国有企业查询系统官网/优化百度seo
题目大意
有 n n n样菜品,每样菜品都有两个权值 a i a_i ai和 b i b_i bi,如果你选择了 k k k个菜品,分别为 p 1 , … , p k p_1,\dots,p_k p1,…,pk,则你的花费为
∑ i = 1 k a p i + max i = 1 k b p i \sum\limits_{i=1}^ka_{p_i}+\max\limits_{i=1}^kb_{p_i} i=1∑kapi+i=1maxkbpi
对于每个 1 ≤ k ≤ n 1\leq k\leq n 1≤k≤n,求如何选 k k k个菜品才能使花费最小,并输出最小花费。
1 ≤ n ≤ 2 × 1 0 5 , 1 ≤ a i , b i ≤ 1 0 9 1\leq n\leq 2\times 10^5,1\leq a_i,b_i\leq 10^9 1≤n≤2×105,1≤ai,bi≤109
时间限制 2000 m s 2000ms 2000ms,空间限制 512 M B 512MB 512MB。
题解
前置知识:可持久化线段树(主席树)
首先,我们考虑如何求 k k k固定时的答案。将所有菜品按 b b b值从小到大排序,如果 b b b值相同则按 a a a值从小到大排序。枚举第 x x x个菜品作为选中的 b b b最大的菜品,那么剩下的 k − 1 k-1 k−1个菜品肯定是选择前 x − 1 x-1 x−1个菜品中 a a a最小的 k − 1 k-1 k−1个盘子。对于给定的 k k k和 x x x,用可持久化线段树可以用 O ( n log n ) O(n\log n) O(nlogn)的时间复杂度来求出对应方案的值,我们将其记为 w ( k , x ) w(k,x) w(k,x)。
令 f ( k ) f(k) f(k)表示在取 k k k个菜品时能得到最优解的 x x x,对于两个不同的决策 x , y x,y x,y( x < y x<y x<y),若 w ( k , x ) ≥ w ( k , y ) w(k,x)\geq w(k,y) w(k,x)≥w(k,y),那么增大 k k k之后因为 y y y的可选择范围包含了 x x x的可选择范围,所以 y y y新选的 a a a值一定不大于 x x x新选的 a a a值,即 w ( k ′ , x ) ≥ w ( k ′ , y ) w(k',x)\geq w(k',y) w(k′,x)≥w(k′,y)对 k ≤ k ′ ≤ n k\leq k'\leq n k≤k′≤n恒成立。由此可得 f ( 1 ) ≤ f ( 2 ) ≤ ⋯ ≤ f ( n ) f(1)\leq f(2)\leq\cdots\leq f(n) f(1)≤f(2)≤⋯≤f(n),即最优决策具有单调性,可以用分治求解。
在分治的时候,用 s o l v e ( s l , s r , l , r ) solve(sl,sr,l,r) solve(sl,sr,l,r)表示用 x ∈ [ l , r ] x\in [l,r] x∈[l,r]来给 k ∈ [ s l , s r ] k\in [sl,sr] k∈[sl,sr]计算答案。一开始是 s o l v e ( 1 , n , 1 , n ) solve(1,n,1,n) solve(1,n,1,n),将其分成若干个子问题分别来解决。对于每个子问题,令 m i d = ( s l + s r ) / 2 mid=(sl+sr)/2 mid=(sl+sr)/2,则我们先在 [ l , r ] [l,r] [l,r]中找到 f ( m i d ) f(mid) f(mid),设 f ( m i d ) = p o s f(mid)=pos f(mid)=pos,则 [ s l , m i d − 1 ] [sl,mid-1] [sl,mid−1]的 f f f值在 [ l , p o s ] [l,pos] [l,pos]上, [ m i d + 1 , s r ] [mid+1,sr] [mid+1,sr]的 f f f值在 [ p o s , r ] [pos,r] [pos,r]上,那我们就可以将原问题分为两个子问题 s o l v e ( s l , m i d − 1 , l , p o s ) solve(sl,mid-1,l,pos) solve(sl,mid−1,l,pos)和 s o l v e ( m i d + 1 , s r , p o s , r ) solve(mid+1,sr,pos,r) solve(mid+1,sr,pos,r)。
在分治的时候,最多只会往下推 O ( log n ) O(\log n) O(logn)层,每层需要求 O ( n ) O(n) O(n)个 w ( k , x ) w(k,x) w(k,x)的值,总共需要求 O ( n log n ) O(n\log n) O(nlogn)个 w ( k , x ) w(k,x) w(k,x)的值,所以时间复杂度为 O ( n log 2 n ) O(n\log^2 n) O(nlog2n)。
code
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=200000;
int n,tot=0,rt[N+5],re[N+5];
long long ans[N+5];
struct node{int a,b;
}w[N+5];
struct tree{int lc,rc,hv;long long s;
}tr[N*20+5];
bool cmp1(node ax,node bx){return ax.a<bx.a;}
bool cmp2(node ax,node bx){return ax.b<bx.b;}
void ch(int &r1,int r2,int l,int r,int v){r1=++tot;tr[r1]=tr[r2];if(l==r){++tr[r1].hv;tr[r1].s+=re[l];return;}int mid=l+r>>1;if(v<=mid) ch(tr[r1].lc,tr[r2].lc,l,mid,v);else ch(tr[r1].rc,tr[r2].rc,mid+1,r,v);tr[r1].hv=tr[tr[r1].lc].hv+tr[tr[r1].rc].hv;tr[r1].s=tr[tr[r1].lc].s+tr[tr[r1].rc].s;
}
long long find(int k,int l,int r,int v){if(l==r) return tr[k].s;int mid=l+r>>1;if(tr[tr[k].lc].hv>=v) return find(tr[k].lc,l,mid,v);else return find(tr[k].rc,mid+1,r,v-tr[tr[k].lc].hv)+tr[tr[k].lc].s;
}
void solve(int sl,int sr,int l,int r){if(sl>sr) return;int mid=sl+sr>>1,pos=0;for(int i=max(mid,l);i<=r;i++){long long now=w[i].b+find(rt[i],1,n,mid);if(ans[mid]>=now){ans[mid]=now;pos=i;}}solve(sl,mid-1,l,pos);solve(mid+1,sr,pos,r);
}
int main()
{
// freopen("order.in","r",stdin);
// freopen("order.out","w",stdout);scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d%d",&w[i].a,&w[i].b);ans[i]=1e18;}sort(w+1,w+n+1,cmp1);for(int i=1;i<=n;i++){re[i]=w[i].a;w[i].a=i;}sort(w+1,w+n+1,cmp2);for(int i=1;i<=n;i++) ch(rt[i],rt[i-1],1,n,w[i].a);solve(1,n,1,n);for(int i=1;i<=n;i++) printf("%lld\n",ans[i]);return 0;
}
相关文章:

