SCOI2010 股票交易
题目描述
最近lxhgww又迷上了投资股票,通过一段时间的观察和学习,他总结出了股票行情的一些规律。
通过一段时间的观察,lxhgww预测到了未来T天内某只股票的走势,第i天的股票买入价为每股$APi$,第i天的股票卖出价为每股BPi(数据保证对于每个$i$,都有$AP$i>=$BPi$),但是每天不能无限制地交易,于是股票交易所规定第i天的一次买入至多只能购买$ASi$股,一次卖出至多只能卖出$BSi$股。
另外,股票交易所还制定了两个规定。为了避免大家疯狂交易,股票交易所规定在两次交易(某一天的买入或者卖出均算是一次交易)之间,至少要间隔W天,也就是说如果在第i天发生了交易,那么从第$i+1$天到第$i+W$天,均不能发生交易。同时,为了避免垄断,股票交易所还规定在任何时间,一个人的手里的股票数不能超过$MaxP$。
在第1天之前,lxhgww手里有一大笔钱(可以认为钱的数目无限),但是没有任何股票,当然,$T$天以后,lxhgww想要赚到最多的钱,聪明的程序员们,你们能帮助他吗?
输入输出格式
输入格式:
输入数据第一行包括3个整数,分别是$T$,$MaxP$,$W$。
接下来$T$行,第i行代表第i-1天的股票走势,每行4个整数,分别表示$APi$,$BPi$,$ASi$,$BSi$。
输出格式:
输出数据为一行,包括1个数字,表示lxhgww能赚到的最多的钱数。
输入输出样例
输入样例#1:
5 2 0
2 1 1 1
2 1 1 1
3 2 1 1
4 3 1 1
5 4 1 1
输出样例#1:
3
说明
对于30%的数据,0<=W<T<=50,1<=MaxP<=50
对于50%的数据,0<=W<T<=2000,1<=MaxP<=50
对于100%的数据,0<=W<T<=2000,1<=MaxP<=2000
对于所有的数据,1<=BPi<=APi<=1000,1<=ASi,BSi<=MaxP
思路
首先看到这道题,明显是一个DP解决最优化问题。
定义状态
$f[i][j]$表示第$i$天手中有$j$张股票的最大收益
$O(t^2maxp)$
这种算法应该比较好想,写出状态转移方程即可,注意控制一下转移状态的范围即可。
状态转移方程:
$f[i][j]=max(f[i-w-1][k]+(k-j)*(x[i]))$
$其中 max(j-as[i],0)<=k≤j$
$x=ap[i];$
$j≤k<min(j+bs[i],maxp)$
$x=bp[i]$
code
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那么这个算法只有70分,应该如何优化呢?
$O(t*maxp)$
这里用到了单调队列优化。
既然要用单调队列又化,就必须证明此问题的决策具有单调性。
由于证明比较麻烦,打决策表观察可得知。
代码如下
code
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