拦截导弹(CDQ分治,DP)

本文深入探讨了一个三维偏序问题的解决方法,通过使用CDQ分治策略优化动态规划(DP)过程,有效地解决了最大不上升子序列长度的问题,并详细讲解了如何在树状数组中维护方案数。

很好的题,值得细细说,(果然又是个假期望).......

首先我们提取信息,显然这是个三维偏序问题

用简单的DP式子表示需要满足

f[i]=max(f[1--j]+1)(v[j]<v[i],h[j]<h[i],j<i)

那么我们发现这样可以愉快的CDQ,方案数用g数组表示,

在树状数组中注意维护就好

void add(int x,int kx,double kxx)
{
    for(int i=x;i<=h_tot;i+=lowbit(i))
    { 
        if(kx==c[i])
        {
            c2[i]+=kxx;
        }
        else if(kx>c[i])
        {
            c2[i]=kxx;c[i]=kx;
        }
    }
}

(注意这里+的方案数,是当前增加的值的方案数)

这样就结束了????

在这里才发现了CDQ优化DP的方法有些不同

   我们发现普通的CDQ是将子区间处理完后,才会处理更大的区间

然而这里有一些不同的是,我们并不能一个一个小区间的处理

例如一串数 1 2 3 4 5 6

如果我们先处理左区间1-3在处理右区间4-6,在处理最后

我们发现可能的结果是1-3先更新4,5,

然后4,5更新6,显然这样是满足DP规律的

我们不妨将其看作中序遍历,先左后中后右,这样保证了正确性QAQ

注意:

   这样就不能像原来一样保证序列的有序,这样我们牺牲时间

每次处理新区间时,将左右两区间按第二关键字排序一遍

然后处理完后早将这个的大区间按第一关键字排回,这样保证有序

(原来区间从下向上第一关键字当然有序,这时先大区间后小区间就要重新排了)

还有我们要两次扫,因为假设是1-n搜表示以i结尾的最大不上升序列长度

然而我们的i可能卡在中间,那么我们把区间倒转,再将每个a[i]变值(原来小的变成大的),然后只要打一遍CDQ就好了

 

 

