add monotone_minima, online_offline_dp

cpp/convex.hpp

@@ -0,0 +1,76 @@
+#pragma once
+#include <cassert>
+#include <vector>
+#include <functional>
+#include <stack>
+#include <type_traits>
+#include <optional>
+
+/**
+ * @brief monotoneな行列において、各行の最小値を取る最小列番号を$O((H+W)\log H)$時間で得る
+ * @param h 行数(行番号は[0..h-1])
+ * @param w 列数(列番号は[0..w-1])
+ * @param f 行列の要素を与える関数(行番号と列番号を引数にとって値を返す)
+ * @param comp 要素の比較関数(最小値を知りたい場合はデフォルトのstd::less<T>)
+ * @return std::vector<int> 各行の最小値列番号
+ */
+template <typename F, typename Comp = std::less<std::invoke_result_t<F, int, int>>>
+std::vector<int> monotone_minima(int h, int w, const F& f, const Comp& comp = Comp()) {
+    using T = std::invoke_result_t<F, int, int>;
+    assert(h >= 0);
+    assert(w >= 0);
+    std::vector<int> res(h);
+    std::stack<std::tuple<int, int, int, int>> stk; // {i, j, l, r} : [i..j]行目の答えを求める。結果は[l..r]の範囲に収まることが保証されている。
+    stk.emplace(0, h-1, 0, w-1);
+    while(!stk.empty()) {
+        auto [i, j, l, r] = stk.top(); stk.pop();
+        int m = (i+j) / 2;
+        T min_value = f(m, l);
+        int min_idx = l;
+        for(int k = l+1; k <= r; k++) {
+            T value = f(m, k);
+            if(comp(value, min_value)) {
+                min_value = value;
+                min_idx = k;
+            }
+        }
+        res[m] = min_idx;
+        if(i <= m-1) stk.emplace(i, m-1, l, min_idx);
+        if(m+1 <= j) stk.emplace(m+1, j, min_idx, r);
+    }
+    return res;
+}
+
+/**
+ * @brief オンライン・オフライン変換による、DAGで辺のコストがmonotoneな場合の最短経路問題
+ * @param n ノード数-1 (ノード番号は[0..n])
+ * @param f 辺のコスト(i<jのときf(i, j)が辺のコストを返す)
+ * @param comp 比較関数
+ * @return 頂点0から頂点[0..n]へのコストを表す長さn+1のvector
+ */
+template <typename F, typename Comp = std::less<std::invoke_result_t<F, int, int>>>
+std::vector<std::invoke_result_t<F, int, int>> online_offline_dp(int n, const F& f, const Comp& comp = Comp{}) {
+    using T = std::invoke_result_t<F, int, int>;
+    std::vector<std::optional<T>> dp(n+1, std::nullopt);
+    dp[0] = 0;
+    // dp[l..r)の要素を、dp[l..r)からの遷移のみの範囲で求める
+    auto solve_subproblem = [&](auto self, int l, int r) -> void {
+        int mid = (l+r) / 2;
+        if(mid-l >= 2) self(self, l, mid);
+        auto submat = [&](int i, int j) {
+            return dp[l+j].value() + f(l+j, mid+i);
+        };
+        std::vector<int> min_idx = monotone_minima(r-mid, mid-l, submat, comp);
+        for(int i = 0; i < r-mid; i++) {
+            T val = submat(i, min_idx[i]);
+            if(!dp[mid+i] || comp(val, dp[mid+i].value())) {
+                dp[mid+i] = val;
+            }
+        }
+        if(r-mid >= 2) self(self, mid, r);
+    };
+    solve_subproblem(solve_subproblem, 0, n+1);
+    std::vector<T> res(n+1);
+    for(int i = 0; i <= n; i++) res[i] = dp[i].value();
+    return res;
+}

test/atcoder-colopl2018_final-c.test.cpp

@@ -0,0 +1,16 @@
+#include "../cpp/convex.hpp"
+#include <iostream>
+
+int main() {
+    using ll = long long;
+    int n; std::cin >> n;
+    std::vector<ll> a(n);
+    for(int i = 0; i < n; i++) std::cin >> a[i];
+    auto f = [&](int i, int j) {
+        return a[j] + (ll)(j-i)*(j-i);
+    };
+    std::vector<int> minj = monotone_minima(n, n, f);
+    for(int i = 0; i < n; i++) {
+        std::cout << f(i, minj[i]) << std::endl;
+    }
+}

test/yukicoder-705.test.cpp

@@ -0,0 +1,18 @@
+#define PROBLEM "https://yukicoder.me/problems/no/705"
+#include "../cpp/convex.hpp"
+#include <iostream>
+
+int main() {
+    using ll = long long;
+    int n; std::cin >> n;
+    std::vector<ll> a(n), x(n), y(n);
+    for(int i = 0; i < n; i++) std::cin >> a[i];
+    for(int i = 0; i < n; i++) std::cin >> x[i];
+    for(int i = 0; i < n; i++) std::cin >> y[i];
+    auto f = [&](int i, int j) {
+        ll dx = std::abs(x[i] - a[j-1]);
+        ll dy = std::abs(y[i]);
+        return dx*dx*dx + dy*dy*dy;
+    };
+    std::cout << online_offline_dp(n, f)[n] << std::endl;
+}