标签:边界条件 相同 攻击 结果 计划 阴影 imp 文件中 c++
时间限制:\(1800 \texttt{ ms}\)。
空间限制:\(512 \texttt{ MiB}\)。
本题使用文件输入输出。
输入文件名:offa.in
。
输出文件名:offa.out
。
你很清楚地知道一颗小小的鹅卵石也会引起山崩。同样地,一次单纯的背叛居然引发 了魔法瘟疫,而其后果还在托瑞尔上狂舞肆虐着,且远不止于此。
-- 阴影谷之伊尔明斯特,于 1479 DR,永恒者之年
术士:终于到了么,因为奥法之疫而形成的幽暗深渊。
战士:还没能看见深渊的时候,我们就碰到了不少疫变生物,感觉这一路上凶多 吉少啊。
游侠:感想就之后再说吧,现在已经黄昏了,我们得赶紧找扎帐篷的地方了。
术士:确实。嗯……七点钟方向的峡谷中有不少的废弃要塞,我们可以过去看看。
游侠:大致勘察了一下。这个峡谷是 U 形的,只有向西一个口子。而其中有 \(n\) 座废弃要塞,从西向东第 \(i\) 座要塞的编号为 \(i\),高度是 \(a_i\)。
术士:啧。这就有点尴尬了,我的想法是,给出一个长度为 \(m\) 的高度序列 \(\{b_i\}\), 满足 \(\forall 1\le i<m,b_i<b_{i+1}\),然后选择这样的 \(m\) 座要塞满足:从西向东的编号分别为 \(q_1,q_2,\cdots,q_m\),对于所有的 \(1\le i\le m\), \(a_{q_i}=b_i\),并且没有要塞向西的视线会被挡住, 即对于选出的每一座要塞,向西方向的其他要塞的高度都会严格小于这座要塞的高度。这样子高度非常合适。如果疫变生物来袭,可以有更佳的作战环境。但因为从远处看看不真切,忽略了除这 \(m\) 座要塞之外的会挡住视线的情况。
战士:或许我们可以把其他的 \(n-m\) 座要塞拆掉,这样既可以搜刮这些要塞中的资源,又可以解决视线问题。这件事有术士你的身体强化法术应该并不是难事。
游侠:我觉得这不太现实,就算有身体强化,凭我们仨,也要拆到深夜,这样耽误了休息时间,还有可能在拆除的时候被疫变生物攻击。
术士:我倒觉得这不失为一个办法,但是我们可以更聪明一些。我们只需要拆掉一部分要塞,使得最后从其中可以选出 \(m\) 座要塞,从西向东的第 \(i\) 座要塞的高度要和 \(b_i\) 相同,并且选出的要塞都不会被挡住向西的视线。这样便可以解决问题了,也不需要花费太多时间。
战士:我觉得上面的条件可以再加上一个条件:除了选出的 \(m\) 座要塞,其他未被拆除的要塞向西的视线都要被挡住,不能给敌人留下任何有视线开阔的要塞。
游侠:我也说一下我的想法吧。根据我勘察的结果,拆除第 \(i\) 座要塞的代价是 \(p_i\), 我们要尽量让拆除代价总和最小。
术士:那我来做一个最后总结吧,现在我们要解决的问题描述如下:
有 \(n\) 座废弃要塞,从西向东第 \(i\) 座要塞的高度为 \(a_i\),拆除这座要塞的代价为 \(p_i\)。 现在我们给定一个长度为 \(m\) 的高度序列 \(\{b_i\}\),满足
\(\forall 1\le i<m,b_i<b_{i+1}\)。然后我们想要拆掉一部分要塞,使得最后从其中可以选出 \(m\) 座要塞,从西向东的编号分别是 \(q_1,q_2,\cdots,q_m\),满足:
战士:嗯。就是这样了。
游侠:那么我们马上开工吧。
从文件 offa.in
中读入数据。
输入的第一行包含两个正整数 \(n,m\),表示荒野中废弃要塞的数量,以及术士想要保留的废弃要塞的数量。
接下来一行,包含 \(n\) 个整数,第 \(i\) 个整数为 \(a_i\),表示从西向东第 \(i\) 座废弃要塞的高度。
再接下来一行,包含 \(n\) 个整数,第 \(i\) 个整数为 \(p_i\),表示从西向东第 \(i\) 座拆除废弃要塞的代价。
再接下来一行,包含 \(m\) 个整数,第 \(i\) 个整数为 \(b_i\),表示术士想要保留的从西向东第 \(i\) 座废弃要塞的高度。
