题面
具体题面就不拉了吧,这题应该挺有名的。
题解
首先有一个变换大家必须注意到,这个数组的差分数组可以任意重排。
然后,对它找找规律,不难发现,重排后的差分数组,大致是先递减后递增的,中间一堆 0,这是因为我们求的是最小方差,而方差是描述数据离散程度的量,
一定存在一个分界点,使得前面的差分值单减、后面的差分值单增。但是此时我仍然没有摆脱枚举 a ˉ \bar a aˉ 这个根深蒂固的想法……用 O ( n a ) \mathcal O(na) O(na) 枚举 a ˉ \bar a aˉ 之后,将差分值从大到小排序,从两边往中间填,状态为某一边的末尾 a a a 值;这样就是 O ( n 2 a 2 ) \mathcal O(n^2a^2) O(n2a2) 的了。
最小方差生成树中,边的权值之间非常不独立,让我们难以运用贪心求解最小生成树,所以我们才枚举 a ˉ \bar a aˉ。在这道题里,其实完全不需要枚举 a ˉ \bar a aˉ 了!化简一下 n 2 D n^2D n2D 的式子得到
n 2 D = n ∑ a i 2 − ( ∑ a i ) 2 n^2D=n\sum a_i^2-\left(\sum a_i\right)^2 n2D=n∑ai2−(∑ai)2
可以直接对它进行动态规划。从两边往中间放行不通了,考虑从中间往两边放。这相当于一个动态变化的过程,可以在前面插入差分值(将所有数增大这个差分值)或者在最后插入。奇特的是,将所有数增大 d d d 对 ∑ a i 2 \sum a_i^2 ∑ai

本文深入探讨了一种求解最小方差问题的高效算法。通过对数组的差分变换及动态规划技巧的应用,提出了一种O(na)级别的解决方案。文章还讨论了如何利用贪心策略与剪枝技术来优化计算过程。
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