共菜鸡笔者看的……会慢慢更新,也请看到的大佬留意一眼,指出不足。

  • 对于一些对部分点的二维\(dp\),状态从左上角继承而来时,对于一个点\((x,y)\),对它编号\(x*m+y\),按照这个顺序\(dp\),可以保证更新当前值之前前面的已经被更新。
  • 善于发掘题目的性质。对于一些一眼看上去没法\(dp\)的东西,观察题目条件,将无用的状态去除或者确定一种\(dp\)顺序之类,变成一个经典的\(dp\)模型。
  • 把\(dp\)柿子写完,观察其中有没有类似\(i*j\)项的东西,看是不是能够斜率优化。推柿子原则:\(y\)是所有与\(j\)有关的项,\(k\)是\(i*j\)项中与\(i\)有关的部分,\(x\)是\(i*j\)项中与\(j\)有关的部分,\(b\)是只与\(i\)有关的部分。
  • 斜率优化的时候,观察题目要求的是\(\text{max/min}\),\(b\)项的\(dp[i]\)的符号,这些是决定凸包方向的重要条件。
  • 斜率优化的时候特别留意决策单调性,如果斜率单调,我们可以做到\(O(n)\)维护决策点;有一些不单调的(比如斜率),就要考虑其他维护决策点的方法。
  • 赋值初始值能不用\(\text{memset}\)就不用……
  • 写\(dp\)前捋清方程,推柿子的时候千万注意符号,如果反了就完了

持续\(\text{update……}\)

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