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二分 & 三分

时间:2024-10-31 16:48:05浏览次数:1  
标签:二分 int sum m1 ans 三分

二分查找

多用于dp优化

源码

//自己写的时候推荐把边界放宽一点
while(r-l>1) {	//最后一个小于k的位置
	int mid=l+r>>1;
	if(a[mid]<x) l=mid;
	else r=mid-1;
}
if(a[r]<x) l=r;

STL库函数

注意以下返回的都是指针

#include<algorithm>
upper_bound(a+1,a+n+1,k)		//第一个大于k的位置
lower_bound(a+1,a+n+1,k)		//第一个大于等于k的位置
bool cmp(int x,int k) {			//自定义规则,注意k是给定参数,不是a[]的元素
	return val[x]<=val[k];
}
lower_bound(a+1,a+n+1,k,cmp)		//第一个不符合cmp的位置
upper_bound(a+1,a+n+1,k,cmp)		//最后一个符合cmp的位置

细节处理

给定不降序列\(\{a_n\}\),数 \(x\) ,求:

1、小于\(x\)的最大值的位置

边界:\(a[l]<x,a[r]<x,r-l=1\)

二分答案

01分数规划

\(\color{red} {^*}\)核心:抽象出 \({\sum s_i}-ans*{\sum p_i}=0\) ,求最大值则判大于0,求最小值则判小于0

模型

有一些二元组 \((s_i,p_i)\),从中选取一些二元组,使得\(\frac {\sum s_i}{\sum p_i}\)最大。

设 \(\frac {\sum s_i}{\sum p_i}=ans\),则 \({\sum s_i}-ans*{\sum p_i}=0\) (核心公式)

即 \(\sum{(s_i-ans*p_i)}=0\)

二分 \(ans\) ,将每个二元组赋权值 \(s_i-ans*p_i\) ,贪心找大于0的数。

若存在最优答案>=0,则当前二分值偏小。否则,说明偏大。

p.s. 也有除数为连续区间长的,即 \(p_i=1\) 且不能跳选,赋值 \(s_i-ans\) 求最大子段和即可。

例题

例1:[P3199] 输出平均值最小的环的平均值

n<=3000,m<=10000

例2:有带权图G, 对于图中每条边\(e[i]\), 都有\(benifit[i]\)(收入)和\(cost[i]\)(花费), 我们要求的是一棵生成树T, 它使得 \(∑(cost[i]) / ∑(benifit[i]), i∈T\) 最小.

P3778 [APIO2017] 商旅

先是分数规划,\(\sum w-ans*t\le0\)

该环可以分成根据包里的物品分成若干段,分段考虑,对于段\(i\to j\),最大权为\(max_{l=1}^k\{s[j][l]-b[i][l]\}-ans*dis[i][j]\),预处理后,floyd跑最大环即可

p.s. 想要分层图+SPFA的我像个sb

p.s.s. 这题卡精度,有个答案是\(0.999999998\),要开\(long\ double,eps=10^{-9}\)才能过

整体二分

三分

细节说明

边界

对于整数下标的三分,可能出现\(m_1=l\text{或}\ m_2=r\)的情况,此时$\ [l,r]\ $较小,可以直接枚举。

	int l=1,r=MAXN;
	while(true) {
		int m1=l+(r-l)/3,m2=r-(r-l)/3;
		if(l==m1||r==m2) break;
		if(Check(m1)<Check(m2)) r=m2;
		else l=m1;
     	}	
  	ans=Check(l);
	for(int i=l+1;i<=r;i++)	ans=min(ans,Check(i));

不适用情况

答案符合单峰函数,但是变化幅度过小(尤其是整数三分),使得Check(m1)==Check(m2),不知道转移方向 (整数三分事真多

解决方法

1、一定条件下转换成二分来用

2、去重(不是枚举去重,是找贡献点,因为变化幅度小的贡献点很少)

例:[P1314] 上述两种都适用

[P6619] 构成单峰的是两段单调的曲线,考虑它们分别产生贡献的两段,分别二分找答案即可

P3745 [六省联考 2017] 期末考试

E. 延误列车

首先放到\(x-t\)图上,即为若干个抛物线

题意即为求一个时刻\(t_0\),使得所有抛物线以与\(t=t_0\)的直线的交点为顶点时,都会走到\(x=d\)处

即求一个\(d\)使得上凸函数\(f_i(t)\ge d\),下凸函数\(f_j(t)\le d\)

即为\(\min(f_i(t))\ge d\)且\(\max(f_j(t))\le d\)

两式相减得\(\min(f_i(t))-\max(f_j(t))\ge 0\)

令\(g(t)=\min(f_i(t))-\max(f_j(t))\)可以证明上凸,用三分求出

标签:二分,int,sum,m1,ans,三分
From: https://www.cnblogs.com/zhone-lb/p/18518311

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