UVa 1336 Fixing the Great Wall

题目

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题目大意

长城被看做了一条直线段。其中有$N$个点需要使用机器人维修。可以使用一个三元组$(x_i,c_i,d_i)$描述第$i$个损坏点的参数，其中，$x_i$是损坏点的位置，$c_i$是立即修理（即时刻从0开始时开始维修）的费用，$d_i$是单位时间增加的维修费用。即若在时刻$t_i$修理第$i$个损坏点，则费用为$c_i+t_id_i$。
修理的时间忽略不计。机器人的速度为$v$且保持不变。给定机器人的初始位置$x$，求出修理所有的点的最小费用（向下取整）。

思路

不难发现在任意时刻，已经修复的点一定是一个连续的区间。由此定义状态$f[l][r][k]$表示修复完区间$[l,r]$后，当前位置为$k$（$k=0$表示在左端点$i$，$k=1$表示在右端点$j$）时的最小费用。

我们使用刷表法进行计算。则每个状态$f[l][r][k]$有两个决策：

记$s(i,j)$为点$i$到$j$之间的所有$d$值之和。

决策一：往左走。修理点$l-1$，设当前点为$p$（其中，$k=0$时$p=l$，$k=1$时$p=r$），则到达点$l-1$的时间$t=\frac{|x_{l-1}-x_p|}{v}$，在这段时间里，所有的未修理的点（即$1\ldots l-1$和$r+1\ldots N$）的费用都增加了$t$。就需要将这些点的总费用$(sum(1,l-1)+sum(r+1,N))\times t$累加到状态值中。即使用$f[l][r][k]+(sum(1,l-1)+sum(r+1,N))\times t+c_{l-1}$来更新$f[l-1][r][0]$。

决策二：往右走。状态转移至$f[l][r+1][1]$。和决策一很类似。实在想不到的读者就去看代码吧。。。

实现细节

注意：输入的点是乱序的，我们需要将它们排序。

注意：不要边计算边向下取整！会导致结果误差较大！请使用double进行计算！！

注意常数！本题最优的$O(n^2)$算法可能会被卡常数！！

正解代码

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;const int Maxn=1000;
const int INF=0x3f3f3f3f;int N;
double X,V;
double f[Maxn+5][Maxn+5][2];
struct Point {double x,c,d;bool operator < (const Point rhs) const {
   return x<rhs.x;}
}A[Maxn+5];//将点的参数打包成一个结构体，方便排序
double sum[Maxn+5];void Prepare() {for(int i=1;i<=N;i++)sum[i]=sum[i-1]+A[i].d;//用前缀和计算sumfor(int i=1;i<=N;i++)for(int j=i;j<=N;j++)f[i][j][0]=f[i][j][1]=INF;//初始化f数组for(int i=1;i<=N;i++)if(A[i].x==X) {f[i][i][0]=f[i][i][1]=0;break;}//找到机器人所在的点注意将它的状态清成0
}double cost(int l,int r) {return sum[N]-sum[r]+sum[l-1];
}//计算sum(1,l-1)+sum(r+1,N)int main() {#ifdef LOACLfreopen("in.txt","r",stdin);freopen("out.txt","w",stdout);#endifwhile(scanf("%d %lf %lf",&N,&V,&X)!=EOF&&N&&X&&V) {for(int i=1;i<=N;i++)scanf("%lf %lf %lf",&A[i].x,&A[i].c,&A[i].d);N++;A[N].x=X,A[N].c=A[N].d=0;//注意将机器人的点也加进点集，当成一个c,d都是0的点sort(A+1,A+N+1);Prepare();//进行DP之前的初始化for(int i=1;i<=N;i++)//枚举区间长度for(int j=1;j+i-1<=N;j++) {
   //枚举区间起点int l=j,r=j+i-1;//计算当前区间左右端点double cos=cost(l,r);if(l>=2) {
   //进行决策一double t=(A[l].x-A[l-1].x)/V;f[l-1][r][0]=min(f[l-1][r][0],f[l][r][0]+cos*t+A[l-1].c);t=(A[r].x-A[l-1].x)/V;f[l-1][r][0]=min(f[l-1][r][0],f[l][r][1]+cos*t+A[l-1].c);}if(r<N) {
   //进行决策二double t=(A[r+1].x-A[r].x)/V;f[l][r+1][1]=min(f[l][r+1][1],f[l][r][1]+cos*t+A[r+1].c);t=(A[r+1].x-A[l].x)/V;f[l][r+1][1]=min(f[l][r+1][1],f[l][r][0]+cos*t+A[r+1].c);}}printf("%.lf\n",floor(min(f[1][N][0],f[1][N][1])));//注意答案是在f[1][N][0]和f[1][N][1]中取最小值}return 0;
}