LuoguP2605 [ZJOI2010]基站选址 线段树优化DP

本文介绍了一种使用动态规划(DP)解决基站覆盖问题的方法,通过定义状态$f[i][j]$为覆盖前$i$个基站且第$i$个基站进行了维修的最小代价,实现了高效求解。文章详细解释了状态转移方程和如何在线段树上更新管辖范围,以达到$O(Knlogn)$的时间复杂度。

比较好的一道题 DP 题.    

令 $f[i][j]$ 表示覆盖前 $i$ 个基站且 $i$ 位置上维修了基站的最小代价.   

注意:上面设的状态是不考虑 $[i+1,n]$ 的.     

转移的话 $f[i][j] \leftarrow f[k][j-1]+calc(j-1,i)$.   

其中 $calc(i,j)$ 表示 $i$ 和 $j$ 分别修了基站的情况下  $i,j$  之间需要用 $W_{i}$ 的总和.  

然后这个 $calc(i,j)$ 可以在枚举 $j$ 的时候在线段树上更新.   

即对于每个位置记录其被管辖范围 $[l,r]$ 然后扫描到 $r+1$ 时将 $[0,l-1]$ 做一个区间加法即可.   

空间复杂度 $O(n)$,时间复杂度 $O(Kn \log n)$. 

code: 

#include <cstdio>   
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>     
#define N 20009  
#define ll long long    
#define lson now<<1  
#define rson now<<1|1   
#define pb push_back
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin)  
using namespace std;   
const int inf=1000000009; 
int n,K; 
int left[N],right[N],f[N]; 
int mn[N<<2],lazy[N<<2],dis[N],cost[N],si[N],wi[N];      
vector<int>g[N];  
inline void pushup(int now) { 
    mn[now]=min(mn[lson],mn[rson]); 
}    
inline void mark(int now,int v) { 
    mn[now]+=v,lazy[now]+=v; 
} 
inline void pushdown(int now) { 
    if(lazy[now]) {
        mark(lson,lazy[now]); 
        mark(rson,lazy[now]); 
        lazy[now]=0;
    }
}
void build(int l,int r,int now) {  
    lazy[now]=0; 
    if(l==r) { 
        mn[now]=f[l]; 
        return; 
    }  
    int mid=(l+r)>>1;  
    build(l,mid,lson),build(mid+1,r,rson); 
    pushup(now); 
}   
int query(int l,int r,int now,int L,int R) { 
    if(l>=L&&r<=R) { 
        return mn[now]; 
    } 
    pushdown(now); 
    int mid=(l+r)>>1,re=inf; 
    if(L<=mid) re=min(re,query(l,mid,lson,L,R)); 
    if(R>mid)  re=min(re,query(mid+1,r,rson,L,R)); 
    return re; 
}  
void update(int l,int r,int now,int L,int R,int v) { 
    if(l>=L&&r<=R) { 
        mark(now,v); 
        return; 
    } 
    pushdown(now); 
    int mid=(l+r)>>1; 
    if(L<=mid)  update(l,mid,lson,L,R,v); 
    if(R>mid)   update(mid+1,r,rson,L,R,v);  
    pushup(now); 
}
int main() { 
    // setIO("input"); 
    scanf("%d%d",&n,&K);  
    dis[1]=0;  
    for(int i=2;i<=n;++i) scanf("%d",&dis[i]);   
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&cost[i]); 
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&si[i]);  
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&wi[i]);                      
    ++n,++K,cost[n]=0,wi[n]=inf;                      
    for(int i=1;i<n;++i) { 
        int l,r,mid,ans; 
        ans=i,l=1,r=i-1;  
        while(l<=r) { 
            mid=(l+r)>>1;  
            if(dis[i]-si[i]<=dis[mid]) {
                ans=mid;        
                r=mid-1; 
            }
            else l=mid+1;  
        }   
        left[i]=ans; 
        ans=i,l=i,r=n-1;   
        while(l<=r) { 
            mid=(l+r)>>1;  
            if(dis[i]+si[i]>=dis[mid]) {
                ans=mid;  
                l=mid+1; 
            }
            else r=mid-1; 
        } 
        right[i]=ans;   
        g[right[i]].pb(i);    
    }     
    int ans=inf;  
    for(int j=1;j<=K;++j) { 
        if(j==1) {  
            int tot=0; 
            for(int i=1;i<=n;++i) {     
                f[i]=tot+cost[i];         
                for(int j=0;j<g[i].size();++j) {
                    tot+=wi[g[i][j]];  
                }     
            }             
            ans=min(ans,f[n]);         
        }   
        else {          
            build(0,n,1);         
            for(int i=1;i<=n;++i) {    
                f[i]=query(0,n,1,0,i-1)+cost[i];                    
                for(int j=0;j<g[i].size();++j) { 
                    int p=g[i][j];  
                    update(0,n,1,0,left[p]-1,wi[p]);    
                }
            }
            ans=min(ans,f[n]);
        }
    }
    printf("%d\n",ans);   
    return 0;
}

  

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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