HDU-1176 免费馅饼 (线性状态dp)

解决一个有趣的问题:如何最大化收集从天而降的馅饼数量。主人公gameboy必须在一条小径上移动并尽可能多地接住这些馅饼。

免费馅饼

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 54156    Accepted Submission(s): 18999


Problem Description
都说天上不会掉馅饼,但有一天gameboy正走在回家的小径上,忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了,这馅饼别处都不掉,就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上当然就不能吃了,所以gameboy马上卸下身上的背包去接。但由于小径两侧都不能站人,所以他只能在小径上接。由于gameboy平时老呆在房间里玩游戏,虽然在游戏中是个身手敏捷的高手,但在现实中运动神经特别迟钝,每秒种只有在移动不超过一米的范围内接住坠落的馅饼。现在给这条小径如图标上坐标:

为了使问题简化,假设在接下来的一段时间里,馅饼都掉落在0-10这11个位置。开始时gameboy站在5这个位置,因此在第一秒,他只能接到4,5,6这三个位置中其中一个位置上的馅饼。问gameboy最多可能接到多少个馅饼?(假设他的背包可以容纳无穷多个馅饼)
 

Input
输入数据有多组。每组数据的第一行为以正整数n(0<n<100000),表示有n个馅饼掉在这条小径上。在结下来的n行中,每行有两个整数x,T(0<T<100000),表示在第T秒有一个馅饼掉在x点上。同一秒钟在同一点上可能掉下多个馅饼。n=0时输入结束。
 

Output
每一组输入数据对应一行输出。输出一个整数m,表示gameboy最多可能接到m个馅饼。
提示:本题的输入数据量比较大,建议用scanf读入,用cin可能会超时。

 

Sample Input
6 5 1 4 1 6 1 7 2 7 2 8 3 0
 

Sample Output
4


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[100001][11], cnt[100001][11];
int main(){
	int n;
	while(scanf("%d", &n) != EOF){
		if(n == 0) return 0;
		int x, t, T = 0;
		memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
		for(int i = 1; i <= n; ++i){
			scanf("%d %d", &x, &t);
			cnt[t][x]++;
			T = max(T, t);
		}
		for(int i = 0; i <= 10; ++i){
			dp[0][i] = -1;
		}	
		dp[0][5] = 0;
		for(int i = 1; i <= T; ++i){
			if(dp[i - 1][0] >= 0 || dp[i - 1][1] >= 0){
				dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1]) + cnt[i][0];
			}
			for(int j = 1; j <= 9; ++j){
				if(dp[i - 1][j - 1] >= 0 || dp[i - 1][j] >= 0 || dp[i - 1][j + 1] >= 0){
					dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], max(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j + 1])) + cnt[i][j];
				}
			}
			if(dp[i - 1][10] >= 0 || dp[i - 1][9] >= 0){
				dp[i][10] = max(dp[i - 1][10], dp[i - 1][9]) + cnt[i][10];
			}
		}
		int ans = 0;
		for(int i = 0; i <= 10; ++i){
			ans = max(ans, dp[T][i]);
		}
		printf("%d\n", ans);
	}
}

/*
题意:
1e5的点,每个点某个时刻会丢下馅饼,起始点5号点,每秒可以移动1个点,只能捡到所在位置当前时刻
掉下来的馅饼,问最多可以获得多少馅饼。

思路:
由于一共就11个点,时刻一共就1e5,很容易想到状态线性dp,dp[i][j]表示第i时刻在j位置时最多可以获得多少馅饼。
那么j位置只能由上一时刻相邻位置的点移动过来,那么根据时间线性维护一下每一时刻所有位置的最大值即可。
*/





HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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