NOIP2023模拟6联测27 点餐
题目大意 有 n n n样菜品,每样菜品都有两个权值 a i a_i ai和 b i b_i bi,如果你选择了 k k k个菜品,分别为 p 1 , … , p k p_1,\dots,p_k p1,…,pk,则你的花费为 ∑ i 1 k a p i max i 1 k b p i \sum\limits_{i…...

AMEYA360:类比半导体重磅发布车规级智能高边驱动HD7xxxQ系列
致力于提供高品质芯片的国内优秀模拟及数模混合芯片设计商上海类比半导体技术有限公司(下称“类比半导体”或“类比”)宣布推出重磅新品车规级智能高边驱动HD7xxxQ系列。该系列产品包括车规级单通道高边驱动HD70xxQ和车规级双通道智能高边驱动HD70xx2Q,提供不同通道…...

【HarmonyOS】鸿蒙操作系统架构
HarmonyOS架构 一. 鸿蒙系统定位二. 架构整体遵从分层设计三. HarmonyOS具有的技术特性四. HarmonyOS有三大特征 其它相关推荐: 软考系统架构之案例篇(架构设计相关概念) 系统架构之微服务架构 系统架构设计之微内核架构 所属专栏:系统架构设计师 一. 鸿…...

JSON数据
一、JSON介绍 Android应用程序界面上的数据信息大部分都是通过网络请求从服务器上获取到的,获取到的数据类型常见的就是JSON。JSON是一种新的数据格式,这种格式的数据不可以直接显示到程序的界面上,需要将该数据解析为一个集合或对象的形式才…...

