#MMA Contest 015 K Make a Sequence ''' L問題はSegTreeを頑張ったら独力ACできたので、これが実質ラスボス。 ■設問 連続部分列A[:k]を足すことをくり返し、列Bを作れ。コストは k*C(len(B))だけかかるので最安で。 ■考察 ぜんぜんわからん。DPみは感じる。 ロリハするなり単純比較するなりで遷移はできるけど、実質O(N^2) むりでは ■解説 Li Chao Tree。なんだそれ。 EDPC - Z で@kyopro_friendsさんがやってたアルゴリズム、でいいのか? 操作前依存ならEDPC-Zを振り返るシリーズになるが、 今回は単調性が操作前にあるから、遷移がうまくいかない。 わからん。一晩考えよう。 蟻本式(?)deque型CHTをSegTreeに載せれば線分クエリは解けるが、 そもそも傾きの単調性が担保されないので Li-Chao Segment Treeを履修しないとだめですか だめですね やります ■Rolling Hash RHを整備してから見直したら入力は整数 文字列対応版しか作っていませんが?わろた 作り直します 作り直しました ■Li Chao Tree ABC244ExのKiri8128さんの答案から窃取 いつもありがとうございます Reference: https://atcoder.jp/contests/abc244/editorial/3626 区間クエリ対応を手動で行ったので壊れているかも あと元のライブラリが多倍長整数上等なやつなのでTLEするかも やばそう ''' #Rolling Hash: 2^61-1 の原始根: r=37 基数はM-1と互いに素、かつ r^k(mod M)>max(A)を推奨 class Rolling_Hash: def __init__(self,Base=128,MOD=2**61-1): self._B=Base; self._MOD=MOD; self._Bf=[1] def _translate(self,String): return [ord(String[i]) for i in range(len(String))] if isinstance(String,str) else String def _factorial(self,N): #B^iを前計算する Start=len(self._Bf) while len(self._Bf)<=N: self._Bf+=[0]*len(self._Bf) for i in range(Start,len(self._Bf)): self._Bf[i]=self._Bf[i-1]*self._B%self._MOD def hash(self,Sequence): if isinstance(Sequence,str): Sequence=self._translate(Sequence) self._factorial(len(Sequence)) return sum(Sequence[i]*self._Bf[len(Sequence)-i-1]%self._MOD for i in range(len(Sequence)))%self._MOD def rolling(self,Sequence,Len): if isinstance(Sequence,str): Sequence=self._translate(Sequence) if len(Sequence)<=Len: return [self.hash(Sequence)] L=[0]*(len(Sequence)-Len+1); L[0]=self.hash(Sequence[:Len]) for i in range(len(Sequence)-Len): L[i+1]=L[i]*self._B-Sequence[i]*self._Bf[Len]+Sequence[i+Len] if L[i+1]>=self._MOD: L[i+1]%=self._MOD return L #ここからQuick Rolling Hash 文字列前登録の元、O(1)でハッシュ値を返す def build(self,Sequence): #文字列を受入れ if isinstance(Sequence,str): Sequence=self._translate(Sequence) self._S=Sequence; self._N=len(self._S); self._factorial(self._N); self._H=[0]*(self._N+1) for i in range(self._N): self._H[i]=(self._H[i-1]*self._B+self._S[i])%self._MOD return def Qhash(self,L,R): #S[L,R)のハッシュ値を返す return (self._H[R-1]-self._H[L-1]*self._Bf[R-L])%self._MOD if L0, (Fi[0]-f[0])*R +Fi[1]-f[1]>0 if cL*cR: self._F[i]=f; return #both True: 最強なので更新して終了 if not cL and not cR: return #both False: 捨てて終了 if (Fi[0]-f[0])*M +Fi[1]-f[1]>0: self._F[i]=f; f=Fi; cL=not cL i=i*2 if cL else i*2+1 def _update_seg(self,i,f,qL,qR): #区間更新版 [qL,qR)に対して更新する qR=self._X[self._D[qR]] #ノードは閉区間 なので更新範囲も閉区間に修正 while 1: L,M,R=self._LMR[i]; Fi=self._F[i] if R0, (Fi[0]-f[0])*R +Fi[1]-f[1]>0 if cL*cR: self._F[i]=f; return if not cL and not cR: return if (Fi[0]-f[0])*M +Fi[1]-f[1]>0: self._F[i]=f; f=Fi; cL=not cL i=i*2 if cL else i*2+1 def add_line(self,a,b): self._update_all(1,(a,b)) #直線 y=ax+b を追加 def add_lineseg(self,a,b,xL=None,xR=None): #線分を追加 xL=-self._inf if xL==None else xL; xR=self._inf if xR==None else xR if xL>=xR: return self._update_seg(1,(a,b),xL,xR) def query(self,x): #最小値クエリに回答する i=self._D[x]+self._N; Mi=self._inf while i>0: if self._F[i]: Mi=min(Mi,self._line(self._F[i],x)) i>>=1 return Mi f=lambda:list(map(int,input().split())) #入力受取 N,M=f(); A=f(); B=f(); C=f() #Rolling Hashと二分探索で最長共通接頭辞を計算 O(NlogN) RHA=Rolling_Hash(37**6); RHA.build(A) RHB=Rolling_Hash(37**6); RHB.build(B); LCP=[0]*M for Lt in range(M): AC,WA=Lt,min(M,Lt+N)+1 while abs(AC-WA)>1: #ハッシュの衝突対策で、最終結果提出前に検算を行う while abs(AC-WA)>1: WJ=(AC+WA)//2; AC,WA=(WJ,WA) if RHA.Qhash(0,WJ-Lt)==RHB.Qhash(Lt,WJ) else (AC,WJ) WJ=(Lt+AC)//2; AC,WA=(AC,WA) if RHA.Qhash(0,WJ-Lt)==RHB.Qhash(Lt,WJ) else (Lt,AC) LCP[Lt]=AC-Lt #Li Chao Tree: 線分・直線追加クエリに対する最小値をO(log^2(N))で求める #DP[i]: i-1文字目を入力しきる文字数 LCT=Li_Chao_Tree([i for i in range(M+1)]) DP=[0]*M; LCT.add_lineseg(C[0],0,0,LCP[0]) #クエリを実行 for i in range(1,M): DP[i]=LCT.query(i); LCT.add_lineseg(C[i],DP[i]-C[i]*i,i,i+LCP[i]) print(LCT.query(M)) if LCT.query(M)<10**18 else print(-1)