看了那么久的四边形不等式优化的原理,今天终于要写一篇关于它的证明了. 在平时的做题中,我们会遇到这样的区间dp问题 它的状态转移方程形式一般为dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k+1][j]+cost[i][j]);(或者是max(........),本博客以min为例来证明) 熟悉一般区间dp的同学应该清楚我们如果想得到最终的答案,一般要用三层for循环来计算(第一层为长度,第二层枚举起始点,第三层在起始点i和终点j之间寻找最优的分割点).显而易见它的时间复杂度为o(n^3),

石子合并问题--圆形版 在圆形操场上摆放着一行共n堆的石子.现要将石子有序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的两堆合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分.请编辑计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和将n堆石子合并成一堆的最大得分. Input 输入有多组测试数据. 每组第一行为n(n<=100),表示有n堆石子,. 二行为n个用空格隔开的整数,依次表示这n堆石子的石子数量ai(0<ai<=100) Output 每组测试数据输出有一行.输出将n堆石子合并成一堆的最小得分和将n

HDU 2829 区间DP & 前缀和优化 & 四边形不等式优化 n个节点n-1条线性边,炸掉M条边也就是分为m+1个区间 问你各个区间的总策略值最少的炸法 就题目本身而言,中规中矩的区间DP问题 d p[i][j]表示前i个节点,分为j个区间的最优策略值 cost[i][j]为从i到j节点的策略值 所以dp[i][j] = min(dp[k-1][j-1] + cost[k][i] 但是复杂度太高了 可以优化的地方有: cost数组值得求取: 考虑到cost(i,j)=ΣAxAy (i≤

DP的四边形优化 一.进行四边形优化需要满足的条件 1.状态转移方程如下: m(i,j)表示对应i,j情况下的最优值. w(i,j)表示从i到j的代价. 例如在合并石子中: m(i,j)表示从第i堆石子合并到j堆石子合并成一堆的最小代价. w(i,j)表示从第i堆石子到第j堆石子的重量和. 2.函数w满足区间包含的单调性和四边形不等式 二.满足上述条件之后的两条定理 1.假如函数w满足上述条件,那么函数m 也满足四边形不等式,即 例如: 假如有:w(1, 3) + w(2, 4) £ w(2,

问题描述 LG3004 题解 把拿走的过程反向,看做添加的过程,于是很显然的区间DP模型. 设\(opt_{i,j}\)代表区间\([i,j]\)中Bessie可以获得的最大值,显然有 \[opt_{l,r}=sum_{l,r}-min(opt_{l+1,r},opt_{l,r+1})\] 于是爆了空间. 强行压成一维,滚动数组优化即可. \(\mathrm{Code}\) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; template <ty

今天上课讲DP,所以我学习了四边形不等式优化(逃 首先我先写出满足四边形不等式优化的方程:

A #include <bits/stdc++.h> #define PI acos(-1.0) #define mem(a,b) memset((a),b,sizeof(a)) #define TS printf("!!!\n") #define pb push_back #define inf 1e9 //std::ios::sync_with_stdio(false); using namespace std; //priority_queue<int,vect

题目描述:给定一个正N边形,可以通过连线将这个多边形分割成N-2个三角形,问这N-2个三角形中恰有k个等腰三角形的分割方法有多少?这个值可能很大,输出对9397取模的结果.数据范围:n,k <= 50. 这道题也是区间DP,不过稍微难一点. 首先我们先想个办法判断等腰三角形,因为这是一个正多边形,所以我们对于三个点,我们可以计算一下他们的差的绝对值,直接比较这个是否相同即可. 之后就是怎么DP了,想到刚才的三角划分,这题应该也是一道区间DP.令dp[i][j][k]表示在区间i-j之内划分出k个

链接http://poj.org/problem?id=1160 很好的一个题,涉及到了以前老师说过的一个题目,可惜没往那上面想. 题意,给出N个城镇的地址,他们在一条直线上,现在要选择P个城镇建立邮局,使得每个城镇到离他最近的邮局距离的总和尽量小. 首先提一个这个问题的简化版本,如果P=1得话,这个距离是多少呢? 这个问题的解就是将这个唯一的邮局建在(l+r)/2的位置,答案就是最优解, 这个类似于中位数的概念,我们有一个数学归纳法简单的证明 数轴上有n个点,求到这n个点距离最小的一个点   

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3506 四边行不等式:http://baike.baidu.com/link?url=lHOFq_58V-Qpz_nTDz7pP9xCeHnd062vNwVT830z4_aQoZxsCcRtac6CLzbPYLNImi5QAjF2k9ydjqdFf7wlh29GJffeyG8rUh-Y1c3xWRi0AKFNKSrtj3ZY7mtdp9n5W7M6BBjoINA-DdplWWEPSK#1 dp[i][j]表示第

