1;i --){
            if(To[i + 1] >= last[i + 1] + 1){
                G[i] = G[i + 1];
            }
            else G[i] = i + 1;
        }
     }
     for(int i = 1;i <= m;i ++){
        ans += To[B[i] - 1] + D[B[i] - 1] - T[i];
     }
     cout << ans;
     return 0;
}
### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是一道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后一次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合一维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某一点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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