P3606 [USACO17JAN]Building a Tall Barn建谷仓

本文针对USACO铂金组T2题目进行了解析,通过分析得出为使f=a1/b1+a2/b2+...+an/bn最小,需使分母尽可能大且满足b1+b2+...+bn=k。采用二分查找法确定最优分配方案,以实现最小化目标。

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usaco 铂金组t2

题目大意:已知的a1,a2,……an,在b1+b2+……+bn=k的条件下,求f=a1/b1+a2/b2……+an/bn的最小值。

题目分析:如果需要f尽量的小,则我们希望分母尽可能大,,而总数有要求限制,那么问题来了,给谁分配多点,给谁分配少点呢?

例如:

3 10
20
5
10的数据情况下。,给每个ai分配y个或(y+1)个人产生不同的差值。令ti=ai/y-ai(y-1),如果ti>tj,那么,我们从bj调动一 个人去bi效果会更优。什么时候达到最优呢?那就是无人可调的情况下,也就是所有的ti尽可能接近的情况!


根据题意,ti越大,需要的人越少,ti越小,需要的人越多,而且题目里面的数据范围是1e12,这么大的数据范围,而且单调,当然用二分答案来做啦。

根据ti=ai/y-ai(y-1),可以得到y*y+y-ai/ti=0,二分ti,计算y的和,超过k那么范围扩大,否则缩小。

代码:洛谷题解

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iomanip>
#include<cmath>
#define INF 100000000000000LL
#define eps 1e-13
using namespace std;
#define ll long long
int n;
ll K;
ll ans=INF;
double a[100005];
 
ll cal(double x){return (ll)((sqrt(1+4*x)-1)/2);}
 
bool check(double x)
{
    ll left=K;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(a[i]<=x) continue;
        ll xx=cal(a[i]/x);
        left-=xx;
    }
    //cout<<x<<" "<<left<<endl;
    if(left<0) return false;
    return true;
}
 
int main()
{
    
    cin>>n>>K;
    K=K-n;
    for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i];
    double l=eps,r=1e12,mid;
    for(int i=1;i<=200;i++)  
    {
        mid=(l+r)/2;
        if(check(mid)) r=mid;
        else l=mid;
        //cout<<l<<" "<<r<<endl;
    }
    int i;
    for(i=1,l=0;i<=n;++i){
        double tmp=(double)(cal(a[i]/r)+1);
        l+=a[i]/tmp;
        //cout<<i<<" cal "<<a[i]<<"/"<<r<<"= "<<"tmp"<<"  day"<<a[i]/tmp<<endl;
    }
    cout<<(ll)(l+0.5);
    return 0;
}


### 解题思路 此问题的核心在于通过 **二维差分** 和 **前缀和** 的方法来高效计算被指定层数 $ K $ 涂漆覆盖的区域大小。以下是详细的分析: #### 1. 题目背景 农夫约翰希望在他的谷仓上涂油漆,目标是找到最终被恰好 $ K $ 层油漆覆盖的总面积。给定若干矩形区域及其对应的涂漆操作,我们需要统计这些操作完成后满足条件的区域。 #### 2. 差分法的应用 为了快速更新多个连续单元格的状态并查询其总和,可以采用 **二维差分** 技术。具体来说: - 初始化一个二维数组 `diff` 来表示差分矩阵。 - 对于每一个矩形 $(x_1, y_1)$ 到 $(x_2, y_2)$,我们可以通过如下方式更新差分矩阵: ```python diff[x1][y1] += 1 diff[x1][y2 + 1] -= 1 diff[x2 + 1][y1] -= 1 diff[x2 + 1][y2 + 1] += 1 ``` 上述操作的时间复杂度仅为常数级别 $ O(1) $,因此非常适合大规模数据集的操作[^1]。 #### 3. 前缀和恢复原矩阵 完成所有矩形的差分更新后,利用前缀和算法还原实际的涂漆次数矩阵 `paints`。对于每个位置 $(i,j)$,执行以下操作: ```python for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): paints[i][j] = (paints[i - 1][j] + paints[i][j - 1] - paints[i - 1][j - 1] + diff[i][j]) ``` 这里需要注意边界条件以及初始值设置为零的情况[^4]。 #### 4. 统计符合条件的区域 最后遍历整个 `paints` 数组,累加那些等于 $ K $ 的元素数量即可得到答案。 --- ### 实现代码 下面是基于以上理论的一个 Python 实现版本: ```python def painting_the_barn(): import sys input_data = sys.stdin.read().splitlines() N, K = map(int, input_data[0].split()) max_x, max_y = 0, 0 rectangles = [] for line in input_data[1:]: x1, y1, x2, y2 = map(int, line.split()) rectangles.append((x1, y1, x2, y2)) max_x = max(max_x, x2) max_y = max(max_y, y2) # Initialize difference array with extra padding to avoid boundary checks. size = max(max_x, max_y) + 2 diff = [[0]*size for _ in range(size)] # Apply all rectangle updates using the difference method. for rect in rectangles: x1, y1, x2, y2 = rect diff[x1][y1] += 1 diff[x1][y2 + 1] -= 1 diff[x2 + 1][y1] -= 1 diff[x2 + 1][y2 + 1] += 1 # Compute prefix sums from differences to get actual paint counts. paints = [[0]*size for _ in range(size)] result = 0 for i in range(1, size): for j in range(1, size): paints[i][j] = ( diff[i][j] + paints[i - 1][j] + paints[i][j - 1] - paints[i - 1][j - 1] ) if paints[i][j] == K: result += 1 return result print(painting_the_barn()) # Output final answer as per sample output format. ``` --- ### 结果验证 按照样例输入测试该程序能够正确返回预期的结果即8单位面积被两层涂料所覆盖[^2]。 --- ### 性能优化议 如果进一步追求效率还可以考虑压缩坐标范围减少内存消耗或者使用更底层的语言实现核心逻辑部分比如 C++ 或 Java 等[^3]。
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