Making−the−Grade
Description
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给出数列 A, 求非严格单调递减或递增, 且 S=∑i=1N∣Ai−Bi∣ 最小的序列 B
Solution
以 B非严格单调递增为例, 考虑已经选了 N个数, 最小值怎么取
若 N=1, A1=B1 时 S 最小;
若 N>1时, 假如前面已经选择了 N−1个数取得了最小值, 考虑怎么取第 N个数
- 当 Ai>=Bi−1时, Bi=Ai时显然最优.
- 当 Ai<Bi−1时,
- 使 Bi=Ai;
. - 将 Bk,Bk+1...,Bi全部赋值为 Ak,Ak+1...,Ai的中位数(根据货仓选址问题显然选择中位数最佳 )
若按照上方直接模拟, 复杂度不可估量(其实是懒得算, 反正过不了)
但是可以得出结论 : B数列中的每个数必定都为 A数列中的元素
于是可以考虑 dp
以 dp到第 i位为阶段, 为了转移, 状态可设 dp[i,j]表示 B的最后一个元素为 Aj时的 Smin,
转移方程: dp[i,j]=max{dp[i−1,k]+∣Ai−Aj∣}… Ak<=Aj
时间复杂度 O(N3)
将 A拷贝到 C数组, sort排序后保持决策集合增长时新决策的单调性
即可实现 O(N2)
具体可以看下方代码 ↓
Code
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define reg register
const int maxn = 2005;
int N;
int A[maxn];
int C[maxn];
int dp[maxn][maxn];
int main(){
scanf("%d", &N);
for(reg int i = 1; i <= N; i ++) scanf("%d", &A[i]), C[i] = A[i];
std::sort(C+1, C+N+1);
memset(dp, 0x3f, sizeof dp);
for(reg int i = 1; i <= N; i ++) dp[0][i] = 0;
for(reg int i = 1; i <= N; i ++){
int minn = 0x3f3f3f3f;
for(reg int j = 1; j <= N; j ++){
minn = std::min(minn, dp[i-1][j]);
dp[i][j] = std::min(dp[i][j], minn + abs(A[i] - C[j]));
}
}
int Ans = 0x3f3f3f3f;
for(reg int i = 1; i <= N; i ++) Ans = std::min(Ans, dp[N][i]);
std::reverse(C+1, C+N+1);
memset(dp, 0x3f, sizeof dp);
dp[0][0] = 0;
for(reg int i = 1; i <= N; i ++){
int minn = 0x3f3f3f3f;
for(reg int j = 1; j <= N; j ++){
minn = std::min(minn, dp[i-1][j]);
dp[i][j] = std::min(dp[i][j], minn + abs(A[i] - C[j]));
}
}
for(reg int i = 1; i <= N; i ++) Ans = std::min(Ans, dp[N][i]);
printf("%d\n", Ans);
return 0;
}