## [$AcWing$ $1087$. 修剪草坪](https://www.acwing.com/problem/content/description/1089/) ### 一、题目描述 在一年前赢得了小镇的最佳草坪比赛后,$FJ$ 变得很懒,再也没有修剪过草坪。 现在,新一轮的最佳草坪比赛又开始了,$FJ$ 希望能够再次夺冠。 然而,$FJ$ 的草坪非常脏乱,因此,$FJ$ 只能够让他的奶牛来完成这项工作。 $FJ$ 有 $N$ 只排成一排的奶牛,编号为 $1$ 到 $N$。 每只奶牛的效率是不同的,奶牛 $i$ 的效率为 $E_i$。 编号相邻的奶牛们很熟悉,如果 $FJ$ 安排 **超过 $K$ 只编号连续** 的奶牛,那么这些奶牛就会罢工去开派对。 因此,现在 $FJ$ 需要你的帮助,找到最合理的安排方案并计算 $FJ$ 可以得到的最大效率。 注意,方案需满足不能包含超过 $K$ 只编号连续的奶牛。 **输入格式** 第一行:空格隔开的两个整数 $N$ 和 $K$; 第二到 $N+1$ 行:第 $i+1$ 行有一个整数 $E_i$。 **输出格式** 共一行,包含一个数值,表示 $FJ$ 可以得到的最大的效率值。 **数据范围** $1≤N≤10^5,0≤E_i≤10^9$ **输入样例**: ```cpp {.line-numbers} 5 2 1 2 3 4 5 ``` **输出样例**: ```cpp {.line-numbers} 12 ``` **样例解释** $FJ$ 有 $5$ 只奶牛,效率分别为 $1、2、3、4、5$。 $FJ$ 希望选取的奶牛效率总和最大,但是他不能选取超过 $2$ 只连续的奶牛。 因此可以选择第三只以外的其他奶牛,总的效率为 $1 + 2 + 4 + 5 = 12$。 ### 二、暴力作法 ```cpp {.line-numbers} #include using namespace std; const int N = 100010; typedef long long ll; int a[N]; ll s[N], f[N]; /* BruteForce 通过了 9/12个数据 */ int main() { int n, m; cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> s[i], s[i] += s[i - 1]; // 暴力大法 for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = i; j >= i - m; j--) f[i] = max(f[i], f[j - 1] + s[i] - s[j]); cout << f[n] << endl; return 0; } ``` ### 三、动态规划 考虑用 **动态规划** 来求解本问题 由于 **连续选择** 超过 $m$ 个元素时,这些元素的 **贡献** 为 $0$ (相当于没选) 而本题,所有的元素值都是 **正整数**,故我们的方案中,**连续选择的元素数量** 一定是 **不超过** $m$个的 #### 状态表示 $f[i]$:以第$i$个数为结尾的所有数字中,**连续长度不超过$m$**,**贡献总和最大值**。 我们来分析一下这个最优状态可能由哪些状态转移而来。 **举个栗子**: 假设$m=3$,现在讨论一下第$6$头牛,它这个位置有两种选择,选与不选: * **不选**:由于第$6$头没有发挥作用,现在的 **最大贡献和**与**前面的最大贡献和**一致: $$\large f[6]=f[6-1]=f[5]$$ * **选择**:如果它选了,那么它前面的就不是随意的了,需要有范围限制,人脑模拟一下: 最大连续选择长度不能超过$3$,所以讨论以下情况: * 假设本轮取$3$个最优: $$\large f[6]=a[6]+a[5]+a[4]+ ? $$ * 假设本轮取$2$个最优: $$\large f[6]=a[6]+a[5]+?'$$ * 假设本轮取$1$个最优: $$\large f[6]=a[6]+?''$$ > **注:不是能取$3$个取$3$个值就最大了,因为你取了$3$个,意味着前面第$4$个就不能取,这合不合适就不一定了**。 为啥要加$?$呢?以$3$个为例,如果取$3$个最优,那么此时取到了$4$号结点位置,$3$号肯定是不能取的!原因很简单,如果取上,就是连续$4$个了,超过了$m$限定!那$3$左侧是随意的,这时,$f[2]$的含义是在前$2$个元素中合法并可以获取到的最大值,现在的情况可以直接表示为$f[2]$,同理得到: $\large f[6]=a[6]+a[5]+a[4]+f[2] \\ \large f[6]=a[6]+a[5]+f[3] \\ \large f[6]=a[6]+f[4]$ $a[6]+a[5]+a[4]$这样的东东,很显然是前缀和的基本表示式,提示我们引入前缀和进行思考。如果预处理了前缀和,那么就有: 利用 **前缀和** 思路优化一轮: $\large f[6]=s[6]-s[3]+f[2]$ $\large f[6]=s[6]-s[4]+f[3]$ $\large f[6]=s[6]-s[5]+f[4]$ 通用化处理一下:($6$就是固定的当前值$i$,而$3,4,5$是可变的,我们设为$j$,同时$j$是有范围的,也就是$i-m \sim i-1$) $$\large f[i]=s[i]-s[j]+f[j-1] ~~~ j \in [i-m,i-1]$$ 在$i$确定的情况下,$s[i]$是固定的,变化的就是$f[j-1]-s[j]$,要想求$f[i]$最大值,就是求$f[j-1]-s[j]$的最大值,而$j$是有范围的,这就转化为一个**区间内取极大值问题**,可以 **用单调队列来优化**。 #### 单调队列优化办法 * ① 维护一个队列,记录距离$i$前面的$m$个区间范围内,$f[j-1]-s[j]$取值最大 * ② 这个最优的序号$j$,就是队列头的记录序号$q[hh]$ * ③ 因为队列中不包含$i$结点,所以需要在$i$进入队列前,$while$上方进行计算更新结果 #### 时间复杂度 $O(n)$ ### 四、实现代码 ```cpp {.line-numbers} #include using namespace std; const int N = 100010; typedef long long LL; int q[N]; LL s[N], f[N]; int main() { int n, m; cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> s[i], s[i] += s[i - 1]; // 由于滑动窗口在i的左边,需要讨论前缀和的s[l-1],第1个没有前序,不符合整体的代码逻辑,添加了一个哨兵 int hh = 0, tt = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { //  1、年龄大于m的老家伙们,不管是不是实力够强大,一概去死 while (hh <= tt && i - q[hh] > m) hh++; // 因为滑动窗口在i 左侧,先使用再加入 f[i] = max(f[i - 1], f[max(0, q[hh] - 1)] + s[i] - s[q[hh]]); //  2、不如我年轻,并且,不如我有实力的老家伙们去死 while (hh <= tt && f[i - 1] - s[i] >= f[max(0, q[tt] - 1)] - s[q[tt]]) tt--; // 3、i入队列 q[++tt] = i; } // 输出结果 cout << f[n] << endl; return 0; } ```