BZOJ2034最大收益 [贪心优化特殊图最优匹配]

2034: [2009国家集训队]最大收益

Time Limit: 10 Sec   Memory Limit: 259 MB
Submit: 498   Solved: 209
[ Submit][ Status][ Discuss]

Description

给出N件单位时间任务,对于第i件任务,如果要完成该任务,需要占用[Si, Ti]间的某个时刻,且完成后会有Vi的收益。求最大收益。 N≤5000,1 ≤ Si ≤ Ti ≤ 108,1 ≤ Vi ≤ 108。 澄清:一个时刻只能做一件任务,做一个任务也只需要一个时刻。

Input

第一行一个整数N,表示可供选择的任务个数. 接下来的第二到第N+1行,每行三个数,其中第i+1行依次为Si,Ti,Vi

Output

输出最大收益

Sample Input

4
1 1 2
2 2 2
1 2 3
1 3 1

Sample Output

6

HINT

共有四个任务,其中第一个任务只能在时刻1完成,第二个任务只能在时刻2做,第三个任务只能在时刻1或时刻2做,第四个任务可以在[1,3]内任一时刻完成,四个任务的价值分别为2、2、3和1。一种完成方案是:时刻1完成第一个任务,时刻2完成第三个任务,时刻3完成第四个任务,这样得到的总收益为2+3+1=6,为最大值。


分析:直接看论文

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 5005
#define LL long long
struct node
{
    int x, y, z, s;
}a[N];
int n, match[N], pos[N];
bool cmp1(const node &u, const node &v){return u.x < v.x;}
bool cmp2(const node &u, const node &v){return u.z > v.z;}
bool check(int k, int x)
{
    if(pos[x]>a[k].y) return false;
    if(!match[x])
    {
        match[x] = k;
        return true;
    }
    else if(a[match[x]].y < a[k].y) return check(k, x+1);
    else if(check(match[x], x+1))
    {
        match[x]=k;
        return true;
    }
    else
        return false;
}
int main()
{
    scanf("%d", &n);int i;
    for(i=1; i<=n; i++) scanf("%d%d%d", &a[i].x, &a[i].y, &a[i].z);
    sort(a+1, a+n+1, cmp1);
    for(i=1; i<=n; i++) pos[i]=max(pos[i-1]+1, a[i].x);
    for(i=2, a[1].s=1; i<=n; i++)
    {
        a[i].s=a[i-1].s;
        while(pos[a[i].s]<a[i].x&&a[i].s<n) a[i].s++;
    }
    sort(a+1, a+n+1, cmp2);
    LL ans=0;
    for(i=1; i<=n; i++) if(check(i, a[i].s)) ans+=a[i].z;
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}



### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值