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政府网站建设 汇报惊艳的网站设计

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这道题算是我做过所有的单调队列优化 d p dp dp 题目中最难想的一道题,所以写篇题解再捋捋思路。


暴力

首先很容易想到设 d p i dp_i dpi 表示将前 i i i 个数划分成若干序列,【每个序列的最大值之和】的最小值。
那么就会有:
d p i = m i n { d p j + m a x k = j + 1 i { a k } } , 其中  0 ≤ j < i 且  ∑ k = j + 1 i a k ≤ m . dp_i = min \begin{Bmatrix} dp_j + max_{k = j + 1}^{i} \begin{Bmatrix} a_k \end{Bmatrix} \end{Bmatrix}, \\ 其中 \ 0 \leq j < i \ 且 \ \sum_{k = j + 1}^{i} a_k \leq m. dpi=min{dpj+maxk=j+1i{ak}},其中 0j<i  k=j+1iakm.
这样子的复杂度是 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3),考虑优化。


优化

先证明一个东西,那就是 d p i dp_i dpi单调不减的(也就是非严格单调递增),即:对于任意的 i i i,都有 d p i ≤ d p i + 1 dp_i \leq dp_{i + 1} dpidpi+1
这是显然的,因为多加一个数,它如果单开一个序列,那么就会造成贡献;如果它归为最后一个已有的序列,那么若它比最后一序列中的最大值小,那么它就不会产生贡献,否则就会产生贡献,使最大值之和变大。

然后观察转移方程:
d p i = m i n { d p j + m a x k = j + 1 i { a k } } dp_i = min \begin{Bmatrix} dp_j + max_{k = j + 1}^{i} \begin{Bmatrix} a_k \end{Bmatrix} \end{Bmatrix} dpi=min{dpj+maxk=j+1i{ak}}
可以发现, m a x k = j + 1 i { a k } max_{k = j + 1}^{i} \begin{Bmatrix} a_k \end{Bmatrix} maxk=j+1i{ak} 随着 j j j 的增加,是非严格单调递减的,因为右端点 i i i 不动,所以 [ j + 1 , i ] [j + 1, i] [j+1,i] 中的的最大值是越来越小或者不变的。
因此我们就会有一个这样的发现:在 m a x k = j + 1 i { a k } max_{k = j + 1}^{i} \left \{ a_k \right\} maxk=j+1i{ak} 的值相等的情况下,我的决策点 j j j 是越靠前越好的(因为 d p i dp_i dpi单调不减的嘛)。
如此一来,在合法区间内有若干个的可能的最优决策点(分别对应使 m a x k = j + 1 i { a k } max_{k = j + 1}^{i} \left \{ a_k \right\} maxk=j+1i{ak} 值相等的最小的位置 j j j)。因此我们就用单调队列来维护 a k a_k ak 单调递减,队列所记录的位置就是一个可能的决策点。
至于查询所有可能决策点的最小贡献,用 m u l t i s e t multiset multiset 来实现(这句可能不好理解,可以先看代码)。

代码

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;const int maxn = 1e5 + 7;int n, a[maxn];
ll m, s, dp[maxn];
int l[maxn];
int q[maxn], h, t;
multiset<ll> S;
int main() {scanf("%d%lld", &n, &m);for (int i = 1; i <= n; ++i) {scanf("%d", a + i);if (a[i] > m) {printf("-1\n");return 0;}}// 预处理使 a[j+1...i] 之和小于等于 m 的最小 jfor (int i = 1, j = 0; i <= n; ++i) {s += a[i];while (s > m) s -= a[++j];l[i] = j;} h = 1, t = 0;for (int i = 1; i <= n; ++i) {// 如果之前的某些决策点已经不在合法区间// 那么就要删去, 其所对应的可能答案也要删去while (h <= t && q[h] < l[i]) {S.erase(dp[q[h]] + a[q[h + 1]]);++h;}// 维 a 护单调递减while (h <= t && a[q[t]] <= a[i]) {S.erase(dp[q[t - 1]] + a[q[t]]);--t;}if (h <= t) S.insert(dp[q[t]] + a[i]);q[++t] = i;// 这句是为了包括【队头的决策点】【从合法区间的最左端转移过来】的情况// 学校机房上传不了图片来解释,先鸽着dp[i] = dp[l[i]] + a[q[h]];  if (S.size()) dp[i] = min(dp[i], *(S.begin()));}printf("%lld\n", dp[n]);return 0;
}
http://www.dtcms.com/wzjs/181184.html

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