bzoj 1563: [NOI2009]诗人小G

本文介绍了一种使用双向队列进行决策单调优化的方法,通过维护决策位置及其最优范围,实现高效求解。具体步骤包括初始化队列、弹出不优解、更新决策位置等,最终达到O(nlogn)的时间复杂度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

学习了一下决策单调优化……实际上就是奥妙重重的双向队列啦……队列里维护决策的位置以及该决策最优的范围。

不停弹出队头的元素直到当前位置在队头元素最优的范围内。

每次把当前决策插入队尾,并弹出没它优的答案……

然后就是\(O(nlogn)\)的了

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 200000
#define LL long long 
#define LD long double
 
int T;
int n, l, p;
int ai[N], sum[N];
LD F[N];
struct node 
{
    int fs, lb, rb;
};
node Q[N]; int fr, tl;
LD powi(LL a, LL b)
{
    LD c = 1;
    while (b --) c *= a;
    return c;
}
LD get(int a, int b)
{
    return F[a] + powi(abs((sum[b] - sum[a] + b - a - 1) - l), p);
}
int main()
{
    //freopen("A.in", "r", stdin);
    scanf("%d", &T);
    while (T --)
    {
        scanf("%d%d%d", &n, &l, &p);
        for (int i = 1; i <= n; ++ i)
        {
            char ch[40];
            scanf("%s", ch);
            sum[i] = sum[i - 1] + strlen(ch);
        }
        Q[0] = ((node){0, 1, n});
        fr = 0; tl = 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++ i)
        {
            while (Q[fr].rb < i) Q[fr ++] = ((node){0, 1, n});
            F[i] = get(Q[fr].fs, i);
            while (get(i, Q[tl - 1].lb) < get(Q[tl - 1].fs, Q[tl - 1].lb))
                Q[-- tl] = ((node){0, 1, n});
            {
                int l = Q[tl - 1].lb, r = Q[tl - 1].rb;     
                while (l < r)
                {
                    int md = (l + r + 1) / 2;
                    if (get(i, md) < get(Q[tl - 1].fs, md)) r = md - 1;
                    else l = md;
                }
                if (l >= n) continue;
                Q[tl - 1].rb = l;
                Q[tl ++] = ((node){i, l + 1, n});
            }
        }
        if (F[n] > 1000000000000000000ll) puts("Too hard to arrange");
        else printf("%lld\n", (LL)(F[n] + 0.5));
        puts("--------------------");
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AwD-/p/6283882.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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