入门区间DP,第一个问题就是线性的规模小的石子合并问题 dp数组的含义是第i堆到第j堆进行合并的最优值 就是说dp[i][j]可以由dp[i][k]和dp[k+1][j]转移过来 状态转移方程 dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum[i][j]) 对于第i堆到第j堆合并的花费 他的子问题是第i个的合并顺序 op1:k实际上控制的是第i堆也就是起始堆的合并顺序 因为必须是相邻合并dp[i][i] 先合并dp[i+1][j]最后再来合并

题目链接:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1022 题目大意: N堆石子摆成一个环.现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的代价.计算将N堆石子合并成一堆的最小代价. 例如: 1 2 3 4,有不少合并方法 1 2 3 4 => 3 3 4(3) => 6 4(9) => 10(19) 1 2 3 4 => 1 5 4(5)

问题描述 试题编号: 201612-4 试题名称: 压缩编码 时间限制: 3.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 给定一段文字,已知单词a1, a2, …, an出现的频率分别t1, t2, …, tn.可以用01串给这些单词编码,即将每个单词与一个01串对应,使得任何一个单词的编码(对应的01串)不是另一个单词编码的前缀,这种编码称为前缀码. 使用前缀码编码一段文字是指将这段文字中的每个单词依次对应到其编码.一段文字经过前缀编码后的长度为: L=a1的编码长度×t1+a2的

区间dp+四边形优化 luogu:p2858 题意 给出一列数 \(v_i\),每天只能取两端的数,第 j 天取数价值为\(v_i \times j\),最大价值?? 转移方程 dp[i][j] :n天卖掉i..j货物的收益 dp[begin][end]=max(dp[begin][end-1]+value[end]*(n-len+1) ,dp[begin+1][end]+value[begin]*(n-len+1)); 注意理解 代码 递推形式 #include<bits/stdc++.h>

二叉搜索树 [四边形不等式优化区间dp] 题目描述 有 \(n\) 个结点,第 \(i\) 个结点的权值为 \(i\) . 你需要对它们进行一些操作并维护一些信息,因此,你需要对它们建立一棵二叉搜索树.在整个操作过程中,第i个点需要被操作 \(x_i\) 次,每次你需要从根结点一路走到第 \(i\) 个点,耗时为经过的结点数.最小化你的总耗时. 输入格式 第一行一个整数 \(n\) ,第二行 \(n\) 个整数 \(x_1\to x_n\). 输出格式 一行一个整数表示答案. 样例 样例输入 5

Monkey Party Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 1699    Accepted Submission(s): 769 Problem Description Far away from our world, there is a banana forest. And many lovely monkeys l

HDU3480_区间DP平行四边形优化 做到现在能一眼看出来是区间DP的问题了 也能够知道dp[i][j]表示前  i  个节点被分为  j  个区间所取得的最优值的情况 cost[i][j]表示从i到j元素区间中的值,这里可以直接排序后简单求出——也就是我们的代价函数 这样其实就能够做出来了,但是空间复杂度是n3入门的题能过,普通点的都会考察你一下斜率DP的优化和四边形不等式的优化.目前我主要就懂了平行四边形的优化 首先你要确保dp和cost这两个都满足四边形不等式这个前面有过证明的博客这里就

(自己的理解:首先考虑单调队列,不行时考虑斜率,再不行就考虑不等式什么的东西) 当dp的状态转移方程dp[i]的状态i需要从前面(0~i-1)个状态找出最优子决策做转移时 我们常常需要双重循环 (一重循环跑状态 i,一重循环跑 i 的所有子状态)这样的时间复杂度是O(N^2)而 斜率优化或者四边形不等式优化后的DP 可以将时间复杂度缩减到O(N) O(N^2)可以优化到O(N) ,O(N^3)可以优化到O(N^2),依次类推 斜率优化DP和四边形不等式优化DP主要的原理就是利用斜率或者四边形不等

题意:就是求石子归并. 题解:当范围在100左右是可以之间简单的区间dp,如果范围在1000左右就要考虑用平行四边形优化. 就是多加一个p[i][j]表示在i到j内的取最优解的位置k,注意能使用平行四边形优化的条件: 1.证明w满足四边形不等式,这里w是m的附属量,形如m[i,j]=opt{m[i,k]+m[k,j]+w[i,j]},此时大多要先证明w满足条件才能进一步证明m满足条件 2.证明m满足四边形不等式 3.证明s[i,j-1]≤s[i,j]≤s[i+1,j] .如果在10000左右时就

看了下感觉区间dp就是一种套路,直接上的板子代码就好了. 基础题ac代码:石子归并 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef unsigned long long ull; ][]={{,},{,},{,},{,-},{-,},{-,-},{,-},{-,}}; #define pi acos(-1) #define ls rt<<1 #define rs rt<<