sicily 1419

思路：第一次先不管数据范围，考虑f[i,j]表示取到第I个用户时为j层用户的情况大致f[i,j]=min{f[i-1,k]+delta}先不考虑判重和实现，光时间复杂度都超时了O(n^3)绝对不行的。想了许久这种思路难以优化成平方的复杂度，故放弃。

然后又考虑了一种f[i,j]表示从第i层到第j层最小不满意度，当前状态不是由

临近的一个用户跑到的，就是从另一端的用户跑回来的。假定数据已排序，我们可以有f[i,j]=min{f[i+1,j]+delta*(a[i+1]-a[i]),f[i+1,j]+delta*(a[j]-a[i]),f[i,j-1]+delta*(a[j]-a[j-1]),f[i,j-1]+delta*(a[j]-a[i])}。但是很明显该方程不能直接实现，因此可以把人的状态也标记了。人在L层下为1，上为2。那么就有

int p=n-(j-i);

f[1][i][j]=min(f[1][i+1][j]+p*(a[i+1]-a[i]),f[2][i+1][j]+p*(a[j]-a[i]));

f[2][i][j]=min(f[2][i][j-1]+p*(a[j]-a[j-1]),f[1][i][j-1]+p*(a[j]-a[i]));

最后找出min(f[1][1]
,f[2][1]
)即可。



总结：DP训练还太少，很容易囿于背包模型的思路。。继续训练DP.