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            pku 1180 Batch Scheduling 經(jīng)典斜率優(yōu)化

            題意:
            N個任務(wù),每個任務(wù)有兩個參數(shù),完成需要的時間t以及因子f,現(xiàn)在將這些任務(wù)分組,加工每個分組前機器需要冷卻時間start,完成一組任務(wù)耗時為 t + Start + (Tx + Tx+1 + ... + Tx+k),問最少耗費的時間。
            解法:
            首先先解決這個問題,在這種分組數(shù)不確定的問題中,根據(jù)背包九講中無限背包的策略,外層循環(huán)只要一層即可完成。
            關(guān)鍵是內(nèi)重循環(huán)還要枚舉本組的起始位置,如果暴力的做就要N2了。
            下面試圖對初始的DP方程進行優(yōu)化
            考慮兩種規(guī)劃方向,第一種規(guī)劃方向是從前到后
            dp[i]=min{dp[k]+(dp[k]+sumt(i)-sumt(k)+start)*(sumf(i)-sumf(k))} 無比復(fù)雜的一個式子,推了N小時,在這個式子上下手似乎非常困難。。。(3個決策變量)
            但是,如果換種思路,從后向前,將sumt以及sumf重新定義為最后一個任務(wù)到第i個任務(wù)的時間和和參數(shù)和,這樣就簡單多了。
            dp[i]=min{dp[k]+(sumt(i)-sumt(k)+start)*sumf(i)}
            然后很輕易能發(fā)現(xiàn)這個滿足斜率優(yōu)化的條件(2個待定決策變量,sumt(k)和dp(k))。
            關(guān)于斜率優(yōu)化,一般有代數(shù)和幾何兩種方法。先說幾何方法
            令g=dp[k]+(sumt(i)-sumt(k)+start)*sumf(i)},y=dp[k],x=sumt[k]
            現(xiàn)在要使g最小
            將式子整理下
            y=sumf(i)*x+f-(start+sumt(i))*sumf(i)
            將這個看做一個線性函數(shù),目標要使得截距最小
            再觀察一下,斜率sumf(i)恒為正,且是隨著i單調(diào)遞減的,換句話說,是隨著規(guī)劃的過程單調(diào)遞增的,而自變量x也是隨著規(guī)劃的過程單調(diào)遞增的。我們畫個圖比劃下

            首先,我們要維護的是一個上凹線,因為凹線內(nèi)部的點不會被斜率為正的直線切到。再者,我們發(fā)現(xiàn)最優(yōu)決策就在凹線的左端。我們來觀察藍色的線,假設(shè)這個是第i階段的決策線,灰色凹線與藍色線切點左側(cè)的綠色部分顯然是可以丟棄的。應(yīng)為在切點處截距達到最小。并且在以后的決策中(淺藍色的線),該段同樣不會有任何作用。根據(jù)以上觀察,我們可以使用棧隊列(很多人簡稱為單調(diào)隊列)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這個東西網(wǎng)上介紹的比較多,我就不細說了。
            第二種方法就是代數(shù)法。
            我看網(wǎng)上有一個牛寫的不錯,就貼過來吧- -

            引自http://hi.baidu.com/wangkun_zhen/blog/item/5e85d0cc4fb887590fb345dd.html     dp[i] = min{dp[j] + (S + sumT[i] - sumT[j]) * sumF[i]        { i < j <= n + 1 }  
                                                                                  邊界條件 dp[n+1] = 0
                                                                                                 sumT[n+1]=sumF[n+1]=0
                     
                    
            可以清楚的看到,此種DP方法的時間復(fù)雜度是O(n^2)的,那么如何降低復(fù)雜度呢?


            經(jīng)典的優(yōu)化分析:
                    
            我們考慮在計算dp[i]時,對于i < j < k來說, 如果保證決策k比決策j大的條件是:

                     dp[j] + (S + sumT[i] - sumT[j]) * sumF[i] < dp[k] + (S + sumT[i] - sumT[k]) * sumF[i]


            通過移項整理,可以化簡為:

                                    (dp[j] - dp[k]) / (sumT[j] - sumT[k]) < sumF[i]

            這個類似于斜率的東西又怎么來優(yōu)化?
            為了證明和更好的說明接下來的優(yōu)化,我們定義這么幾個變量:
            設(shè):   
                              d[i, x] = dp[x] + (S + sumT[i] - sumT[x]) * sumF[i] ;                 
                              g[j, k] = (dp[j] - dp[k]) / (sumT[j] - sumT[k])

            那么我們可以總結(jié)一下上面推出來的式子:

