s223. 1. 步道規劃
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最近更新 : 2026-03-17 10:03

內容

題目建置中,歡迎透過表單完善題目。

https://forms.gle/zYDuZnVvweiM3DTC6

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小明是一位步道規劃師,他正準備在一個連綿的山脈上規劃旅遊路線。山脈上有 $n$ 個觀景點,每個觀景點 $i$ 都有其水平位置 $d_i$ 與海拔高度 $h_i$。

為了方便遊客行走,小明必須從這 $n$ 個觀景點中恰好切分成 $k$ 個連續的步道。

具體規則如下:

  1. 先將所有觀景點依水平座標 $d_i$ 從小到大排序。

  2. 將排序後的觀景點序列劃分為 $k$ 個步道,每個步道至少要有一個觀景台。例如:$[P_1 \dots P_{i_1}], [P_{i_1+1} \dots P_{i_2}], \dots, [P_{i_{k-1}+1} \dots P_n]$。

體力值計算方式:

對於同一條步道內的相鄰兩個觀景點 $P_j$ 與 $P_{j+1}$,行走該段路程所需的體力值 $C_j$ 為:

$$C_j = (d_{j+1} - d_j) + \max(0, 2 \times (h_{j+1} - h_j))$$

一條步道的總難度,即為該步道內所有路段體力值的總和。若一條步道只包含一個觀景點,其難度為 $0$。

小明希望這 $k$ 條步道中,「難度最大」的那條步道難度盡可能小。請輸出這個最小的難度上限。

範例測資1詳解:

以 $n=5, k=3$ 為例,景點座標與高度排序後如下:

$P_1:(1, 1), P_2:(4, 3), P_3:(8, 10), P_4:(9, 6), P_5:(10, 3)$

相鄰路徑代價:

  • $P_1$ 到 $P_2$:$7$
  • $P_2$ 到 $P_3$:$18$
  • $P_3$ 到 $P_4$:$1$
  • $P_4$ 到 $P_5$:$1$

當劃分方式為:

  • 段落 1: $\{P_1\}$,體力值 = $0$
  • 段落 2: $\{P_2\}$,體力值 = $0$
  • 段落 3: $\{P_3, P_4, P_5\}$,體力值 = $1 + 1 = 2$

最大體力值為 $2$,且總共分成了 $3$ 段。

範例測資2詳解:

以 $n=10, k=3$ 為例,景點座標與高度排序後如下:

$P_1:(1, 10), P_2:(2, 6), P_3:(3, 5), P_4:(4, 3), P_5:(5, 8), P_6:(6, 3), P_7:(7, 8), P_8:(8, 10), P_9:(9, 5), P_{10}:(10, 3)$

相鄰路徑代價:

  • $P_1$ 到 $P_2$:$1$
  • $P_2$ 到 $P_3$:$1$
  • $P_3$ 到 $P_4$:$1$
  • $P_4$ 到 $P_5$:$11$
  • $P_5$ 到 $P_6$:$1$
  • $P_6$ 到 $P_7$:$11$
  • $P_7$ 到 $P_8$:$5$
  • $P_8$ 到 $P_9$:$1$
  • $P_9$ 到 $P_{10}$:$1$

當劃分方式為:

  • 段落 1:$\{P_1, P_2, P_3, P_4\}$,體力值 = $1 + 1 + 1 = 3$
  • 段落 2:$\{P_5, P_6\}$,體力值 = $1$
  • 段落 3:$\{P_7, P_8, P_9, P_{10}\}$,體力值 = $5 + 1 + 1 = 7$

最大體力值為 $7$,且總共分成了 $3$ 段。

輸入說明

第一行包含兩個整數 $n$ 和 $k$ ($1 \le k \le n \le 10^5$),代表觀景點的數量與分段數。

第二行包含 $n$ 個整數 $d_1, d_2, \dots, d_n$ ($1 \le d_i \le 10^9$),保證互不相同。

第三行包含 $n$ 個整數 $h_1, h_2, \dots, h_n$ ($1 \le h_i \le 10^9$)。

輸出說明

輸出一個整數,代表最小可能的步道難度上限。

範例輸入 #1
5 3
8 1 9 10 4
10 1 6 3 3
範例輸出 #1
2
範例輸入 #2
10 3
2 5 1 6 3 8 4 9 10 7
6 8 10 3 5 10 3 5 3 8
範例輸出 #2
7
測資資訊:
記憶體限制: 64 MB
公開 測資點#0 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#1 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#2 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#3 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#4 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#5 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#6 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#7 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#8 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#9 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#10 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#11 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#12 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#13 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#14 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#15 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#16 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#17 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#18 (5%): 1.0s , <10M
公開 測資點#19 (5%): 1.0s , <10M
提示 :
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出處:
2026年3月 APCS 高級 [管理者: algo.seacow@ ... (演算法海牛) ]

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