一、四边形不等式 感觉四边形不等式用的时候是：利用第j-1层的dp[i][j-1]和dp[i+1][j-1]两个值的转移位置s[i][j-1]，s[i+1][j-1]来约束 k ...
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2021-08-05 14:21:23
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一、预备知识 1. $tD/eD$ 问题：状态 t 维，决策 e 维。时间复杂度$O(n^{e+t})$。 2. 四边形不等式： 称代价函数 w 满足凸四边形不等式，当:$w(a,c)+w(b,d)\le w(b,c)+w(a,d),\ a $。每次要做的就是： 二分找到d(j)在哪个列区间，弹出后
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2021-07-22 13:57:05
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对于刷题量我觉得肯定是刷的越多越好（当然这是对时间有很多的人来说。 但是在我看来我的确适合刷题较多的那一类人，应为我对知识的应用能力并不强。这两天学习的内容是dp的斜率优化。当然我是不太会的。 这个博文肯定也是不断更新的（随着我对斜率优化的不断深入的理解。 这两天做的题是一道经典的任务安排。 这道题
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2019-01-20 21:47:00
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稍微浅浅地总结一下目前认识到的四种利用凸性优化 DP 的方法。 单调队列 考虑对于 \(f_i=\max_{j} f_j+v_j+p_iq_j\) 的形式。把 \(j\) 考虑成一个 \((q_j,v_j+f_j)\) 的点，然后 \(f_j+v_j+p_iq_j\) 即过点的斜率为 \(-p_i\ ...
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2021-08-14 17:56:00
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dp多维状态的优化 面对一个多维dp问题，根据维度之间联系的紧密程度，我们可以选择 1.维度之间紧密相关，只能直接枚举 2.维度之间完全无关，只是贡献通过某种形式相加，可以割裂为两个dp处理 3.介于1,2之间，不能割裂计算，但是可以将转移过程割裂为若干步来优化 e.g.1: 选区间1 问题描述 对 ...
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2021-09-08 18:43:00
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hdu 2993MAX Average Problemhttp://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2993这题都整死我了，代码基本上和别人AC的都快一样了还是不对。郁闷死了快。。最后终于发现了错误点自判断斜率时y1*x2 <= y2*x1 如果用整型就会超数据类型肯定会错，而上边的用整型可以过，
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2012-08-28 11:34:00
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题意： 将含有N个元素的一个集合分成M个子集，使得每个子集的最大值与最小值平方差的和最小。 可以想到贪心将元素从小到大排序，很快可以得出dp[i][j]-前i个子集分j个元素的最小花费，dp方程 dp[i][j]=dp[i-1][k]+(a[j]-a[k+1])；但是需要三重循环，时间复杂度接受不了
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2019-11-18 20:28:00
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常见的DP优化类型1单调队列直接优化如果a[i]单调增的话，显然可以用减单调队列直接存f[j]进行优化。 2斜率不等式即实现转移方程中的i,j分离。b单调减，a单调增（可选）。令：在队首，如果g[j,k]>=-a[i]，那么j优于k，而且以后j也优于k，因此k可以重队列中直接删去。在队尾，如果x<y<z,且g[x,y]<=g[y,z]，也就是说只要y优于x一定可以得出z优于
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2017-08-24 02:54:00
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2021-09-09 18:36:00
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斜率优化DP 两步骤； 1.造出DP方程； 2.通过DP方程构造出一个斜率优化方程； 具体怎么构造呢？ 如 两个点 a b; 构造出 DP(a)<DP(b) 然后通过这一式子，构造出一个下凸包（后面的边的斜率大于前面的边） 只有下凸包的点是可能作为状态转移方程的转移点，其他点都不可能。 然后，构造完
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2019-11-18 16:37:00
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主要内容 形如这样的 \(\text{DP}\) 转移方程： \(dp[i]=\max_{L_i\le j\le R_i}\{dp[j]+val(i,j)\}\) 满足： \({L_i}\) ， \({R_i}\) 递增（ 前提条件 ）。 \(R_i≤i\) （ 转移条件 ）。 \(val(i,j) ...
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2021-08-12 13:48:00
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\(\text{Example 1 : CF372C Watching Fireworks is Fun}\) : 题目大意：城镇中有 个位置，有 \(n\) 个烟花要放。第 \(i\) 个烟花放出的时间记为 \(t_i\)，放出的位置记为 \(a_i\)。如果烟花放出的时候，你处在位置 \(x\) ...
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2021-10-08 11:19:00
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DP优化 斜率优化 求$f(i)=max{f(j)+(s(i)-s(j))^2}$，\(n\leq 10^6\). 其中$,s(x),\(是只和\),x,$有关的单调减函数，可以快速计算 显然我们不能$,\Theta(n^2),$暴力计算，考虑减少决策数，化简得： \[ f(i)=max\{f(j) ...
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2021-10-18 21:46:00
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斜率优化 \(DP\) 引入： 通过一道题来引入吧： [HNOI2008]玩具装箱 题意： 给你一些物品，每个物品有大小，你可以选择多个背包装这些东西，背包费用由背包中物品大小决定，问你这些物品放进背包中，需要背包制作的总费用最少值。 分析： 这题暴力的 \(dp\) 方程得出来比较简单，记为： \ ...
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2021-09-27 22:03:00
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dp优化瞎吹 众所周知，我们在dp的转移过程中，可以用一些方法，优化它的转移复杂度。 由于我这边的资料不多，并且例题要么很简单，要么很难，所以我学的脑子有点乱，东西也乱，抱歉啊 前言 对于dp的优化，我个人有些浅显的理解，不知恰当不恰当 我感觉它大概就是，我先写一个dp，再想办法把它变得更快。 怎样 ...
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2021-08-08 15:35:00
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省队第三轮集训比赛好多题不会啊……来补一补知识点吧。 众所周知单调队列优化是斜率优化的基础，所以肯定要先来说一下单调队列优化DP/se ##滑动窗口 滑动窗口问题可以用来解决数组或者是字符串的子元素问题，通常是将双嵌套循环转变为单循环问题，从而将时间复杂度降为线性。 例如，我们给定一个数组，求其中长 ...
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2021-07-19 17:54:00
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好的今天又是摸鱼的一天，就看了一下单调队列的优化。 单调队列的使用满足几个条件：1.区间的最值询问 2.区间在滑动 单调队列的本质是：当一个选手比你小，且比你强，那你就没有机会了——Chen_zhe 我们要维护一个单调的队列，满足队列里面的两个值，即元素在原来排列中的位置，还有元素的值，都是单调递增 ...
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2021-10-19 20:58:00
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dp[i] = min(dp[j]+(sum[...
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2023-05-31 09:31:55
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Paint PearlsTime Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memor
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2023-04-24 23:48:51
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斜率优化DP入门 参考蓝书。 斜率优化的模型一般是： \[ f[i]={\min/\max}_{L(i)\leq j\leq R(i)}{f[j]+val(i,j)} \] 其中， \(val(i,j)\) 仅和 \(i\) 或 \(j\) 有关时，我们可以想到单调队列优化 当其同时与 \(i,j\ ...
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2021-08-07 22:39:00
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