输出到文件 offa.out
中。
若可以找到一种拆除方案满足术士的计划,则输出一行最小的拆除代价总和; 否则输出 Impossible
。
样例输入 1
11
1 3 1 2 6 8 7 7 4 11 10
0 9 11 -7 6 -5 0 3 -2 10 1
3
1 3 6
样例输出 1
0
样例解释 1
我们拆除第 \(4,6,7,8,9,10,11\) 座要塞,选取第 \(1,2,5\) 座要塞,这样拆除总代价为 \(?7 ? 5 + 0 + 3 ? 2 + 10 + 1 = 0\),可以证明这是最小的拆除代价总和。
样例输入 2
6
1 6 2 2 3 5
-1 0 9 8 7 2
2
1 4
样例输出 2
Impossible
样例解释 2
在原来的要塞中,不存在高度为 \(4\) 的要塞,所以不管怎么拆要塞都不能满足术士的要求。
样例 3
见选手目录下的 offa/offa3.in
与 offa/offa3.ans
。
本样例满足 Subtask #2 的限制。
样例 4
见选手目录下的 offa/offa4.in
与 offa/offa4.ans
。
本样例满足 Subtask #3 的限制。
样例 5
见选手目录下的 offa/offa5.in
与 offa/offa5.ans
。
本样例满足 Subtask #4 的限制。
样例 6
见选手目录下的 offa/offa6.in
与 offa/offa6.ans
。
对于所有的数据,\(1\le m\le n\le 5\times 10^6\),\(1\le a_i,b_i\le n\),\(|p_i|\le 10^9\),且保证 \(\forall 1\le i<m,b_i<b_{i+1}\)。
Subtask #1 (13 points):\(n\le 20\)。
Subtask #2 (27 points):\(n\le 1000\)。
Subtask #3 (10 points):\(m=1\)。
Subtask #4 (10 points):\(\{a_i\}\) 为 \(1\sim n\) 的排列。
Subtask #5 (20 points):\(n\le 500000\)。
Subtask #6 (20 points):无特殊性质。
提示:本题输入输出规模较大,请注意选择较为高效的输入方式(下发文件中的 offa/fast_input.cpp
可以拷贝使用)。
定义两个序列之间的函数 \(f\):给出一个长度为 \(l\) 的序列 \(\{x_i\}\),\(f(\{x_i\})\) 为所有满足 \(1\le i\le l,x_i>x_{i-1},x_i>x_{i-2},\cdots,x_i>x_1\) 的 \(x_i\) 按照原序列次序组成的新序列。
给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(\{a_i\}\) 和一个长度为 \(m\) 的序列 \(\{b_i\}\),在序列 \(\{a_i\}\) 中删除第 \(i\) 个数的代价为 \(p_i\),求最小的删除代价,使得 \(f(\{a_i\})=\{b_i\}\),或者给出无解。
若 \(\{b_i\}\) 不是 \(\{a_i\}\) 的子序列则无解。否则枚举每个数删或者不删,最后判断取最小代价。
时间复杂度为 \(O(2^nm)\),空间复杂度为 \(O(n)\),期望得分 \(13\) 分。
考虑 \(m=1\) 的情况,现在我们已经知道了要留下哪一个值。我们求出所有 \(a_x=b_1\) 的 \(x\),我们考虑如果 \(f\left(\{a‘_i\}\right)\) 留下的位置只有 \(x\) 的话序列 \(\{a‘_i\}\) 要满足什么条件。很显然的,要满足 \(a‘_1=b_1\),且 \(a‘_1\) 要为全局最大值。
那么我们枚举 \(x\),它的答案就是:
两个和式可以分别用前、后缀和来维护,于是我们可以做到 \(O(1)\) 计算当前位置 的答案