金融领域:怎么保持电力系统连续供应?
银行作为金融领域的关键机构,依赖于高度可靠的电力供应,以保持银行操作的连续性。在电力中断或电力质量问题的情况下,银行可能面临严重的风险,包括数据丢失、交易中断和客户满意度下降。 UPS监控系统在这一背景下变得至关重要&…...

批量重命名文件夹:用数字随机重命名法管理您的文件夹
在文件管理中,文件夹的命名是一项至关重要的任务。一个好的文件夹命名方案可以帮助我们更高效地组织和查找文件。然而,随着时间的推移,我们可能会遇到文件夹数量过多,难以管理和查找的问题。为了解决这个问题,我们可以…...

RPC与HTTP的关系
首选理清楚关系 RPC与HTTP是两个不同维度的东西 HTTP 协议(Hyper Text Transfer Protocol),又叫做超文本传输协议,是一种传输协议,平时通过浏览器浏览网页网页,用到的就是 HTTP 协议。 而 RPC࿰…...

OpenCV #以图搜图:感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)的原理与实验
1. 介绍 感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm,简称pHash) 是哈希算法的一种,主要用来做相似图片的搜索工作。 2. 原理 感知哈希算法(pHash)首先将原图像缩小成一个固定大小的像素图像,然后…...
Android多张图片rotation旋转角度叠加/重叠堆放
Android多张图片rotation旋转角度叠加/重叠堆放 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:app"http://schemas.android.com/apk/res-auto"…...

HBuilderX 自定义语法提示
在开发实践中,会使用到各种第三方组件,比如Element UI,通常的做法是到官网中复制模板再在本地根据设计要求进行修改,或是从其它已经实现的组件中复制相似的内容。但每次复制粘贴确实比较麻烦。 在HBuilderx中可以设置代码块来创建…...

Leetcode—2562.找出数组的串联值【简单】
2023每日刷题(十四) Leetcode—2562.找出数组的串联值 实现代码 long long findTheArrayConcVal(int* nums, int numsSize){int left 0;int right numsSize - 1;long long sum 0;while(left < right) {if(left right) {sum nums[left];break;}…...

T0外部计数输入
/*----------------------------------------------- 内容:通过外部按键计数进入中断执行LED取反 ------------------------------------------------*/ #include<reg52.h> //包含头文件,一般情况不需要改动,头文件包含特殊功能寄存器的…...

分治法求解棋盘覆盖问题
分治法求解棋盘覆盖问题 如何应用分治法求解棋盘覆盖问题呢?分治的技巧在于如何划分棋盘,使划分后的子棋盘的大小相同,并且每个子棋盘均包含一个特殊方格,从而将原问题分解为规模较小的棋盘覆盖问题。 基本思路 棋盘覆盖问题是…...

爱写bug的小邓程序员个人博客
博客网址: http://www.006969.xyz 欢迎来到我的个人博客,这里主要分享我对于前后端相关技术的学习笔记、项目实战经验以及一些技术感悟。 在我的博客中,你将看到以下主要内容: 技术文章 我将会分享我在学习前后端技术过程中的一些感悟&am…...

selenium判断元素可点击、可见、可选
1、判断元素是否可以点击 判断元素是否可以点击,WebElement对象调用is_enabled() is_enabled()方法返回一个布尔值,若可点击返回:True。若不可点击则返回:False from selenium import webdriver import time from selenium.web…...

计算机网络重点概念整理-第六章 应用层【期末复习|考研复习】
计算机网络复习系列文章传送门: 第一章 计算机网络概述 第二章 物理层 第三章 数据链路层 第四章 网络层 第五章 传输层 第六章 应用层 第七章 网络安全 计算机网络整理-简称&缩写 文章目录 前言六、应用层6.1 网络应用模型6.1.1 客户/服务器模式C/S模型6.1.2 P…...

html2pdf
页面布局时将需要保存在同一页pdf的dom元素用div包裹,并为该div添加class类名,例如.convertPDF,如果有多页创建多个.convertPDF这个div,再循环保存pdf即可 用到了html2canvas和JsPdf这两个插件,自行站内搜索安装 pdf页…...

css中页面元素隐藏
display:nonevisibility:hiddenopcity:0页面中不存在存在存在重排会不会不会重绘会会不一定自身绑定事件不触发不触发能触发transition不支持支持支持子元素可复原不能能不能被遮挡的元素可触发事件能能不能 其他: 1.设置height,width,margi…...

dp三步问题
三步问题 力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 class Solution { public:int waysToStep(int n) {vector<int> dp(n1,1);if(n1) return 1;dp[1]1;dp[2]2;for(int i3; i<n1; i){dp[i] ((dp[i-1]dp[i-2])%1000000007dp[i-3])%100…...

