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Slope Trick:解决一类凸代价函数DP优化
】的更多相关文章
Slope Trick:解决一类凸代价函数DP优化
[前言] 在补Codeforce的DP时遇到一个比较新颖的题,然后在知乎上刚好 hycc 桑也写了这道题的相关题解,这里是作为学习并引用博客的部分内容 这道题追根溯源发现2016年这个算法已经在APIO2016烟花表演与Codeforces 713C引入,自那之后似乎便销声匿迹了.相关题型数量也较少,因而在这里结合前辈们的工作做一些总结.---by hycc 问题引入:Codeforces 713C 题目链接:Here 题意: 给定 \(n\) 个正整数 \(a_i\) ,每次操作可以选择任意一…
[笔记] Slope Trick:解决一类凸代价函数的DP优化问题
原理 当序列 DP 的转移代价函数满足 连续: 凸函数: 分段线性函数. 时,可以通过记录分段函数的最右一段 \(f_r(x)\) 以及其分段点 \(L\) 实现快速维护代价的效果. 如:$ f(x)= \begin{cases} -x-3 & (x \le -1) \ x &( -1 < x\le1)\ 2x-1 &(x > 1)\end{cases} $ 可以仅记录 \(f_r(x)=2x-1\) 与分段点 \(L_f=\{-1,-1,1\}\) 来实现对该分段函数…
重修 Slope Trick(看这篇绝对够!)
Slope Trick 算法存在十余载了,但是我没有找到多少拍手叫好的讲解 blog,所以凭借本人粗拙的理解来写这篇文章. 本文除标明外所有图片均为本人手绘(若丑见谅),画图真的不容易啊 qwq(无耻求赞). Slope Trick 是啥? 凸代价函数DP优化. 具体哪种题目? AcWing273. 分级 CF713C Sonya and Problem Wihtout a Legend CF13C Sequence P2893 [USACO08FEB]Making the Grade G P4…
[总结]一些 DP 优化方法
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…
DP 优化方法大杂烩 & 做题记录 I.
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…
dp优化 | 各种dp优化方式例题精选
前言 本文选题都较为基础,仅用于展示优化方式,如果是要找题单而不是看基础概念,请忽略本文. 本文包含一些常见的dp优化("√"表示下文会进行展示,没"√"表示暂时还咕着):前缀和优化(√).单调队列优化(√).斜率优化(√).四边形不等式优化.数据结构优化-- 由于写本文主要是记录蒟蒻的dp优化学习过程,所以可能很不完善,也会有很多错误 (?) .推荐看巨佬的:[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 - 辰星凌 1. 前缀和优化dp 进行状态转移时,如果发现需加上前…
[提升性选讲] 树形DP进阶:一类非线性的树形DP问题(例题 BZOJ4403 BZOJ3167)
转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/LadyLex/p/7337179.html 树形DP是一种在树上进行的DP相对比较难的DP题型.由于状态的定义多种多样,因此解法也五花八门,经常成为高水平考试的考点之一. 在树形DP的问题中,有这样一类问题:其数据范围相对较小,并且状态转移一般与两两节点之间的某些关系有关. 今天,我们就来研究一下这类型的问题,并且总结一种(相对套路的)解决大多数类型题的思路. 首先,我们用一道相对简单的例题来初步了解这个类型题的大致思路,以及一…
loj6171/bzoj4899 记忆的轮廊(期望dp+优化)
题目: https://loj.ac/problem/6171 分析: 设dp[i][j]表示从第i个点出发(正确节点),还可以有j个存档点(在i点使用一个存档机会),走到终点n的期望步数 那么 a[i][k]表示i点为存档点,从i点走到k点(正确节点)的期望步数(中间没有其它存档点) 那么a[i][j]可以递推预处理出 其中g[v]表示从一个错误节点v开始走,期望走g[v]步会读档 解方程可以解出 s[j-1]就是点j-1出去的所有错误儿子的g[v]之和 那么接下来只要知道如何求g[v]就行了…
DP 优化方法合集
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…
常见的DP优化类型
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y的,我们就删去y. 经过队尾的筛选,我们在队列中得到的是一个斜率递减的下凸包,每次寻找从上往下被-…