洛谷 P2070 刷墙

题目描述

Farmer John已经设计了一种方法来装饰谷仓旁边的长栅栏(把栅栏认为是一根一维的线)。他把一只画刷绑在他最喜爱的奶牛Bessie身上,之后就去喝一杯冰水,而Bessie隔着栅栏来回走,当她走过某个地方,这里的一段栅栏就被刷上了涂料。

Bessie从栅栏上的位置0开始,并且遵循着一个N次移动的次序(1 <= N <= 100,000)。例如“10 L”表示Bessie向左移动了10个单位长度,“15 R”表示Bessie向右移动了15个单位长度。现给出Bessie所有移动的列表,Farmer John想要知道哪些区域的栅栏至少涂了两层涂料(只涂一层涂料的区域可能在大雨中被洗掉)。Bessie在她的行走中最远到达距起始点1,000,000,000个单位长度。

输入输出格式

输入格式:

第1行:一个整型数N。

第2..N+1行:每行描述了Bessie的N次移动中的一次,例如“15 L”。

输出格式:

1行:被至少涂了两层涂料的区域总数。

输入输出样例

输入样例#1:
6
2 R
6 L
1 R
8 L
1 R
2 R
输出样例#1:
6








说明

【样例解释】

Bessie从位置0开始,向右移动2个单位长度,向左移动6个单位长度,向右移动1个单位长度,向左移动8个单位长度,最后向右移动3个单位长度。

6个单位区域至少被涂了两层涂料,是 [-11,-8], [-4,-3], [0,2]这些区域。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

前缀和~

记录下每次的起始点和终止点,然后按位置排序,循环求解~


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

int n,x,ans,now;
char s[10];

struct node{
	int x,num;
}a[200001];

bool cmp(node u,node v)
{
	return u.x<v.x;
}

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d%s",&x,s);
		if(s[0]=='L')
		{
			a[i*2-1].x=now-x;a[i*2-1].num=1;
			a[i*2].x=now;a[i*2].num=-1;
			now-=x;
		}
		else
		{
			a[i*2-1].x=now;a[i*2-1].num=1;
			a[i*2].x=now+x;a[i*2].num=-1;
			now+=x;
		}
	}
	sort(a+1,a+2*n+1,cmp);
	now=a[1].num;
	for(int i=2;i<=2*n;i++)
	{
		if(now>1) ans+=a[i].x-a[i-1].x;
		now+=a[i].num;
	} 
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}


03-21
### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决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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