            根據(jù)上面有:
                                           i<j<k
            同理可證:             d[i, j] < d[i, k]    <=>   g[j, k] < sumF[i]         決策j比決策k

            進而我們發(fā)現(xiàn)這么一個問題,當i < j < k < l時,如果有g[j, k] < g[k, l],那么k永遠都不會成為計算dp[i]時的決策點。

            證明:
            如果g[j, k] < g[k, l],那么我們可以分兩個方面考慮g[j, k]sumF[i]的關(guān)系:
            (1)
            如果g[k, l] >= sumF[i],那么決策k大于等于決策l,也就說決策k不可能是決策點
            (2)
            如果g[j, k] < sumF[i],那么決策k要大于決策j,所以k也不可能是決策點

            根據(jù)上面的結(jié)論和一些特性,我們可以考慮維護一個斜率的雙向隊列來優(yōu)化整個DP過程:

            (1)
            假設(shè)i(馬上要入隊的元素) <j< k依次是隊列尾部的元素,那么我們就要考慮g[i, j]是否大于g[j, k],如果g[i, j] < g[j, k],那么可以肯定j一定不會是決策點,所以我們可以從隊列中將j去掉,然后依次向前推,直到找到一個隊列元素少于3個或者g[i j] >= g[j, k]的點才停止。
            (2)
            假設(shè)a>b(a是頭元素)是依次是隊列頭部的元素,那么我們知道,如果g[b, a] < sumF[i]的話,那么對于i來說決策點b肯定優(yōu)于決策點a,又由于sumF[i]是隨著i減少而遞增的(這個就是為什么倒推的原因),所以當g[a, b] < sumF[i]時,就一定有g[a, b] < sumF[i-1],因此當前的決策點a不僅僅在考慮dp[i]時不會是最佳決策點,而且在后面的DP中也一定不會是最佳決策點,所以我們可以把a從隊列 的頭部刪除,依次往后如此操作,直到隊列元素小于2或者g[b, a] >= sumF[i]
            (3)
            對于i的更新,一定是隊列頭部的決策點最好,所以O(1)即可轉(zhuǎn)移。


            初始化的時候要注意,必須在n+1的位置處加一個虛擬的狀態(tài),不能將第一個狀態(tài)(即i=n的狀態(tài))作為初始狀態(tài),因為可能將所有任務(wù)僅分為一段。
            代碼:

             

             1# include <stdio.h>
             2# define N 10005
             3int n,start,st[N],sf[N];
             4int q[N],s=-1,e=0;
             5int dp[N];
             6int cmp(const int a,const int b,const int k)
             7{
             8    if(dp[b]-dp[a]<(long long)k*(st[b]-st[a])) return -1;
             9    else if((long long)dp[b]-dp[a]==(long long)k*(st[b]-st[a])) return 0;
            10    else return 1;
            11}

            12int cmp1(const int y1,const int x1,const int y2,const int x2,const int y3,const int x3)
            13{
            14    if(((long long)y3-y2)*(x2-x1)<((long long)y2-y1)*(x3-x2)) return -1;
            15    else if(((long long)y3-y2)*(x2-x1)==((long long)y2-y1)*(x3-x2)) return 0;
            16    else return 1;
            17}

            18int main()
            19{
            20    int i;
            21    scanf("%d%d",&n,&start);
            22    for(i=0;i<n;i++)
            23        scanf("%d%d",st+i,sf+i);
            24    for(i=n-2;i>=0;i--)
            25    {
            26        st[i]+=st[i+1];
            27        sf[i]+=sf[i+1];
            28    }

            29    q[e]=n;
            30    dp[n]=0;
            31    for(i=n-1;i>=0;i--)
            32    {
            33       while(e>=s+2&&cmp(q[s+1],q[s+2],sf[i])!=1) s++;
            34       dp[i]=dp[q[s+1]]+(start+st[i]-st[q[s+1]])*sf[i];
            35       while(e>=s+2&&cmp1(dp[q[e-1]],st[q[e-1]],dp[q[e]],st[q[e]],dp[i],st[i])!=1) e--;
            36       q[++e]=i;
            37    }

            38    printf("%d\n",dp[0]);
            39    return 0;
            40}

            41

            posted on 2011-01-03 21:52 yzhw 閱讀(626) 評論(1)  編輯 收藏 引用 所屬分類: DP

            評論

            # re: pku 1180 Batch Scheduling 經(jīng)典斜率優(yōu)化 2011-04-04 14:27 ningbohezhijun

            博主,此題感覺很難,自認為勉強看懂吧,但是為什么說這題很經(jīng)典呢?有什么推廣價值嗎?  回復(fù)  更多評論   

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