## $AcWing$ $484$ 过河 ### 一、问题描述 青蛙需要从独木桥的起点($0$)跳到终点($L$)或更远的位置。每次跳跃的距离在$[S,T]$范围内。桥上有一些石子,青蛙要尽可能少地踩到石子。求最少需要踩到的石子数。 ### 二、简单版本 如果$L$不是很大,比如$100000$,可以直接使用动态规划: ```cpp {.line-numbers} #include using namespace std; const int N = 100500; int n, s, t, m; // 桥长n,跳跃范围[s,t],石子数m int w[N], f[N]; // w[i]:位置i是否有石子,f[i]:到位置i的最少石子数 const int INF = 0x3f3f3f3f; int main() { cin >> n >> s >> t >> m; for (int i = 1; i <= m; i++) { int x; cin >> x; w[x] = 1; } memset(f, 0x3f, sizeof(f)); f[0] = 0; for (int i = 1; i < n + t; i++) for (int j = i - t; j <= i - s; j++) if (j >= 0) f[i] = min(f[i], f[j] + w[i]); int res = INF; for (int i = n; i < n + t; i++) res = min(res, f[i]); printf("%d\n", res); return 0; } ``` ### 三、解题思路 本题数据范围$L<=1e9$,需要优化。 #### 1. 特殊情况处理 当$S=T$时,青蛙只能跳固定距离$S$,只需检查石子位置是否是$S$的倍数: ```cpp {.line-numbers} if (S == T) { int res = 0; while (m--) { int x; cin >> x; if (x % S == 0) res++; } printf("%d\n", res); return 0; } ``` #### 2. 离散化优化 $Q$:为什么需要离散化? $A$: 本题中$L$的范围是$1e9$,但石子数量$m$最多只有$100$个。这意味着在桥上有大量没有石子的位置,这些位置在DP过程中造成了巨大的空间和时间浪费。我们需要压缩这些无用的空间。 $Q$:如何确定哪些位置可以压缩? $A$: 考虑两个相邻石子$i$和$i+1$,它们的位置分别为$stones[i]$和$stones[i+1]$。我们需要分析这两个石子之间的空间是否可以压缩: 1. 关键观察: - 青蛙从$stones[i]$出发,最多可以跳$T$步 - 青蛙要到达$stones[i+1]$,最少需要跳$S$步 - 因此,我们只需要关注$stones[i]$前后各$T$个位置和$stones[i+1]$前后各$T$个位置 2. 数论优化: - 基于定理:当$p$与$q$互质时,$(p-1)*(q-1)-1$是$p$与$q$无法表示的最大数 - 取$p=10,q=9$(因为$S,T\leq10$),则最大不可表示数为$71$ - 这意味着:如果两个石子之间的距离大于$71+2*10=91$(加上前后各$10$的缓冲),那么中间的空间可以被压缩到$91$以内 3. 压缩原理: - 设两个石子距离为$d$ - 如果$d>91$,我们可以将中间的空间压缩到$91$ - 这样压缩不会影响最优解,因为: * 压缩后的空间仍然保留了所有可能的跳跃路径 * 压缩不会改变石子的相对位置关系 * 压缩后的空间足够大,可以保证所有可能的跳跃组合都能被表示 4. 具体实现: ```cpp int last = 0, k = 0; for (int i = 0; i < m; i++) { // 压缩两个石子之间的空间 for (int j = 0; j < min(stones[i] - last, 91); j++) w[++k] = 0; // 标记压缩后的无石子位置 w[k] = 1; // 标记石子的位置 last = stones[i]; } ``` 5. 优化效果: - 原始空间:$O(L)$,$L$可达$1e9$ - 压缩后空间:$O(m*91)$,$m$最多$100$ - 空间优化:从$1e9$降到约$10000$ - 时间优化:DP过程从$O(L*T)$降到$O(m*91*T)$ #### 3. 动态规划 - $f[i]$:跳到位置$i$的最少石子数 - 状态转移:$f[i] = min(f[i], f[i-j] + w[i])$,$j∈[S,T]$ ```cpp for (int i = 1; i <= k + 10; i++) { f[i] = 1e9; for (int j = S; j <= T; j++) if (i - j >= 0) f[i] = min(f[i], f[i - j] + w[i]); } ``` #### 4. 求解答案 在最后可能到达的位置中找最小值: ```cpp int res = 1e9; for (int i = k + 1; i <= k + 10; i++) res = min(res, f[i]); ``` ### 四、复杂度分析 - 时间复杂度:$O(m*T)$ - 空间复杂度:$O(N)$,$N=10020$ ### 五、示例分析 输入: ``` 10 2 3 5 2 3 5 6 7 ``` 最优解为2,路径:0->2->5->8->11,踩到位置2和5的石子。 ### 六、最终代码 ```cpp #include using namespace std; const int N = 10020; // 定义一个足够大的数组空间 // 全局变量声明 int L, S, T, m; // L:桥长度, S:最小跳跃距离, T:最大跳跃距离, m:石子数量 int stones[N]; // 存储石子的位置 int w[N]; // 记录每个位置是否有石子(离散化后) int f[N]; // dp数组,f[i]表示跳到位置i最少需要踩的石子数 int main() { // 读入基本数据 cin >> L >> S >> T >> m; // 特殊情况处理:当最小跳跃距离等于最大跳跃距离时 // 此时青蛙只能跳固定距离S if (S == T) { int res = 0; while (m--) { int x; cin >> x; // 如果石子位置是S的倍数,青蛙一定会踩到 if (x % S == 0) res++; } printf("%d\n", res); return 0; } // 读入所有石子的位置 for (int i = 0; i < m; i++) cin >> stones[i]; sort(stones, stones + m); // 将石子位置从小到大排序 // 核心算法:离散化处理 int last = 0, k = 0; // last:上一个处理的位置, k:离散化后的新位置 for (int i = 0; i < m; i++) { // 重要优化:基于数论的优化 // 当两个相邻石子距离过大时,中间的空隙可以被压缩 // 91是基于(p-1)(q-1)-1+20得来,其中p=10,q=9 // 这个优化基于:当两点距离大于91时,一定可以通过组合S和T的跳法到达 // 核心:桥太长,无法遍历,但有一个突破口,就是石子数量有限 // 如何利用这点呢?使用上面的定理,我们知道,间距太大的间隙可以被压缩,只有大于91的空隙,就可以压缩 // 如何压缩,压缩完是什么样的东西呢? // 就是把无意义的没有石子的位置移除掉!无意义的是指肯定能通过ST踩到的并且无石子的位置 // 有意义的就是可能踩到也可能踩不到的位置,这些位置保留下来,无意义的干掉就行了。 // 下面的循环,枚举的是两个相邻石子之间的空位。 for (int j = 0; j < min(stones[i] - last, 91); j++) w[++k] = 0; // 在新的离散化空间中标记无石子的位置 w[k] = 1; // 标记有石子的位置 last = stones[i]; } // 动态规划初始化 memset(f, 0x3f, sizeof(f)); // 预求最大先设最小 f[0] = 0; // 注意边界的初始化,思考现实含义:位置 0最少需要踩的石子数为 0 // 动态规划过程 for (int i = 1; i <= k + T; i++) { // 枚举所有可能的跳跃距离 for (int j = S; j <= T; j++) if (i - j >= 0) // 确保不会跳到负数位置 f[i] = min(f[i], f[i - j] + w[i]); // 状态转移 } // 在最后可能到达的位置中找最小值 int res = 1e9; for (int i = k; i < k + T; i++) res = min(res, f[i]); printf("%d\n", res); return 0; } ```