常見DP模型及其構造 序列DP ARC074 RGB Sequence 題意 給你一個長度為 \(n\) 的序列和 \(m\) 組約束條件,每組條件形如 \(l_i,r_i,x_i\),表示序列上的 \([l_i,r_i]\) 中恰好有 \(x_i\) 種顏色,現在要你用三種 ...
DP優化 斜率優化 求 f i max f j s i s j , n leq . 其中 ,s x , 是只和 ,x , 有關的單調減函數,可以快速計算 顯然我們不能 , Theta n , 暴力計算,考慮減少決策數,化簡得: f i max f j s i s j s i s j 由於考慮優化決策,把 ,j , 單獨提出: exists , j lt i , ,, , ,f i f j s i ...
2021-10-18 21:46 2 702 推薦指數:
常見DP模型及其構造 序列DP ARC074 RGB Sequence 題意 給你一個長度為 \(n\) 的序列和 \(m\) 組約束條件,每組條件形如 \(l_i,r_i,x_i\),表示序列上的 \([l_i,r_i]\) 中恰好有 \(x_i\) 種顏色,現在要你用三種 ...
玩具裝箱題解 - 洛谷 玩具裝箱題解 - cnblogs 斜率優化 - OIWiki 玩具裝箱(HAOI2008) P 教授要去看奧運,但是他舍不下他的玩具,於是他決定把所有的玩具運到北京。他使用自己的壓縮器進行壓縮,其可以將任意物品變成一堆,再放到一種特殊的一維容器中。 P 教授 ...
適用於一類dp值關於下標的函數是連續函數,分段函數,凸函數,每一段需要是一次函數,需要是整數斜率。常見於一些最小調整代價題,因為經常會有\(|x-y|\)這種典型符合上述要求的函數出現,而且這類dp通常會有對應下標相加的形式出現。 我們考慮通過最右一段的一次函數\(y=kx+b\),和前面的分界點 ...
我們知道,有些DP方程可以轉化成DP[i]=f[j]+x[i]的形式,其中f[j]中保存了只與j相關的量。這樣的DP方程我們可以用單調隊列進行優化,從而使得O(n^2)的復雜度降到O(n)。 可是並不是所有的方程都可以轉化成上面的形式,舉個例子:dp[i]=dp[j]+(x[i]-x[j ...
dp多維狀態的優化 面對一個多維dp問題,根據維度之間聯系的緊密程度,我們可以選擇 1.維度之間緊密相關,只能直接枚舉 2.維度之間完全無關,只是貢獻通過某種形式相加,可以割裂為兩個dp處理 3.介於1,2之間,不能割裂計算,但是可以將轉移過程割裂為若干步來優化 e.g.1: 選區 ...
看了下感覺區間dp就是一種套路,直接上的板子代碼就好了。 基礎題ac代碼:石子歸並 但是這樣一眼就看出來了復雜度是n3的復雜度,這個復雜度數據稍稍大點就爆了,所以還是要用到四邊形不等式優化。 但是由於個人感覺很復雜,看了不是很懂,直接貼個鏈接:四邊形不等式優化。 優化過的AC ...
用了一堂半的課才徹底搞懂。其他神犇寫的博客或多或少有點小bug,所以orzzz不才斗膽重新寫一個。 里面大量穿用其他神犇的原話,就不逐一標明出處了。 引用資料 Accept的博客 MathonL的 ...
前言 (本文中的圖片都由\(WPS\)出品) \(DP\) 是 \(OI\) 中重要的一部分 一般來說,因為 \(DP\) 會把之前的結果保存下來,所以時間復雜度還是比較優秀的 但是在某些情況下,時間復雜度仍然超出了題目的限制,這是我們就要考慮對其進行優化 \(DP\) 的優化一般從狀態、決策 ...