https://ac.nowcoder.com/acm/contest/1072/B

Description

为了调整电灯亮度,贝西要用干草包堆出一座塔,然后爬到牛棚顶去把灯泡换掉。干草包会从传送带上运来,共会出现N包干草,第i包干草的宽度是Wi,高度和长度统一为1。干草塔要从底层开始铺建。贝西会选择最先送来的若干包干草,堆在地上作为第一层,然后再把紧接着送来的几包干草包放在第二层,再铺建第三层……重复这个过程,一直到所有的干草全部用完。每层的干草包必须紧靠在一起,不出现缝隙,而且为了建筑稳定,上层干草的宽度不能超过下层的宽度。按顺序运来的干草包一定要都用上,不能将其中几个干草包弃置不用。贝西的目标是建一座最高的塔,请你来帮助她完成这个任务吧。

Input Format

第一行:单个整数:N,1 ≤ N ≤ 100000 第二行到N + 1行:第i + 1行有一个整数Wi,1 ≤ Wi ≤ 10000

Output Format

第一行:单个整数,表示可以建立的最高高度

Sample Input


Sample Output

 

Hint

将1 和2放在第一层,将3放在第二层

即前两个(宽度为1和2的)放在底层,总宽度为3,在第二层放置宽度为3的。

       +----------+

       |         |

       +---+------+

       |  |     |

       +---+------+

题解

from:题解报告

这题首先应该会想到贪心,但马上否定掉。但此时如果你完全放弃了贪心,那么你就很可能想不到正解了。

由于此题阶段明显,可以断定用动规。在不考虑数据范围的前提下应该是很好做的。但N ≤ 100000,只能寻求更好的算法。

再回想到贪心,这时会想到一个奇葩的感觉貌似是对的,又不知如何证明的推论:

将塔看作一个面积一定图形,要使其最高,必须最瘦。

事实上这个是正确的。证明引自张昆玮大牛

任意取出一个能使层数最高的方案,设有CA层,把其中从下往上每一层最大的块编号记为Ai;任取一个能使底边最短的方案,设有CB层,把其中从下往上每一层最大的块编号记为Bi。显然A1>=B1,ACB<=BCB,这说明至少存在一个k属于(1,CB),满足Ak-1>=Bk-1且Ak<=Bk。也就是说,方案 A 第K 层完全被方案 B 第K 层包含。构造一个新方案,第K 层往上按方案 A,往下按方案 B,两边都不要的块放中间当第K 层。新方案的层数与 A 相同,而底边长度与 B 相同。证毕。

加点解释:

现在有两座塔,一个高度最大,设为A,另一个「从低到高」顺序下,每层宽度尽量小,设为B(B的高度比A小)
首先,显然有 hB≤hA,并且 A 最底层宽度不比 B 小
因为 hB≤hA,所以肯定在某一层 A 比 B 宽度要小(A 全程比 B 宽的情况是不可能出现的,除非 A 比 B 多了几块积木),也一定存在一层,此时刚好 B 用的比 A 多
所以就把 B 刚好用的比 A 多的那一层之上的部分,换成 A 的,显然会更细一些,并且高度也和 A 一样

所以,只要存在比「宽度最小塔」更高的,就可以按照如上操作替换,最后就会发现,「宽度最小塔」就是最高的那一个

(什么,看不懂?慢慢看吧。。耐心点就看懂了,想当初我也是如此熬过来的)

所以我们可以用f[i]表示i到n这些干草能堆成的最大高度,g[i]表示最底层的最短宽度。
f[i]=f[j]+1,g[i]=w[j-1,i] (j>=i,w[j-1,i]>=g[j])

要尽量取最小的j

但是如果直接暴力转移的化时间复杂度是O(n2)的不足以胜任这个数据范围,明显过不了,要进行优化。

我们发现在阶段i时,对于k>j>i,j会比k优,决策为k的情况只能是J不满足条件而k满足条件,整理方程得 f[j] - sum[j - 1] > f[k]-sum[k - 1]

观察转移方程可以发现在满足转移条件的情况下,j越大则f[i]、g[i]都更优,故此可以用单调队列优化转移:把j存进队列中,若队头元素的下一位满足转移条件则把队头踢出,每次入队时如果队尾比要入队的元素还要晚满足条件则把队尾删除,每次转移时直接取队头进行转移。

