hdu-5064(dp)

这是BC上的题目,给你n个数a1, a2, ...., an. 这n个数的和为m(m<=2^22),要在里面取出尽可能多的数字(假设t个),组成新的序列b1, b2 ... bt.使得这个序列非递减,而且(b(i) - b(i-1))也是非递减的。求这个t的最大值。


题目没有告诉n的大小。我们先排序统计出大小不同的数字nn[], 和每个数字出现的次数mm[],可以算出不同的数字不会超过3000
dp[i][j] (j>=i) 表示以nn[i] 和nn[j]为所求序列的最末尾两个数字,这种情况下的序列的长度.
dp[i][i] = mm[i], dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[k][i] + 1), (k<=i)
直接算的话复杂度O(n^3),不可取。我们可以发现上面的转移中随着j的增大k是随着减小的,可以优化到O(n^2).

<span style="font-size:14px;">#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#include<string.h>
using namespace std;
#define N 10000000
#define M 3000
int a[N],dp[M][M],s[M],num[M];
int n,m;
int main()
{
    int t;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        sort(a,a+n);
        int tot=0;
        int x=1;
        a[n]=-1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        if(a[i]!=a[i+1]){
            num[tot]=a[i];
            s[tot++]=x;
            x=1;
        }
        else x++;
        int ans=0;
        for(int i=0;i<tot;i++)
        {
            dp[i][i]=s[i];
            int k=i;
            int ma=0;
            ans=max(dp[i][i],ans);
            for(int j=i+1;j<tot;j++)
            {
                while((num[j]-num[i])>=(num[i]-num[k])&&k>=0)
                {
                    ma=max(ma,dp[k][i]);
                    k--;
                }
                dp[i][j]=ma+1;
                ans=max(ans,dp[i][j]);
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
</span>


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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