一、题目解读洛谷1220题要求计算在n个位置放置灯的情况下,通过关闭连续区间灯并移动至区间端点,使得总耗电量最小。需考虑灯的功率与位置差异,设计高效的算法求解**策略。 二、解题思路1. 动态规划 + 区间DP:定义状态dp[j][0/1]表示关闭i-j区间灯后,**位于左端(i)或右端(j)的最小耗电量。 3. 状态转移核心: ○ 向左扩展:从i+1到i,计算移动至左端的耗电量(考虑剩余区间电量与移动距离)。 ○ 向右扩展:从j-1到j,同理计算右端移动耗电。 4. 边界初始化:初始状态为单灯区间dp[c][c][0/1]=0,逐步扩展至全局**解。 三、解题步骤1. 输入与预处理:读取n、c及灯位置/功率,计算前缀和sum[]。 2. 初始化dp数组:全部设为无穷大,避免非法状态干扰。 3. 枚举区间长度:从2到n遍历,确保覆盖所有连续区间。 4. 状态转移循环: ○ 计算左扩展成本:dp[j][0] = min(从i+1扩展左移成本, 从i+1扩展右移后左移成本)。 ○ 计算右扩展成本:dp[j][1] = min(从j-1扩展右移成本, 从j-1扩展左移后右移成本)。 5. 输出结果:比较最终区间[1,n]的左右端点耗电最小值。 四、代码与注释
- #include <iostream>
- #include <cstring>
- #include <algorithm>
- using namespace std;
- const int MAXN = 55;
- int n, c;
- int pos[MAXN], power[MAXN];
- int sum[MAXN]; // 前缀和数组
- int dp[MAXN][MAXN][2]; // dp[i][j][0/1]表示关闭i-j区间的灯,**位于左/右端的最小耗电量
- int main() {
- cin >> n >> c;
- for(int i = 1; i <= n; ++i) {
- cin >> pos[i] >> power[i];
- sum[i] = sum[i-1] + power[i]; // 计算前缀和
- }
-
- memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); // 初始化无穷大
- dp[c][c][0] = dp[c][c][1] = 0; // 起点状态
-
- for(int len = 2; len <= n; ++len) { // 枚举区间长度
- for(int i = 1; i + len - 1 <= n; ++i) { // 枚举左端点
- int j = i + len - 1; // 右端点
-
- // 情况1:从i+1走到i(向左扩展)
- int cost_left = (sum[n] - sum[j] + sum[i]) * (pos[i+1] - pos[i]);
- dp[i][j][0] = min(dp[i+1][j][0] + cost_left,
- dp[i+1][j][1] + (sum[n] - sum[j] + sum[i]) * (pos[j] - pos[i]));
-
- // 情况2:从j-1走到j(向右扩展)
- int cost_right = (sum[n] - sum[j-1] + sum[i-1]) * (pos[j] - pos[j-1]);
- dp[i][j][1] = min(dp[i][j-1][1] + cost_right,
- dp[i][j-1][0] + (sum[n] - sum[j-1] + sum[i-1]) * (pos[j] - pos[i]));
- }
- }
-
- cout << min(dp[1][n][0], dp[1][n][1]) << endl;
- return 0;
- }
复制代码
五、总结洛谷1220通过区间DP与动态规划的结合,将复杂的多决策问题转化为可递推的状态转移方程。前缀和的应用显著降低了计算复杂度,而分情况讨论移动方向(左/右)的耗电优化,是解题的核心技巧。此解法不仅适用于本题,也为类似区间优化问题提供了通用思路。
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