I. Path Planning

嗯，怎么说呢，一般二维图，数据不是很大的比如n*m*log级别允许的，如果一眼不是bfs，可以考虑结合一下二分

本题可知，只能向下或者向右，那么我们就像如果答案为x，那么一定会有一条0到x-1的路存在，

我们再想一条路肯定是先右再下，然后重复进行的，类似于一个楼梯的样子。

二分我们知道了，但是check里面如何判断才能配合二分呢，对于我们check的mid ，我们可以先按行排序再按列排序，然后按这个先行后列的顺序按我们的原图找0~mid-1的数，然后只看列是否满足即可，也就是上一个的列值小于等与目前的列值。

int n, m;
int a[N];
bool check(int mid)
{int last = -1;for (int i = 1; i <= n; i++){for (int j = 1; j <= m; j++){if (a[(i - 1) * m + j] <= mid - 1){if (j < last)return false;last = j;}}}return 1;
}
void solve()
{cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++){for (int j = 1; j <= m; j++){cin >> a[(i - 1) * m + j];}}int l = 0, r = n * m;while (l < r){int mid = l + r + 1 >> 1;if (check(mid))l = mid;elser = mid - 1;}cout << r << endl;
}

B. Base Station Construction

题意：就是跟你一堆区间，每个区间里面必选选一个点，问最小花费。

我们考虑从dp下手，定义 为代表前 i 个位置且第 i 个位置必选选的最小花费，

定义完成以后我们考虑如何转移，显然我们要选的哪个点 J 要满足 在  之间不包含完整的一个区间不然就漏掉了，转移方程那就是  我们知道了 j 的区间范围但是不能 n方的去转移，我们考虑用单调对列来维护 一下  ,那么问题就解决了，最后我们在n+1位置建一个单点区间，以便于我们不用循环最后一个区间来找最小值了。

struct node
{int l, r;bool operator<(const node &w) const{if (r != w.r)return r < w.r;return l < w.l;}
} p[N];
int a[N], b[N], que[N];
void solve()
{int n, m;cin >> n;vector<int> f(n + 10); // f[i]表示前i个位置且第i个位置必选的最小花费for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> a[i];a[++n] = 0;cin >> m;for (int i = 1; i <= m; i++){int l, r;cin >> l >> r;p[i] = {l, r};}sort(p + 1, p + 1 + m);priority_queue<PII> q;for (int i = 1, j = 0, k = 0; i <= n; i++){while (j <= m && p[j].r < i)q.push({p[j].l, p[j].r}), j++;if (q.size() && q.top().xx > k)k = q.top().xx;b[i] = k;}int hh = 0, tt = 0; // 一开始里面有个0，相当于第一个限制区间，前面没有限制区间，也就是可以选单点，提前push一个0for (int i = 1; i <= n; i++){int k = b[i];while (hh <= tt && que[hh] < k)hh++;f[i] = f[que[hh]] + a[i];cout << f[i] << endl;while (hh <= tt && f[que[tt]] >= f[i])tt--;que[++tt] = i;}cout << f[n] << endl;
}