0. 前言 写完这篇文章后发现自己对于 DP 的优化一窍不通,所以补了补 DP 的一些优化,写篇 blog 总结一下. 1. 单调队列/单调栈优化 1.2 算法介绍 这应该算是最基础的 DP 优化方法了. 顾名思义,单调队列/单调栈优化 DP 就是保持容器内元素的单调性,以达成减少冗余状态的目的. 举单调队列的例子来说,当一个元素的两种属性(例如下标和权值)都优于另一元素时,就可以用此元素更换掉另一元素.这也正是 OI 界流传说法"当一个人比你小且比你强时,你就被弹出单调队列了"的原理…

标 * 的是推荐阅读的部分 / 做的题目. 1. 动态 DP(DDP)算法简介 动态动态规划. 以 P4719 为例讲一讲 ddp: 1.1. 树剖解法 如果没有修改操作,那么可以设计出 DP 方案 \(f_{i,0/1}\) 分别表示不选(\(0\))/ 选(\(1\))点 \(i\) 的最大权值,那么有 \(f_{i,0}=\sum_{x\in S_i}\max(f_{x,0},f_{x,1}),f_{i,1}=v_i+\sum_{x\in S_i}f_{i,0}\). 如果加上修改操作,那…

目录 注意本文未完结 写在前面 矩阵快速幂优化 前缀和优化 two-pointer 优化 决策单调性对一类 1D/1D DP 的优化 \(w(i,j)\) 只含 \(i\) 和 \(j\) 的项--单调队列优化 单调队列优化多重背包 \(w(i,j)\) 只含 \(i,j\) 和 \(ij\) 的项--斜率优化 决策单调性适用的原理--四边形不等式与决策单调性 注意本文未完结 写在前面 ACM 训练(复习)的时候重新学习了一下常见的 DP 转移的优化技巧,在学习的同时也有一些自己的理解,便一并总…

昨天有台机器的Ubuntu系统密码出了问题,一直提示错误.由于里面的数据比较重要,不建议重装系统,所以百度了一会,最终解决了忘记密码问题.整理了一个大合集分享出来. 第一种:参考教程如下                     https://blog.csdn.net/zd147896325/article/details/81664558 简单的介绍一下流程. 第一步: 回车,进入高级选项 第二步 随便选一个recovery mode  以4.4.0-130为例.选了这个,后续所有的启动就不…

  区间DP主要思想是先在小区间取得最优解,然后小区间合并时更新大区间的最优解.       基本代码: //mst(dp,0) 初始化DP数组 ;i<=n;i++) { dp[i][i]=初始值 } ;len<=n;len++) //区间长度 ;i<=n;i++) //枚举起点 { ; //区间终点 if(j>n) break; //越界结束 for(int k=i;k<j;k++) //枚举分割点,构造状态转移方程 { dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i…

引入 动态规划(Dynamic Programming,DP,动规),是求解决策过程最优化的过程.20世纪50年代初,美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等人在研究多阶段决策过程的优化问题时,提出了著名的最优化原理,从而创立了动态规划.动态规划的应用极其广泛,包括工程技术.经济.工业生产.军事以及自动化控制等领域,并在背包问题.生产经营问题.资金管理问题.资源分配问题.最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果 动态规划是各大OI比赛的重点,其难点在于没有一个特定的模板,几乎每个问题…

1. 简介 在Unity3D中,有多种方式可以改变物体的坐标,实现移动的目的,其本质是每帧修改物体的position. 2. 通过Transform组件移动物体 Transform 组件用于描述物体在空间中的状态,它包括 位置(position), 旋转(rotation)和 缩放(scale). 其实所有的移动都会导致position的改变,这里所说的通过Transform组件来移动物体,指的是直接操作Transform来控制物体的位置(position). 2.1 Transform.Tra…

刚装的vs2015 社区版 出现这个问题,wp8.1和win10m模拟器都无法启动,找了好久找到的解决方案,放这儿供大家参考,免得大家像我一样走弯路: Windows Phone emulator not starting (couldn`t setup the UDP port)   After updating Windows 10 to build 10061 windows phone emulators (all 8.1 and 10) stopped starting. I get…

待解析的JSON格式的文件如下: [{"id":"5", "version":"1.0", "name":"xiaowang"}, {"id":"10", "version":"2.0", "name":"lisi"}] 一.使用JSONObject来解析JSON数据…

首先我们看一篇文章 转自xyz: 给出一棵树. 每次询问选择一些点,求一些东西.这些东西的特点是,许多未选择的点可以通过某种方式剔除而不影响最终结果. 于是就有了建虚树这个技巧..... 我们可以用log级别的时间求出点对间的lca.... 那么,对于每个询问我们根据原树的信息重新建树,这棵树中要尽量少地包含未选择节点. 这棵树就叫做虚树. 接下来所说的"树"均指虚树,原来那棵树叫做"原树". 构建过程如下: 按照原树的dfs序号(记为dfn)递增顺序遍历选择的节点…