  1 #include<iostream>
  2 #include<cstdio>
  3 #include<string>
  4 #include<algorithm>
  5 #include<cmath>
  6 #include<vector>
  7 #include<map>
  8 #include<cstring>
  9 #define MAXN 510001
 10 #define int long long 
 11 using namespace std;
 12 struct node{int v,h,id;}e[MAXN];
 13 int lowbit(int x){return x&(-x);}
 14 bool cmp(const node &a,const node &b)     {return a.id<b.id;}
 15 int h_tot,v_tot;
 16 int c[MAXN];
 17 double c2[MAXN];
 18 int dp[MAXN][3];
 19 double g[MAXN][3];
 20 int v_old[MAXN],h_old[MAXN];
 21 int n;int maxn=0;
 22 double geshu=0.0;
 23 double ans[MAXN];
 24 void add(int x,int kx,double kxx)
 25 {
 26     for(int i=x;i<=h_tot;i+=lowbit(i))
 27     { 
 28         if(kx==c[i])
 29         {
 30             c2[i]+=kxx;
 31         }
 32         else if(kx>c[i])
 33         {
 34             c2[i]=kxx;c[i]=kx;
 35         }
 36     }
 37 }
 38 int query(int x)
 39 {
 40     int anss=0;
 41     for(int i=x;i>=1;i-=lowbit(i))
 42     {
 43         if(c[i]>anss)
 44         {
 45             geshu=c2[i];anss=c[i];
 46         }
 47         else if(c[i]==anss)
 48         {
 49             geshu+=c2[i];
 50         }
 51     }
 52     return anss;
 53 }
 54 void clear(int x)
 55 {
 56     for(int i=x;i<=h_tot;i+=lowbit(i)){c[i]=0;c2[i]=0.0;}
 57 }
 58 bool cmp_v(const node &a,const node &b)
 59 {
 60     return (a.v==b.v)?((a.h==b.h)?(a.id<b.id):a.h<b.h):(a.v<b.v);
 61 }
 62 void work1(int l,int r,int mid,int me)
 63 {
 64     sort(e+l,e+r+1,cmp_v);
 65     for(int i=l;i<=r;++i)
 66     {
 67         if(e[i].id<=mid)
 68         {
 69             add(e[i].h,dp[e[i].id][me],g[e[i].id][me]);
 70         }
 71         else
 72         {
 73             geshu=0;
 74             int ttt=query(e[i].h)+1;
 75             if(ttt>dp[e[i].id][me])
 76             {
 77                dp[e[i].id][me]=ttt;
 78                g[e[i].id][me]=geshu;
 79             }
 80             else if(ttt==dp[e[i].id][me])
 81             {
 82                g[e[i].id][me]+=geshu;  
 83             }
 84         }
 85     }
 86     for(int i=l;i<=r;++i)
 87     {
 88         if(e[i].id<=mid)
 89            clear(e[i].h);
 90     }
 91     sort(e+l,e+r+1,cmp);
 92 }
 93 void solve(int l,int r,int me)
 94 {
 95     int mid=(l+r)>>1;
 96     if(l==r)return ;
 97     solve(l,mid,me);
 98     work1(l,r,mid,me);
 99     solve(mid+1,r,me);
100     return ;
101 }
102 signed main()
103 {
104     scanf("%lld",&n);
105     for(int i=1;i<=n;++i)
106     {
107         scanf("%lld%lld",&h_old[n-i+1],&v_old[n-i+1]);
108         e[n-i+1].h=h_old[n-i+1];
109         e[n-i+1].v=v_old[n-i+1];
110         e[n-i+1].id=n-i+1;
111     }
112     sort(h_old+1,h_old+n+1);
113     sort(v_old+1,v_old+n+1);
114     h_tot=unique(h_old+1,h_old+n+1)-h_old-1;
115     v_tot=unique(v_old+1,v_old+n+1)-v_old-1;
116     for(int i=1;i<=n;++i)
117     { 
118          e[i].h=lower_bound(h_old+1,h_old+h_tot+1,e[i].h)-h_old;
119          e[i].v=lower_bound(v_old+1,v_old+v_tot+1,e[i].v)-v_old;
120     }
121     for(int i=1;i<=n;++i)
122     {
123          dp[e[i].id][1]=1;dp[e[i].id][2]=1;
124          g[e[i].id][1]=1;g[e[i].id][2]=1;
125     }
126     sort(e+1,e+n+1,cmp);
127     solve(1,n,1);
128     /*for(int i=1;i<=n;++i)
129     {
130         printf("dp[%lld][1]=%lld g[%lld][1]=%lld \n",i,dp[i][1],i,g[i][1]);
131     }*/
132     for(int i=1;i<=n;++i)
133         maxn=max(maxn,dp[i][1]);
134     reverse(e+1,e+n+1);
135     for(int i=1;i<=n;++i)
136     {
137         e[i].h=h_tot-e[i].h+1;
138         e[i].v=v_tot-e[i].v+1;
139         e[i].id=i;
140     }
141     solve(1,n,2);
142     double sum=0.0;  
143     for(int i=1;i<=n;++i)
144     {
145         if(dp[i][1]==maxn)sum+=g[i][1];
146     }
147     for(int i=1;i<=n;++i)
148     {
149          if(dp[n-i+1][2]+dp[i][1]-1==maxn)
150          {
151               ans[i]=(g[i][1]*g[n-i+1][2])/sum;
152               //printf("ans[%lld]=%.4lf\n",i,ans[i]);
153          }
154          else ans[i]=0.0;
155     }
156     printf("%lld\n",maxn);
157     for(int i=n;i>=1;--i)
158     {
159          printf("%.5lf ",ans[i]);
160     }
161     cout<<endl;
162 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/Wwb123/p/11299726.html

