这道题和网络流24题中的餐巾计划的确不一样,[BJWC2018]餐巾计划问题的数据范围更大。
一个餐厅在相继的n天里,每天需用的餐巾数不尽相同。假设第i天(i=1,2,…,n)需要ri块餐巾。餐厅可以在任意时刻购买新的餐巾,每块餐巾的费用为p。
使用过的旧餐巾,则需要经过清洗才能重新使用。把一块旧餐巾送到清洗店A,需要等待m1天后才能拿到新餐巾,其费用为c1;把一块旧餐巾送到清洗店B,需要等待m2天后才能拿到新餐巾,其费用为c2。
例如,将一块第k天使用过的餐巾送到清洗店A清洗,则可以在第k+m1天使用。
对于50%的数据,我们有一个很经典的网络流做法:餐巾计划问题。
但是数据规模扩大后就显然不能用网络流求解了。
分两种情况:
1.快洗店更贵:
考虑到先买和后买餐巾所对答案和过程不会造成影响,且当买餐巾c条达到最优解时,显然c+k的花费比c+k+1的花费更少。
并且不难感性证出c-k的花费比c-k-1的花费更少(会在最优情况下多次使用快洗店的餐巾使得钱变多)。
因此我们可以三分求解。
最便宜的显然是先使用新的毛巾,等到没了的时候使用慢洗店的,最差使用快洗店的得出答案,使用队列维护一下即可(虽然这么说,也是挺恶心的,我对着别人的代码调了3h才过,可能现在让我解释代码都解释不明白。)
2.快洗点更便宜:
那就都快洗,这是显然的。
这是可爱的代码
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=200010;
const int INF=2147483647;
inline int read(){
int X=0,w=1;char ch=0;
while(ch<'0'||ch>'9'){
if(ch=='-')w=-1;ch=getchar();}
while(ch>='0'&&ch<='9')X=(X<<1)+(X<<3)+ch-'0'