于是底边最短的方案,层数最高。枚举最底层由哪几块组成,由此可以得出一个方程:从n到i中最底层的宽度f[i]=min(sum[j-1...i]) 满足 f[j]<=sum[j-1...i](因为这样会使得上一层的宽度不大于下一层的宽度) 且 n>=j>i

其中i=n->1

分析一下,发现f[i]=min(sum[j-1])-sum[i-1](令sum[i]表示宽度的前缀和),而sum[i]是随i的增大而增大的,所以从i到n一旦发现一个符合条件的决策j,便将其取出来更新f[i]。但是这仍不能通过所有数据。

再次分析,发现所有的决策的值(例如对于决策j值即为sum[j-1])由n往前都是单调递减的,也就是一个比一个优。因此决定性的因素则是他们的生效时间。

对于决策j:观察不等式f[j]<=sum[j-1...i]即f[j]<=sum[j-1]-sum[i-1],变形可得sum[i-1]<=sum[j-1]-f[j],发现sum[j-1]-f[j]便是其生效时间,也就是说在第一个i使得sum[i-1]<=sum[j-1]-f[j]之后到1决策j都是有效的。于是我们可以开一个单调队列,使得生效时间递减,并且队头始终生效并且队头+1未生效。由于后入队的决策比前面的优,于是一旦队头+1生效,队头便可弹掉。入队的时候,如果发现队尾-1的生效时间<队尾的生效时间,则弹掉队尾-1。

如此一来便完美的解决了此题,复杂度为O(n)

 #include <cstdio>
const int N=+;
int q[N],g[N],f[N],sum[N],w[N],n;
int main()
{
scanf("%d",&n);
for (int i=;i<=n;++i) {
scanf("%d",w+i);
sum[i]=sum[i-]+w[i];
}
q[]=n+;
int h=,t=;
for (int i=n;i;--i) {
while (h<t && f[q[h+]]<=sum[q[h+]-]-sum[i-]) ++h;
f[i]=sum[q[h]-]-sum[i-];
g[i]=g[q[h]]+;
q[++t]=i;
while ((t>h) && (f[q[t-]]-sum[q[t-]-]+sum[q[t]-]>f[q[t]]))
--t,q[t]=q[t+];
}
printf("%d\n",g[]);
}

最新文章

  1. Atitit 外包管理规范attilax总结
  2. js常用字符串处理方法
  3. Web前端之jQuery 的10大操作技巧
  4. LeetCode之371. Sum of Two Integers
  5. LNMP 部署
  6. java多线程系类:基础篇:06线程让步
  7. 与你相遇好幸运,Sails.js安装
  8. [windows]禁止指定用户使用远程桌面服务登录
  9. 如何定位摄像机,使物体在屏幕上始终具有相同的像素宽度和高度?(threes)
  10. 更改yum网易 阿里云的yum源。
  11. 跨站请求伪造(Cross Site Request Forgery (CSRF))
  12. 康复计划#1 再探后缀自动机&amp;后缀树
  13. 版本控制之五:SVN trunk(主线) branch(分支) tag(标记) 用法详解和详细操作步骤(转)
  14. jQuery 追加元素、拼接元素的方法总结(append、html、insertBefore、before等)
  15. 引入jquery利用Vue生命周期的钩子函数mounted操作DOM
  16. 局部变量and全局变量
  17. 调用父类构造器:super
  18. 解决root@localhost&#39;s password:localhost:permission denied,please try again
  19. iOS- 关于AVAudioSession的使用——后台播放音乐
  20. SignalR循序渐进(三)简易的集群通讯组件

热门文章

  1. 吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记:Django 模型
  2. @EnableAutoConfiguration激活自动装配
  3. codeigniter框架开发技巧
  4. 吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记:MySQL 函数
  5. 吴裕雄--天生自然MySQL学习笔记:MySQL 连接的使用
  6. win10查看显卡算力
  7. Java--定时
  8. delphi数据类型列表
  9. P3252 [JLOI2012]树
  10. target到底是什么?