首页 > 其他分享 >【学习笔记】分块凸包

【学习笔记】分块凸包

时间:2022-12-23 12:34:45浏览次数:57  
标签:分块 笔记 times 啊啊啊 维护 凸包 等差数列

啊啊啊啊我不会凸包啊啊啊啊啊啊凸包怎么学啊啊啊啊啊啊啊啊啊(已黑化

好像很套路,用于解决一类区间加一段等差数列,求最大/最小值的问题。

P4192 旅行规划

简单的题意转化,可以转化成:

维护一个序列 \(a_i\),维护两种操作:

  1. 给定 \(v, k\),然后令每个 \(a_i\) 加上 \(\min(i, v) \times k\)。
  2. 求 \([L, R]\) 之间的最大值。

第一个操作可以分成是 \([1, v]\) 加一个等差数列,然后后面区间加一个常数。

等差数列可以看作是加一个一次函数,那么我们可以分块进行处理。

对于散块就暴力重构,对于整块相当于有一个 \(a_i + k \times i\) 的形式。

我们要找 \(\max(a_i + k \times i)\),相当于找 \(y=-kx+b\) 过 \((i, a_i)\) 的最大截距。于是可以维护一个上凸包,查询时在凸包上二分。

CF436F Banners

考虑从小到大加入每个点,对于每一个 \(p\) 维护答案 \(v_p\),那么加入了一个点就相当于把它左边的点都加上 \(p\),这就又是加等差数列问题了,还是上面的做法。

由于 \(k\) 恒定加 \(1\),所以可以用双端队列实现。

标签:分块,笔记,times,啊啊啊,维护,凸包,等差数列
From: https://www.cnblogs.com/apjifengc/p/17000421.html

相关文章

  • SVN培训笔记(下拉项目、同步修改、添加文件、修改文件、删除文件、改名文件等)
    前言  为了方便新加入团队的员工熟悉团队协作开发。  为了将好东西整理分享给有需要的网友。  将SVN内部员工培训文档公开,以方便更多的人,提高知识获取速度,尽快熟悉......
  • OSPF 学习笔记
    1、网络拓扑   2、R1\R2\R3OSPF配置R1:enableconfigtnoipdomainlookuplineconsole0noexec-timeoutloggingsynchronousexitinterfacef0/0no......
  • SVN培训笔记(下拉项目、同步修改、添加文件、修改文件、删除文件、改名文件等)
    前言  为了方便新加入团队的员工熟悉团队协作开发。  为了将好东西整理分享给有需要的网友。  将SVN内部员工培训文档公开,以方便更多的人,提高知识获取速度,尽快熟......
  • mybatis-学习笔记
    Mybatis1简介MyBatis是一款优秀的持久层框架它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBati......
  • 详解聚类算法Kmeans-概述 & 工作原理【菜菜的sklearn课堂笔记】
    视频作者:菜菜TsaiTsai链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili有监督学习:模型在训练的时候,即需要特征矩阵X,也需要真实标签y。无......
  • #yyds干货盘点# react笔记之学习之空列表提示
    前言我是歌谣我有个兄弟巅峰的时候排名c站总榜19叫前端小歌谣曾经我花了三年的时间创作了他现在我要用五年的时间超越他今天又是接近兄弟的一天人生难免坎坷大不了从......
  • win10 - 查看笔记本的电池损耗指令
    将报告文件放到c盘根目录powercfg/batteryreport/output"C:\battery_report.html"  这个文件,用浏览器打开  哈哈哈,用了一年多的电脑,拯救者r9000p,电池才损......
  • Python学习笔记--数据可视化的开头
    JSON数据格式的转换示例:若是有中文数据,可以在data后面加上ensure_ascii=Falsepyecharts模块网站:https://gallery.pyecharts.org(有参考代码可以看简称,画廊)记得......
  • 12 月做题笔记
    前言开博客记录做题笔记的flag我立过\(n\)遍了,无一例外都倒了。这次一定要坚持下来,一周至少一题不能咕,养成好习惯。【LOJ3124】氪金手游容易发现给定的\((u_i,v_i......
  • PyTorch复现ResNet学习笔记
    PyTorch复现ResNet学习笔记一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文《DeepResidualLearningforImageRec......