【DP+线段树优化】[CQBZOJ2933]数据

本文介绍了一种解决信息学竞赛题中数据合法性修复的问题,通过使用线段树维护区间内的最小值,优化了状态转移方程,实现了在给定约束条件下将数据修改为合法状态所需的最少步骤数。

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题目描述
Mr_H 出了一道信息学竞赛题,就是给 n 个数排序。输入格式是这样的:
试题有若干组数据。每组数据的第一个是一个整数 n,表示总共有 n 个数待排序;接下来 n 个
整数,分别表示这 n 个待排序的数。
例如:3 4 2 –1 4 1 2 3 4,就表示有两组数据。第一组有 3 个数(4,2,-1),第二组有 4
个数(1,2,3,4)。可是现在 Mr_H 做的输入数据出了一些问题。例如:2 1 9 3 2 按理说第一组数
据有 2 个数(1,9),第二组数据有 3 个数,可是“3”后面并没有出现三个数,只出现了一个数“2”
而已!
现在 Mr_H 需要对数据进行修改,改动中“一步”的含义是对文件中的某一个数+1 或-1,写个
程序,计算最少需要多少步才能将数据改得合法。

输入
第一行一个整数 m,表示 Mr_H 做的输入数据包含的整数个数。第二行包含 m 个整数 a[i],每
个整数的绝对值不超过 10000。

输出
一个整数,表示把数据修改为合法的情况下,最少需要多少步。

样例输入
Copy (如果复制到控制台无换行,可以先粘贴到文本编辑器,再复制)

4
1 9 3 2
样例输出
2
提示
对于 20%的数据,m<=10, |a[i]|<=5;

对于 60%的数据,m<=5000, |a[i]|<=10000

对于 100%的数据,m<=100000, |a[i]|<=10000

分析:DP很显然,f[i]=f[j]+|j-(a[i]+i+1)| i < j <= n+1
时间复杂度O(n^2) ,TLE。
将状态转移方程展开,f[i]=f[j]+j-(a[i]+i+1) j>=a[i]+i+1
f[i]=f[j]-j+a[i]+i+1 j < a[i]+i+1
我们只需要快速找出[i+1,a[i]+i]之间f[j]-j的最小值,[a[i]+i+1,n+1]之间f[j]-j的最小值即可。
我们就可以用一个线段树来维护区间内的最小值。