时空复杂度均为 \(O(n)\),综合前面算法,期望总得分 \(23\) 分。
考虑 \(\{a_i \}\) 是一个排列的情况,现在我们已经知道了要留下那些位置。设 \(a_x=b_i,a_y=b_{i+1}\),我们考虑 ?? 与 ?? 之间要删那些数。很显然,与算法二一样,\(a_j>b_i\) 或 者 \(p_j<0\) 的位置要删。那么我们直接模拟一遍就好了,还要注意 \(b_1\) 之前和 \(b_m\) 之后 的该删的也要删掉。
时空复杂度均为 \(O(n)\),综合前面算法,期望总得分 \(33\) 分。
考虑一个 \(DP\),设 \(f_{i,j}\) 表示我们考虑到了 \(\{a_i\}\) 的第 \(i\) 位,\(\{b_j\}\) 第 \(j\) 位的最小代 价总和。
转移方程分 \(a_I<b_j,a_i>b_j,a_i=b_j\) 三种情况:
若 \(a_i<b_j\),第 \(i\) 项元素可以删除也可以不删除,因为该元素不会加入新数组,对结果不产生影响,可以得到
若 \(a_i>b_j\),则 \(a_i\) 必须删除,因此
若 \(a_i=b_j\),可以由 \(f_{i-1,j-1}\) 不删除得到,也可以由 \(f_{i-1,j}\) 进行删除或不删除得到, 有三种可能,即
时空复杂度均为 \(O(nm)\),综合前面算法,期望得分 \(60\) 分。
我们发现算法四中的第二维其实可以去掉,因为我们可以马上知道 \(DP\) 到 \(\{a_i\}\) 中的第 \(i\) 位时 \(j\) 在哪里:我们设 ???? 表示考虑到了 \(\{a_i\}\) 的第 \(i\) 位的最小代价总和。为了减少边界条件的判断,我们在 \(\{a_i\}\) 和 \(\{b_i\}\) 后面再加一个哨兵点,权值为 \(n\),删除代价为 \(0\)。 接着,我们按照 \(a_i\) 从小到大 \(DP\):
若 \(a_i\notin \{b_j\}\),则忽略;
若 \(a_i\in \{b_j\}\),则同算法二一样的:
其中上面的和式中的东西可以拆成 \(a_k>b_{j-1},p_k\ge 0\) 与 \(p_k<0\) 两部分。后一部分可以同算法二一样用前缀和维护;而前一部分可以用树状数组维护。
时间复杂度为 \(O(n^2\log{n})\),空间复杂度为 \(O(n)\),综合前面算法,期望得分 \(60\) 分。
我们发现算法四中的 \(a_i<b_j\) 与 \(a_i>b_j\) 两种情况的 \(j\) 必然是两个连续的区间,且都由 \(f_{i-1,j}\) 转移过来,并且二者所加的 \(0\) 以及 \(\min(0, p_i)\) 也都是常数,可以用区间加进行维护;而 \(a_i=b_j\) 的情况也只有一个点,单点修改即可。这些操作都可以用线段 树或者树状数组来实现。
时间复杂度为 \(O(n\log{m})\),空间复杂度为 \(O(m)\),期望得分 \(80\) 分。
我们发现算法五中 \(a_i\in \{b_j\}\) 的转移其实不需要枚举 \(x\),这个转移方程可以用广义的前缀最小值优化。什么意思呢?因为 \(f_i\) 只会从满足 \(a_x=b_{j-1}\) 的 \(f_x\) 转移而来, 然后我们再改写一下状态转移方程:
我们记 \(s1_x=\sum_{k=1}^x{[a_k>b_{j-1}\land p_k\ge 0]p_k},s2_x=\sum_{k=1}^x{[p_k<0]p_k}\),那么又有:
我们再记一个数组 \(g_y\),并且假设当前我们要求的是 \(f_k\),那么:
这就是之前说的广义前缀最小值,意即所有满足 \(a_x=y\) 的 \(x\) 组成的子序列的前缀最小值。
又有了新的方程:
我们只需要在求出 \(f_i\) 后将 \(g_{a_i}\) 更新一下就可以做到每个点 \(O(1)\) 转移了。
其中 \(s1_x\) 还是需要树状数组来求,所以时间复杂度为 \(O(n\log{n})\),空间复杂度为 \(O(n)\),综合前面算法期望得分 \(80\) 分。
