四邊形不等式
設函數\(w(x,y)\)是定義在\(Z\)上的函數,若對於任意\(a,b,c,d \in Z\),其中\(a\leq b \leq c \leq d\), 都有\(w(a,d)+w(b,c)\ge w(a,c)+w(b,d)\),則稱函數\(w\)滿足四邊形不等式
推論:
設函數\(w(x,y)\)是定義在\(Z\)上的函數,若對於任意\(a,b \in Z\),其中\(a<b\), 都有\(w(a,b+1)+w(a+1,b) \ge w(a,b)+w(a+1,b+1)\),則函數\(w\)滿足四邊形不等式
證明:
對於\(a<c\),有:
對於\(a+1<c\),有:
兩式相加,得:
整理得:
依此類推,對於任意\(a\leq b \leq c\),有:
(此處即用\(b\)來代替\(a+2\),因為\(a+1 <c\) ,所以\(b \leq c\))
同理,對於任意\(a\leq b \leq c \leq d\),有:
定理1
對於任意\(a,b,c,d \in Z\),如果函數\(w\)滿足四邊形不等式,且\(w(a,d)\ge w(b,c)\),則函數\(f\)也滿足四邊形不等式,其中\(f\)滿足:
(特別的,我們令\(f(x,y)=w(x,y)=0\))
證明:
當\(x+1=y\)時,我們有:
若\(f(x,x+2)\)的最優決策是\(x+1\),則:
顯然
若\(f(x,x+2)\)的最優決策是\(x\),則:
顯然
而
所以當\(x+1=y\) 時,我們得到:
即此時四邊形不等式成立。
接下來,我們運用數學歸納法
假設當\(y-x<k\)時,四邊形不等式成立。
我們現在考慮\(y-x=k\)的情況
令\(f(x,y+1)\)以\(a\)為最優決策,\(f(x+1,y)\)以\(b\)為最優決策。
不妨設\(x+1\leq a \leq b\)
易得:
對於\(f(x,y)\)和\(f(x+1,y+1)\),由於\(a\),\(b\)不一定是最優決策,所以我們有:
因為\(w\)滿足四邊形不等式,所以:
根據歸納假設,我們有:
於是我們有:
定理2:
對於任意\(a,b,c,d \in Z\),如果函數\(w\)滿足四邊形不等式,且函數\(f\)滿足:
(特別的,我們令\(f(x,y)=w(x,y)=0\))
記\(P(x,y)\)為令\(f(x,y)\)取到最小值的\(k\)值。如果函數\(f\)滿足四邊形不等式,那么對於任意\(x\),\(y\),我們有:
證明:
記\(p=P(i,j)\)。
對於任意的\(x< k \leq p\),由四邊形不等式得:
移項得:
由於\(p\)為最優決策,所以我們有:
所以:
這意味着,對於\(f(x+1,y)\) 的任意決策\(k\leq p\),\(p\)都要比\(k\)更優(包括相等)
所以
同理可證
所以
例題
1.[NOI1995]石子合並
現在有\(n\)堆石子(環狀), 每次只能將相鄰的兩堆合並成一堆,每次的得分是兩隊石子之和,求最大得分和最小得分
顯然,本題是區間dp。
令\(dp[i][j]\)表示\(i\)到\(j\)之間合並石子的最小值(最大值同理),則我們可以很輕松地列出狀態轉移方程為:
其中\(d(i,j)\)表示\(i\)到\(j\)之間石子的個數
當問題是最小值時,我們就可以用四邊形不等式優化了。此時,對於\(dp[i][j]\),我們只需要在區間\([P[i][j-1],P[i+1][j]]\)枚舉\(k\)即可,時間復雜度為\(O(n^2)\)
注意:最大值並不滿足單調性,不能用四邊形不等式優化,但此時最大值有一個性質:
使最大值最優的決策\(P[i][j]\)要么是\(i\),要么是\(j-1\)
證明:
反證法。
假設最優決策\(P[i][j]=p\),且\(i<p<j-1\)
我們有兩種情況:
情況一:\(d(i,p)\leq d(p+1,j)\)
我們可以令\(t=P[i][p]\),於是此時我們的方案便是:
\({[i,i+1,i+2,...,t|t+1,t+2,...,p]p+1,p+2,...j}\)
得分\(F_1=(dp[i][t]+dp[t+1][p]+d(i,p))+dp[p+1][j]+d(i,j)\)
此時我們可以構造一種方案:
\({i+1,i+2,...,t[t+1,t+2,...,p|p+1,p+2,...j]}\)
得分\(F_2=dp[i][t]+(dp[t+1][p]+dp[p+1][j]+d(t+1,j))+d(i,j)\)
因為\(t<p\),所以\(d(i,p)\leq d(p+1,j< d(t+1,j)\)
所以\(F_1< F_2\),即此時決策\(p\)並不是最優
情況二:\(d(i,p)>d(p+1,j)\)
同樣的,我們令\(t=P[p+1][j]\),此時我們的方案:
\({i,i+1,i+2,...,p[p+1,p+2,...,t|t+1,t+2,...j]}\)
得分\(F_1=dp[i][p]+(dp[p+1][t]+dp[t+1][j]+d(p+1,j))+d(i,j)\)
我們仍然可以構造一種方案:
\({[i,i+1,i+2,...,p|p+1,p+2,...,t]t+1,t+2,...j}\)
得分\(F_2=(dp[i][p]+dp[p+1][t]+d(i,t+1))+dp[t+1][j]+d(i,j)\)
因為\(t+1>p\),所以\(d(i,t+1)>d(i,p)>d(p+1,j)\)
所以\(F_1<F_2\),即此時決策\(p\)仍然不是最優
這與假設矛盾,所以最優決策只可能是\(i\)或者$j-1 $
Code:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1005;
int dp[maxn][maxn];
int dp2[maxn][maxn];
int n;
int a[maxn];
int sum[maxn];
int p[maxn][maxn];
int main(){
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]),a[i+n]=a[i];
for(int i=1;i<=2*n;i++) sum[i]=sum[i-1]+a[i],p[i][i]=i;
for(int i=n<<1;i>=1;i--)
for(int j=i+1;j<=n<<1;j++){
dp[i][j]=0x3f3f3f3f;
dp2[i][j]=max(dp2[i][i]+dp2[i+1][j],dp2[i][j-1]+dp2[j][j])+sum[j]-sum[i-1];
for(int k=p[i][j-1];k<=p[i+1][j];k++)
if(dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]<dp[i][j]){
dp[i][j]=dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1];
p[i][j]=k;
}else if(dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]==dp[i][j])
p[i][j]=max(p[i][j],k);
}
int ans=0x3f3f3f3f;
int ans2=0;
for(int i=1;i<=n;i++) ans=min(ans,dp[i][i+n-1]);
for(int i=1;i<=n;i++) ans2=max(ans2,dp2[i][i+n-1]);
printf("%d\n%d\n",ans,ans2);
return 0;
}
參考文獻:
1.李煜東《算法競賽進階指南》
2.2001年國家集訓隊論文 毛子青《動態規划算法的優化技巧》