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),

题目链接 洛谷P1912[原题,需输出方案] BZOJ1563[无SPJ,只需输出结果] 题解 四边形不等式 什么是四边形不等式? 一个定义域在整数上的函数\(val(i,j)\),满足对\(\forall a \le b \le c \le d\)有 \[val(a,d) + val(b,c) \ge val(a,c) + val(b,d)\] 那么我们称函数\(val(i,j)\)满足四边形不等式 一般地,当我们需要证明一个函数\(val(i,j)\)满足四边形不等式时,只需证对于\(\fo

嗯......四边形不等式的确长得像个四边形[雾] 我们在dp中,经常见到这样一类状态以及转移方程: 设$dp\left[i\right]\left[j\right]$表示闭区间$\left[i,j\right]$中的最小值/最大值/和值 然后有这样的转移: $dp\left[i\right]\left[j\right]=min\left(dp\left[i\right]\left[k-1\right]+dp\left[k\right]\left[j\right]+w\left(i,j\righ

题面: 传送门 思路: 因为集合可以无序选择,所以我们先把输入数据排个序 然后发先可以动归一波 设$dp\left[i\right]\left[j\right]$表示前j个数中分了i个集合,$w\left(i\right)\left(j\right)$表示$i$到$j$的闭区间分到一个集合里的花费 然后就有方程式: $dp\left[i\right]\left[j\right]=min\left(dp\left[i-1\right]\left[k-1\right]+w\left(k\right)

题面: 传送门 思路: dp方程实际上很好想 设$dp\left[i\right]\left[j\right]$表示前$j$个镇子设立$i$个邮局的最小花费 然后状态转移: $dp\left[i\right]\left[j\right]=min\left(dp\left[i-1\right]\left[k-1\right]+w\left(k,j\right)\right)$ 其中$w$表示在这个闭区间内设立一个邮局的最小费用 推一下发现这里$w$可以$O\left(1\right)$前缀和计算,

题目描述 一些村庄建在一条笔直的高速公路边上,我们用一条坐标轴来描述这条公路,每个村庄的坐标都是整数,没有两个村庄的坐标相同.两个村庄的距离定义为坐标之差的绝对值.我们需要在某些村庄建立邮局.使每个村庄使用与它距离最近的邮局,建立邮局的原则是:所有村庄到各自使用的邮局的距离总和最小.数据规模:1<=村庄数<=1600, 1<=邮局数<=200, 1<=村庄坐标<=maxlongint 输入 行第一行:n m {表示有n个村庄,建立m个邮局} 第二行:a1 a2 a3 .

题面: 传送门 思路: 这道题有个结论: 把两棵树$\left[i,k\right]$以及$\left[k+1,j\right]$连接起来的最小花费是$x\left[k+1\right]-x\left[i\right]+y\left[k\right]-y\left[j\right]$ 然后就明显可以区间dp了 设$dp\left[i\right]\left[j\right]$表示把闭区间$\left[i,j\right]$中的点连起来的最小花费,然后定义上面那个最小花费为$w\left(i,k,

四边形不等式 定义:设\(w(x,y)\)是定义在整数集合上的的二元函数,若对于定义域上的任意整数\(a,b,c,d\),在满足\(a\leq b\leq c \leq d\)时,都有\(w(a,d)+w(b,c)\geq w(a,c)+w(b,d)\)成立,则称函数\(w\)满足四边形不等式. 定理1:四边形不等式的等价表达 \(w(x,y)\)是定义在整数集合上的的二元函数,若对于定义域上的任意整数\(a,b\),在满足\(a< b\)时,都有\(w(a,b+1)+w(a+1,b)\geq

四边形不等式 定理1: 设w(x,y)为定义在整数集合上的二元函数,若存在任意整数a,b,c,d(a<=b<=c<=d),并且w(a,d)+w(b,c)>=w(a,c)+w(b,d)都成立,则w(x,y)满足四边形不等式. 定理2: 设w(x,y)为定义在整数集合上的二元函数,若存在任意整数a,b(a<b),并且w(a,b+1)+w(a+1,b)>=w(a,b)+w(a+1,b+1)都成立,则w(x,y)也满足四边形不等式. 用数学归纳法证明即可. 决策单调性 假设转移

