문제
풀이
$(1, 1)$부터 $(r, c)$까지 $u_{ij}$의 합을 $S_{ij}$라 합시다. 이때 $l$번 사람부터 $r$번 사람까지 한 열차에 태웠을 때 어색함은 $(l, l)$부터 $(r, r)$까지 $u_{ij}$의 합의 절반이고, 이는 2차원 누적합을 이용해 전처리 $\mathcal{O}(N^2)$, 쿼리당 $\mathcal{O}(1)$에 구할 수 있습니다. 이 어색함을 비용으로 생각하고 비용 함수를 아래와 같이 정의합시다.
\[C(l, r) = \frac{S_{r, r} - S_{l - 1, r} - S_{r, l - 1} + S_{l - 1, l - 1}}{2}\]$dp[t][i]$를 열차 $t$개로 $1$번부터 $i$번째 사람까지 태웠을 때 어색함의 최솟값이라 합시다. 그렇다면 다음 점화식이 성립합니다.
\[dp[t][i] = \min(dp[t - 1][j - 1] + C(j, i))\]$dp[t][i] = dp[t - 1][j - 1] + C(j, i)$를 만족하는 $j$의 최솟값을 $opt$라고 합시다. 여기서 $i$를 증가시키면 $opt$보다 큰 $j$에 대해서는 비용이 줄어들고 작은 $j$에 대해서는 비용이 늘어날테니 $i$가 증가하면 $opt$도 증가합니다. 비슷한 방법으로 $i$가 감소하면 $opt$도 감소함을 보일 수 있습니다.
따라서 분할 정복을 사용한 최적화를 이용하면 시간 복잡도 $\mathcal{O}(KN\log N)$에 해결할 수 있습니다.
코드
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