发现复杂度的瓶颈在于求 \(s1_x\),我们考虑重构状态转移方程。
考虑贡献后移。我们称区间 \((b_{j-1},b_j]\) 为“区间 \(j\) ”。在计算 \(f_i\) 时,我们可以只考虑满足 \(a_k\) 在“区间 \(j\) ”中的 \(k\) 的贡献,这是为什么呢?因为虽然从当前来看,并没把该删的都删了,比如说 \(a_k>b_j\) 的就没有删掉;但是从整体上来看,最后该删掉的就是 \(a_k\) 在“区间 \(1\) ”、“区间 \(2\) ”、\(\cdots\)、“区间 \(m + 1\) ”的 \(k\),而计算完 \(f_n\) 时,我们已经将“区间 \(1\sim m+1\) ”的都算完了,所以这样 \(DP\) 是不影响最后答案的。
我们预处理出每一个位置 \(k\) 它的 \(a_k\) 所在的“区间 \(q_k\) ”,实时维护 \(h_l\) 表示这时“区间 \(l\) ”要删掉的元素的代价总和,并且将 \(g_y\) 改为只需要记录 \(f_x-s2_x\) 的广义前缀最小值。那么就有新的方程:
直观来看求 \(q_k\) 是需要 \(\texttt{lower_bound}\) 的,但是因为 \(\{b_i\}\) 单增,所以双指针就好了。
时空复杂度均为 \(O(n)\),期望得分 \(100\) 分。
#include <bits/stdc++.h>
#define il inline
#define ll long long
const int N=5e6+5;
int n,m,a[N],b[N],id[N],q[N]; ll f[N],g[N],h[N],p[N];
il char gc()
{
static char buf[1<<20],*ss,*tt;
if (tt==ss)
{
tt=(ss=buf)+fread(buf,1,1<<20,stdin);
if (tt==ss) return EOF;
}
return *ss++;
}
il int read()
{
int res,sign=1; char c;
while ((c=gc())<‘0‘||c>‘9‘) if (c==‘-‘) sign=-1; res=c^48;
while ((c=gc())>=‘0‘&&c<=‘9‘) res=(res<<3)+(res<<1)+(c^48);
return res*sign;
}
int main()
{
freopen("offa.in","r",stdin),freopen("offa.out","w",stdout);
n=read(); int i,j; ll F,x=0;
for (i=1; i<=n; i++) a[i]=read();
for (i=1; i<=n; i++) p[i]=read();
m=read(),n++,a[n]=n;
for (i=1; i<=m; i++) id[b[i]=read()]=i;
m++,b[m]=n,id[n]=m,memset(g,63,8*m+8),F=g[0],g[0]=0;
for (i=j=1; i<=n; q[i++]=j) if (b[j]<i) j++;
for (i=1; i<=n; i++)
{
j=id[a[i]];
if (j) f[i]=g[j-1]<F?g[j-1]+h[j]+x:F;
if (p[i]>-1) h[q[a[i]]]+=p[i];
else x+=p[i];
if (j) (f[i]<F)&&(g[j]=std::min(g[j],f[i]-x));
}
if (f[n]<F) printf("%lld",f[n]);
else puts("Impossible");
return 0;
}
标签:边界条件 相同 攻击 结果 计划 阴影 imp 文件中 c++
原文地址:https://www.cnblogs.com/peanuttang/p/13768078.html