BZOJ1563 NOI2009 诗人小G【决策单调性优化DP】

探讨了在给定条件下,通过动态规划和双向队列维护实现字符串拼接优化的问题,利用四边形不等式证明决策单调性,并给出具体算法实现。

LINK


因为是图片题就懒得挂了


简要题意:有n个串,拼接两个串需要加一个空格,给你l和p,问你拼接后每个串的总长减l的绝对值的p次方的最小值

首先打表发现一下这题是决策单调的对于所有数据都成立就当他一定成立了

然后网上有神仙用四边形不等式证明了这个东西LINK

我就懒得不会证明了

然后考虑用一个双向的队列维护出每个决策点对应的单调区间

然后保证所有区间一定是连续的
就构成了所有dp的转移区间

其实和bzoj2216非常像

代码都差不多,直接维护就可以了

最后上DP式子:

dp[i] = dp[x] + fast_pow(s[y] - s[x] + y - x - 1 - L, P)

//Author: dream_maker
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
//----------------------------------------------
//typename
typedef long long ll;
typedef long double ld;
//convenient for
#define for_up(a, b, c) for (int a = b; a <= c; ++a)
#define for_down(a, b, c) for (int a = b; a >= c; --a)
#define for_vector(a, b) for (int a = 0; a < (signed)b.size(); ++a)
//inf of different typename
const int INF_of_int = 1e9;
const ll INF_of_ll = 1e18;
//fast read and write
template <typename T>
void Read(T &x) {
  bool w = 1;x = 0;
  char c = getchar();
  while (!isdigit(c) && c != '-') c = getchar();
  if (c == '-') w = 0, c = getchar();
  while (isdigit(c)) {
    x = (x<<1) + (x<<3) + c -'0';
    c = getchar();
  }
  if (!w) x = -x;
}
template <typename T>
void Write(T x) {
  if (x < 0) {
    putchar('-');
    x = -x; 
  }
  if (x > 9) Write(x / 10);
  putchar(x % 10 + '0');
}
//----------------------------------------------
const int N = 1e5 + 10;
struct Node{int l, r, pos;}p[N];
ld dp[N];
int n, L, P;
int s[N];
char c[N];
ld fast_pow(ld a, int b) {
  ld ans = 1.0;
  if (a < 0) a = - a;
  while (b) {
    if (b & 1) ans = ans * a;
    b >>= 1;
    a = a * a;
  }
  return ans;
}
ld calc(int x, int y) {
  return dp[x] + fast_pow(s[y] - s[x] + y - x - 1 - L, P); 
}
int find(Node x, int t) {
  int l = x.l, r = x.r, ans = r + 1;
  while (l <= r) {
    int mid = (l + r) >> 1;
    if (calc(x.pos, mid) >= calc(t, mid)) r = mid - 1, ans = mid;
    else l = mid + 1;
  }
  return ans;
}
void solve() {
  Read(n), Read(L), Read(P);
  for_up(i, 1, n) {
    scanf("%s", c + 1);
    int len = strlen(c + 1);
    s[i] = s[i - 1] + len;
  }
  int l = 1, r = 1;
  p[1] = (Node) {0, n, 0};
  for_up(i, 1, n) {
    if (l <= r && ++p[l].l > p[l].r) ++l;
    dp[i] = calc(p[l].pos, i);
    if (l > r || calc(i, n) <= calc(p[r].pos, n)) {
      while (l <= r && calc(p[r].pos, p[r].l) >= calc(i, p[r].l)) --r;
      int now = (l > r) ? i : find(p[r], i);
      if (l <= r) p[r].r = now - 1;
      p[++r] = (Node) {now, n, i};
    }
  }
  if (dp[n] > 1e18)printf("Too hard to arrange");
  else Write((ll)dp[n]);
  printf("\n--------------------\n");
}
int main() {
  int T;Read(T);
  while (T--) solve();
  return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/dream-maker-yk/p/9733628.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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