结构体和联合体嵌套访问
在JSON项目中,使用了联合体和结构体之间的嵌套,但是在访问内部的联合体和结构体的时候出现了问题,这篇文章作为记录,也希望能帮助遇到相同问题的好伙伴。 struct lept_value {union {struct str{char *s;size_t len;};double n;}…...

Linux ———— 管理磁盘
(一)MBR硬盘与GPT硬盘 硬盘按分区表的格式可以分为MBR硬盘与GPT硬盘两种硬盘格式。 MBR 硬盘:使用的是旧的传统硬盘分区表格式,其硬盘分区表存储在MBR(Master Boot Record,主引导区记录)内。MBR位于…...

文字的编码
1 字符的编码方式 1.1 ASCII 是“American Standard Code for Information Interchange”的缩写,美国信息交换标准代码。电脑毕竟是西方人发明的,他们常用字母就 26 个,区分大小写、加上标点符号也没超过 127 个,每个字符用一个字…...

21.9 Python 使用Selenium库
Selenium是一个自动化测试框架,主要用于Web应用程序的自动化测试。它可以模拟用户在浏览器中的操作,如打开网页、点击链接、填写表单等,并且可以在代码中实现条件判断、异常处理等功能。Selenium最初是用于测试Web应用程序的,但也…...

C++初阶2
目录 一,auto关键字 1-1,auto的使用 1-2,基于范围auto的for循环 二,nullptr的运用 三,C类的初步学习 3-1,类的引用 3-2,类的访问权限 3-3,类的使用 1,类中函数的…...

网络安全(黑客)—小白自学
1.网络安全是什么 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 2.网络安全市场 一、是市场需求量高; 二、则是发展相对成熟…...

在win10下,使用torchviz对深度学习网络模型进行可视化
目录 1. 安装 graphviz 和 torchviz 2.安装 graphviz.exe 3.实例测试 4.如果你的电脑还是无法画图,并且出现了下面的报错: 5.参考文章: 1. 安装 graphviz 和 torchviz 首先打开 Anaconda prompt 进入自己的 pytorch 环境(图中 pt 是我自…...

【自然语言处理】【长文本处理】RMT:能处理长度超过一百万token的Transformer
相关博客 【自然语言处理】【长文本处理】RMT:能处理长度超过一百万token的Transformer 【自然语言处理】【大模型】MPT模型结构源码解析(单机版) 【自然语言处理】【大模型】ChatGLM-6B模型结构代码解析(单机版) 【自然语言处理】【大模型】BLOOM模型结构源码解析(…...

交叉编译工具链(以STM32MP1为例)
1.什么是交叉编译工具链? 在一个系统上进行编译,在另一个系统上进行执行 2.STM32MP1交叉编译工具链 3.交叉编译器内容 4.两种工具链模式 5.两种链接模式 6.工具使用 注意:OpenSTLinux已经提供了编译框架,不需要命令行手工编译 …...

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络
一、说明 构建图像分类器已成为新的“hello world”。还记得当你第一次接触 Python 时,你的打印“hello world”感觉很神奇吗?几个月前,当我按照PyTorch 官方教程并为自己构建了一个运行良好的简单分类器时,我也有同样的感觉。 我…...

How to install the console system of i-search rpa on Centos 7
How to install the console system of i-search rpa on Centos 7 1、 准备1.1 、查看磁盘分区状态1.2、上传文件1.2.1、添加上传目录1.2.2、上传安装包1.2.3、解压安装包1.2.4、查看安装包结构 1.3、安装依赖包1.3.1、基础依赖包1.3.2 相关依赖 1.4、关闭防火墙1.5、解除SeLin…...