概述
其实两个东西都是堆。区别只不过一个是利用差值等巧妙设计等效权值,另一个则单纯进行判断。
反悔自动机
(名字是我自己起的)
贪心是不能反悔的。因为它就是选择当前的最优解。
但是如果当前最优解不是全局最优解怎么办?
我们可以设计一种反悔的方法,并且和贪心的手法结合。
使得贪心随便选择,都可以达到正解。
姑且叫反悔自动机。
基本的设计思路是:
每次选择当前直观上最接近最优解的方案。
但是发现不对。不是最优子结构
然后想办法怎么支持自动反悔。
0.边有边权,树上选择k个边不相交的路径,总和最大(权值有正有负)
求k次树的直径,每次把直径上的边权取反即可
1.经典问题:CF865D Buy Low Sell High
每次用最小的买入,等到一个可以赚钱的天就卖出。
不对是因为:可能这个买入的股票要等到后面更贵的那一天再卖出。
利用做差,C-A=B-A+C-B,等效转化
用最小的买最大的,然后把差值计入答案,把B放进去两次,再取B为最小的时候,C-B的差值计入ans,相当于用A买入以C卖出
相当于B没有用,所以额外再加入一次B,以防后面需要用B买入再D卖出。
2.类似的:
BZOJ 2151
• 有一个长度为n的环,选择m个两两不相邻的位置。
• 每个位置都有一个价值Vi,如果选择这个位置就可以得到Vi的价
值。
• 求最大的价值总和,或输出无解。
直观来看,每次选择能选择的最大的价值。
为什么不对?因为可能选择了这个最大的,邻居就不能选择。例如1,5,6,5选择了6,就只能再选择1,不如5,5
而且,这个贪心的错误的点就是这里。对于最优解位于其他的位置上的情况,这种贪心都是成立的。
考虑怎么支持反悔。
还是利用差值。
用双向链表维护相邻的关系。用堆维护所有权值的最大值。
选择了A,把W[L[A]+W[R[A]-W[A]建成一个新的点P,令这个P的L,R分别是:L[L[A]],R[R[A]],然后删掉L[A],R[A],
每次取最大值即可。
因为,如果有a,b,c,d,(紧挨着就是相邻),并且a+c>b+d,那么,就有a+c-b>d
所以,即使我们先选择了b,但是由于a+c-b>d,我们会接着选择a+c-b,就相当于选择a+c
反悔堆:
(名字也是我自己起的)(其实就是一个堆)
这个不是无脑地随便贪心了。因为没有什么等效权值的替换。
其实思路差不多。
我们还是按照一个贪心策略贪心,然后找出来不足。
想办法反悔。
和反悔自动机不同的是,这个要人工反悔。
例题:
[JSOI2007]建筑抢修——贪心反悔堆
转载于:https://www.cnblogs.com/Miracevin/p/9795871.html
最后
以上就是昏睡山水为你收集整理的反悔自动机与反悔堆——有关贪心的反悔操作的全部内容,希望文章能够帮你解决反悔自动机与反悔堆——有关贪心的反悔操作所遇到的程序开发问题。
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