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<algorithm>
#define MAXN 100000
#define INF 0x3fffffff
using namespace std;
void Read(int &x){
    char c;
    bool f=0;
    while(c=getchar(),c!=EOF){
        if(c=='-')
            f=1;
        if(c>='0'&&c<='9'){
            x=c-'0';
            while(c=getchar(),c>='0'&&c<='9')
                x=x*10+c-'0';
            ungetc(c,stdin);
            if(f)
                x=-x;
            return;
        }
    }
}
int n,a[MAXN+10],f;
struct node{
    int l,r,min1,min2;
}tree[MAXN*4+100];
void build(int i,int l,int r){
    tree[i].l=l;
    tree[i].r=r;
    tree[i].min1=tree[i].min2=INF;
    if(l==r)
        return;
    int mid=(l+r)/2;
    build(i*2,l,mid);
    build(i*2+1,mid+1,r);
}
void insert(int i,int x,int d){
    if(tree[i].l>x||tree[i].r<x)
        return;
    tree[i].min1=min(d-x,tree[i].min1);
    tree[i].min2=min(d+x,tree[i].min2);
    if(tree[i].l==tree[i].r)
        return;
    insert(i*2,x,d);
    insert(i*2+1,x,d);
}
int find(int i,int l,int r,int flag){
    if(tree[i].l>r||tree[i].r<l)
        return INF;
    if(tree[i].l>=l&&tree[i].r<=r){
        if(flag==1)
            return tree[i].min1;
        return tree[i].min2;
    }
    return min(find(i*2,l,r,flag),find(i*2+1,l,r,flag));
}
int main()
{
    int i;
    Read(n);
    for(i=1;i<=n;i++)
        Read(a[i]);
    build(1,1,n+1);
    insert(1,n+1,0);
    for(i=n;i;i--){
        f=min(find(1,i+1,min(i+a[i],n+1),1)+i+1+a[i],find(1,i+a[i]+1,n+1,2)-i-1-a[i]);
        insert(1,i,f);
    }
    printf("%d",f);
}
如果你希望**不使用线段树**,而使用**暴力 DP**来解决这个问题,那么我们可以采用一个**基于区间的动态规划方法**。 --- ### 🧠 思路回顾 - 目标是覆盖时间段 `[M, E]`。 - 每头奶牛提供一个工作区间 `[T1, T2]` 和一个报酬 `S`。 - 我们要选择若干奶牛,使得它们的工作区间**完全覆盖 [M, E]**,并且总报酬最小。 - 如果无法覆盖,输出 `-1`。 --- ### ✅ 暴力 DP 解法 #### 1. 动态规划定义 定义 `dp[i]` 表示覆盖到时间点 `i` 所需的最小费用。 初始状态: - `dp[M - 1] = 0`(表示在开始时间前不需要费用) - `dp[i] = INF` 表示时间点 `i` 无法被覆盖 #### 2. 状态转移 对于每头奶牛 `[T1, T2]` 和报酬 `S`,我们可以尝试从 `j ∈ [T1 - 1, T2]` 转移: - `dp[T2] = min(dp[T2], dp[j] + S)`,其中 `j ∈ [M - 1, T1 - 1]` #### 3. 最终答案 - 如果 `dp[E] == INF`,说明无法覆盖,输出 `-1` - 否则输出 `dp[E]` --- ### ✅ C++ 暴力 DP 实现 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAX_TIME = 86400 + 10; // 最大时间点 +1 int N, M, E; int dp[MAX_TIME]; // dp[i] 表示覆盖到时间 i 的最小花费 struct Cow { int t1, t2, s; }; int main() { cin >> N >> M >> E; vector<Cow> cows(N); for (int i = 0; i < N; ++i) { int t1, t2, s; cin >> t1 >> t2 >> s; cows[i] = {t1, t2, s}; } // 初始化 dp 数组 fill(dp, dp + MAX_TIME, INF); dp[M - 1] = 0; // 暴力 DP for (int i = 0; i < N; ++i) { int t1 = cows[i].t1; int t2 = cows[i].t2; int s = cows[i].s; // 查询 [M-1, t1-1] 中的最小值 int min_cost = INF; for (int j = max(M - 1, 0); j <= t1 - 1; ++j) { if (dp[j] != INF) { min_cost = min(min_cost, dp[j]); } } if (min_cost != INF) { // 更新 [t1, t2] 范围内的 dp 值 for (int j = t1; j <= t2; ++j) { dp[j] = min(dp[j], min_cost + s); } } } if (dp[E] == INF) cout << -1 << endl; else cout << dp[E] << endl; return 0; } ``` --- ### ✅ 示例输入 ``` 3 1 10 1 5 6 4 10 9 1 10 12 ``` 输出: ``` 9 ``` --- ### ✅ 代码说明 | 步骤 | 说明 | |------|------| | `dp[M - 1] = 0` | 初始状态,表示在开始时间前不需要费用 | | `for (int j = max(M - 1, 0); j <= t1 - 1; ++j)` | 暴力查询 `[M-1, T1-1]` 中最小值 | | `for (int j = t1; j <= t2; ++j)` | 暴力更新 `[T1, T2]` 区间 | | `dp[E]` | 最终答案,表示覆盖到时间 `E` 的最小费用 | --- ### ✅ 时间复杂度分析 - 奶牛数量 `N ≤ 10000` - 时间范围 `E - M ≤ 86399` - 最坏情况下,每个奶牛都要遍历整个时间区间: - 时间复杂度为 `O(N * E)`,在最坏情况下会达到 `10^9`,可能会 **TLE** --- ### ✅ 优化建议(可选) 如果你希望进一步优化性能,可以考虑: - 使用**前缀最小值数组**来代替暴力查询最小值。 - 使用**区间 DP** 或 **线段树优化转移**,将时间复杂度降低到 `O(N log E)` --- ###
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