定义 & 等价形式 四边形不等式是定义在整数集上的二元函数 \(w(x, y)\). 定义:对于任意 \(a \le b \le c \le d\),满足交叉小于等于包含(即 \(w(a, c) + w(b, d) \le w(b, c) + w(a, d)\).① 等价形式,对于任意的 \(a < b\),都有 \(w(a, b-1) + w(a+1,b) \le w(a+1, b-1)+w(a,b)\).② ① 推 ② 看定义即可,② 推 ① 的证明: 任取 \(a < d\),\

目录 1. 四边形不等式与决策单调性 2. 决策单调性优化 dp - (i) 关于符号 1. 四边形不等式与决策单调性 定义(四边形不等式) 设 \(w(x,y)\) 是定义在整数集合上的二元函数,若对于任意 \(a\le b\le c\le d\),都有 \[w(a,d)+w(b,c)\ge w(a,c)+w(b,d) \] 则称 \(w\) 满足 四边形不等式 . 定义(区间包含单调性) 设 \(w(x,y)\) 是定义在整数集合上的二元函数,若对于任意 \(a\le b\le c\le d

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

Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的.同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<

该来的总是要来的———————— 经典问题,石子合并. 对于 f[i][j]= min{f[i][k]+f[k+1][j]+w[i][j]} From 黑书 凸四边形不等式:w[a][c]+w[b][d]<=w[b][c]+w[a][d](a<b<c<d) 区间包含关系单调: w[b][c]<=w[a][d](a<b<c<d) 定理1:  如果w同时满足四边形不等式和决策单调性 ,则f也满足四边形不等式 定理2:  若f满足四边形不等式,则决策s满足 s[i

题意:给定一些点(xi,yi)(xj,yj)满足:i<j,xi<xj,yi>yj.用下面的连起来,使得所有边的长度最小? 思路:考虑用区间表示,f[i][j]表示将i到j的点连起来的最小代价. 那么f[i][j]=min(f[i][k]+f[k+1][j]+cost(i,j) cost(i,j)=a[k].y-a[j].y+a[k+1].x-a[i].x; 看起来和四边形不等式有关系,我们需要证明以下(a<b<c<d) cost(a,c)+cost(b,d)<=c

记录一下,以免忘了 对于一个形如 \[dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k][j]+w[i][j])\] 的转移方程(注意取最大值时不一定满足四边形不等式) 定理1 若对于\(a \leq b\leq c \leq d\)且\(w_{b,c}\leq w_{a,d}\) 那么我们称\(w\)关于区间包含关系单调 定理2 若对于\(a \leq b\leq c \leq d\)且\(w_{a,c}+w_{b,d}\leq w_{b,c}+w_{a,d}\) 则称\(w\)满足四边形

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

题目大意:有n个敌方军火库呈直线排列,每个军火库有一个值vi,并且任意相邻的两个库之间都有通道相连.对于任意一条连起来的军火库链,它对我方的威胁可以用函数w(i,j)表示为:w(i,j)=vi*sum(i+1,j)+w(i+1,j)   i<j; w(i,j)=0               i=j; 现在,你有m个炸弹,每颗可以炸掉相邻的两个库之间的通道,求最终的总的最小威胁值. 题目分析:定义状态dp(i,j)表示用 i 颗炸弹使前 j 个库房脱离链条后前 j 个库房产生的最小威胁值,则状态

[题目大意] v个村庄p个邮局,邮局在村庄里,给出村庄的位置,求每个村庄到最近邮局距离之和的最小值. [思路] 四边形不等式,虽然我并不会证明:( dp[i][j]表示前i个村庄建j个邮局的最小值,w[i][j]表示在i到j之间建立一个邮局的最小值.w[i][j]显然取i~j的中位数,可以在O(1)时间内求出. 显然dp[i][j]=min{dp[k][j-1]+w[k+1][i]}. 傻傻写错i和j…… #include<iostream> #include<cstdio> #i

学习博客:https://blog.csdn.net/noiau/article/details/72514812 看了好久,这里整理一下证明 方程形式:dp(i,j)=min(dp(i,k)+dp(k+1,j))+cost(i,j)  O(n^3) 四边形不等式:将其优化为O(n^2) 1.四边形不等式 a<b<=c<d f(a,c)+f(b,d)<=f(b,c)+f(a,d)交叉小于包含 则对于i<i+1<=j<j+1 f(i,j)+f(i+1,j+1)<