<think>首先,用户的问题是关于CDQ分治算法的基本原理及其应用场景。我需要根据系统级指令来构建我的回答。 系统级指令关键点: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于分治思想的描述,包括分块、递归等。 - 引用[2]:关于书籍的引用,不相关。 - 引用[3]:关于下载资源的链接,不相关。 用户真正的需求是理解CDQ分治的概念和原理,所以我需要专注于CDQ分治CDQ分治的基本原理: - CDQ分治是由陈丹琦(Chen Danqi)提出的一种算法,用于处理偏序问题,如三维偏序问题。 - 它是分治思想的一种应用,特别适合解决离线查询问题。 - 核心思想:将问题分成子问题,递归解决,然后合并结果,处理跨越子问题的部分。 应用场景: - 三维偏序问题:例如,给定点集,统计每个点满足某些条件的点数。 - 动态规划优化:如斜率优化等。 - 其他离线查询问题。 我的回答结构: 1. **介绍CDQ分治**:简要说明其背景和目的。 2. **基本原理**:解释算法步骤,使用数学表达式描述。 3. **应用场景**:列出常见应用。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 5. **添加引用**:在引用段落末尾自然添加引用标识。 数学表达式: - 行内数学:如变量、点坐标等,使用$...$。 - 独立公式:如方程,使用$$...$$。 例如: - 行内:点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$ - 独立:偏序关系公式。 生成相关问题: - 基于CDQ分治,如"CDQ分治如何优化三维偏序问题?"或"CDQ分治的时间复杂度分析?" 确保回答真实可靠: - 基于算法知识,CDQ分治常用于OI竞赛中处理偏序问题。 引用处理: - 参考引用[1]是关于分治思想的,我可以引用它来支持分治部分。 - 其他引用不相关,但系统说"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答",但用户没有上一次问题,所以基于当前引用。 最终回答大纲: - 开头:介绍CDQ分治。 - 原理部分:分步骤解释,使用LaTeX。 - 应用场景:列举例子。 - 相关问题:在最后添加。 - 结尾:自然结束。</think>### CDQ分治算法的基本原理及其应用场景 CDQ分治(Chen Danqi Divide and Conquer)是由中国计算机科学家陈丹琦提出的一种分治算法变体,主要用于处理离线查询问题,特别是多维偏序问题(如三维偏序)。它在算法竞赛和数据处理中应用广泛,能高效解决一些复杂问题。下面我将逐步解释其基本原理和应用场景,确保内容清晰可靠。 #### 1. CDQ分治的基本原理 CDQ分治基于经典分治思想,但针对偏序问题进行了优化。核心思路是将问题递归分解为子问题,处理子问题内部和子问题之间的影响,最后合并结果。算法主要分为三个步骤:分、治、合。以下是详细解释: - **分(Divide)**:将输入数据(如点集)按某一维度(通常是时间或索引)分成两个大致相等的子集,记为左子集$L$和右子集$R$。例如,给定点集$P = \{P_1, P_2, \dots, P_n\}$,其中每个点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$表示三维坐标,我们按第一维$a_i$排序并分割: $$ \text{mid} = \left\lfloor \frac{n}{2} \right\rfloor $$ 这样得到$L = \{P_i \mid i \leq \text{mid}\}$和$R = \{P_i \mid i > \text{mid}\}$。递归地对$L$和$R$应用相同过程。 - **治(Conquer)**:递归处理左子集$L$和右子集$R$,解决子问题内部的偏序关系。例如,在三维偏序问题中,目标是统计每个点$P_i$满足$a_j \leq a_i, b_j \leq b_i, c_j \leq c_i$的点数$j$($j \neq i$)。递归调用确保子集内部的问题被解决。 - **合(Merge)**:合并子问题结果,并处理跨越子集$L$和$R$的影响。这是CDQ分治的关键: - 使用辅助数据结构(如树状数组或线段树)高效处理跨子集贡献。 - 例如,在三维偏序中,合并时需统计$L$中的点对$R$中点的贡献。具体做法: 1. 对$L$和$R$按第二维$b_i$排序。 2. 遍历$R$中的每个点$P_j$,同时维护一个树状数组,用于记录第三维$c_i$的累积值。 3. 对于$P_j$,查询树状数组中满足$c_k \leq c_j$的点数($k$来自$L$),并累加到结果。 这确保了跨子集贡献在$O(n \log n)$时间内完成。 整个算法的时间复杂度为$O(n \log^2 n)$,其中$n$是数据规模。递归公式可表示为: $$ T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + O(n \log n) $$ 其中$O(n \log n)$来自合并步骤的排序和树状数组操作。CDQ分治通过“分而治之”高效处理了偏序关系[^1]。 #### 2. CDQ分治的应用场景 CDQ分治特别适合离线查询问题,其中数据点固定,查询可批量处理。常见应用包括: - **三维偏序问题**:如统计逆序对或点对关系。例如,在竞赛中,给定点集统计每个点“支配”的点数(即所有维度都小于等于该点的点)。CDQ分治能高效解决,时间复杂度优于暴力$O(n^2)$。 - **动态规划优化**:用于优化序列问题,如最长上升子序列(LIS)或斜率优化问题。通过分治处理状态转移,减少计算量。 - **离线查询处理**:在数据库或算法中,处理批量查询,如区间统计或范围查询。CDQ分治将查询排序后递归处理,避免实时开销。 - **其他领域**:在计算几何(如最近点对问题)和机器学习数据预处理中也有应用,但需结合具体算法调整。 CDQ分治的优势在于其通用性和效率,但要求问题具有“可分治性”,即子问题独立且合并步骤可高效实现。实际应用中,常结合树状数组等数据结构提升性能。 #### 相关问题 1. CDQ分治如何处理更高维度的偏序问题(如四维偏序)? 2. CDQ分治与普通分治算法的主要区别是什么? 3. CDQ分治在动态规划优化中的具体实现案例? [^1]: 分治思想的核心是递归分解问题,然后合并结果,这在CDQ分治中得到充分体现,如分割点集并递归处理子问题。 [^2]: 算法理论常参考经典书籍,但CDQ分治更常见于竞赛和算法论文。
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