\(qwq\)今天\(rqy\)给窝萌这些蒟蒻讲了斜率优化--大概是他掉打窝萌掉打累了吧顺便偷了\(rqy\)讲课用的图 \(Step \ \ 1\) 一点小转化 事实上斜率优化是专门用来处理这样一类\(dp\)式子的 \[dp_i = A_i + \max \limits _{j = 1}^{i -1}(B_j - C_j \times base_i)\]窝萌尝试把上式中的\(B_j\).\(C_j\)和\(base_i\)等价成\(x_j\).\(y_j\)和\(k_i\),并把它们丢到一个…

斜率优化是单调队列优化的推广 用单调队列维护递增的斜率 参考:https://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2012/08/03/2621345.html 以例1举例说明: 转移方程为:dp[i] = min(dp[j] + (sum[i] - sum[j])^2 + C) 假设k < j < i, 如果从j转移过来比从k转移过来更优 那么 dp[j] + (sum[i] - sum[j])^2 + C < dp[k] + (sum[i] - sum[…

[学习笔记]动态规划-斜率优化DP(超详细) [前言] 第一次写这么长的文章. 写完后感觉对斜优的理解又加深了一些. 斜优通常与决策单调性同时出现.可以说决策单调性是斜率优化的前提. 斜率优化 \(DP\),顾名思义就是利用斜率相关性质对 \(DP\) 进行优化. 斜率优化通常可以由两种方式来理解,需要灵活地运用数学上的数形结合,线性规划思想. 对于这样形式的 \(dp\) 方程:\(dp[i]=Min/Max(a[i]∗b[j]+c[j]+d[i])\),其中 \(b\) 严格单调递增. 该方…

先摆上学习的文章: orzzz:斜率优化dp学习 Accept:斜率优化DP 感谢dalao们的讲解,还是十分清晰的 斜率优化$DP$的本质是,通过转移的一些性质,避免枚举地得到最优转移 经典题:HDU 3507 ($Print$ $Article$) 状态数$O(N)$,单次转移$O(N)$的做法还是比较容易的 令dp[i]表示打印完第$i$个单词的最小花费,$S[i]$表示$C[1]$到$C[i]$的前缀和,则转移方程为 \[dp[i]=min\{dp[j]+(S[i]-S[j])^{2}\…

斜率优化dp 本来想直接肝这玩意的结果还是被忽悠着做了两道数论 现在整天浑浑噩噩无心学习甚至都不是太想颓废是不是药丸的表现 各位要知道我就是故意要打删除线并不是因为排版错乱 反正就是一个del标签嘛并不是什么大事的说 讲道理这一篇要不是写laTex我就直接用html写了 Emmmm划掉的原因是因为跟正题一点关系都没有啊 不让自己写摘要我写第一段凑摘要好咯 第一次写花花绿绿的blog感觉还是很新鲜的 你看看我到了正文部分还划不划啊(该划的还是划╭(╯^╰)╮) 其实文章里有彩蛋比如这里 被你发现了…

做完此题之后 自己应该算是真正理解了斜率优化DP 根据状态转移方程$f[i]=max(f[j]+ax^2+bx+c),x=sum[i]-sum[j]$ 可以变形为 $f[i]=max((a*sum[j]^2-b*sum[j])-(2a*sum[j]*sum[i]))+(a*sum[i]^2+b*sum[i]+c)$ 我们可以把每个决策映射到平面上的一个点 其中坐标$x=(a*sum[j]^2-b*sum[j])$代表此决策的固定价值(与转移到哪无关) 坐标$y=(-2a*sum[j])$代表此决…

前言 斜率优化\(DP\)是难倒我很久的一个算法,我花了很长时间都难以理解.后来,经过无数次的研究加以对一些例题的理解,总算啃下了这根硬骨头. 基本式子 斜率优化\(DP\)的式子略有些复杂,大致可以表示成这样: \[f_i=min_{j=1}^{i-1}(A(j)-B(j)*S(i)+C(i))\] 其中\(A(j)\)和\(B(j)\)是两个只与\(j\)有关的函数,\(S(i)\)和\(C(i)\)是两个只与\(i\)有关的函数,式子中的\(min\)其实也可以替换成\(max\),但这里…

Print Article Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 12824    Accepted Submission(s): 3967 Problem Description Zero has an old printer that doesn't work well sometimes. As it is antiqu…

学习:https://blog.csdn.net/bill_yang_2016/article/details/54667902 HDU-3507 题意:有若干个单词,每个单词有一个费用,连续的单词组合成一块有花费:(∑Ci)^2+M,问如何分单词,使得这些花费和最小. 思路:dp,但是由于数据n = 5e5,所以需要利用斜率优化dp,维护一个下凸包. 大佬的分析:http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2012/08/03/2621345.html: #…

斜率优化DP:DP的一种优化形式,主要用于优化如下形式的DP f[i]=f[j]+x[i]*x[j]+... 学习可以参考下面的博客: https://www.cnblogs.com/Xing-Ling/p/11210179.html https://blog.csdn.net/xiang_6/article/details/81450647 我的做法结合了这两种方案. 首先,用代数法求出进行状态更新的条件. 然后,判断上凸还是下凸. 在下一步,求出斜率,用于把起始且并不优的状态淘汰. 最后,就…