acwing 1087. 修剪草坪
旅行商問題
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641
-351-23
}acwing 1087. 修剪草坪
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// 動態規劃 f[i] = max(f[i -1], f[i - j - 1] - sum[i - j] + sum[i]); f[i] 表示從前i個中選，且合法的方案數。
// 令x = i - j, 則有 f[i] = min(f[i - 1], f[x - 1] - sum[x] + sum[i])；
// 因為前面的是單調遞增（單調佇列），為了確保f[i - j] 是沒有選中的狀態。我們就用f[i - j - 1]值來表示f[i - j]
// 這裡要處理乙個邊界問題為g(0) = f[-1] + s[0], 此時f[-1]的值應該是多少呢？
// 可以看出，當xx為0時，也就是i == j,說明當前序列長度恰好等於j，那此時的最大效率自然就是所有數字的和，
// 因此g(0) = 0
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531
1252
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動態規劃專題（五） 斜率優化DP
斜率優化 dp 是難倒我很久的乙個演算法，我花了很長時間都難以理解。後來，經過無數次的研究加以對一些例題的理解，總算啃下了這根硬骨頭。斜率優化 dp 的式子略有些複雜，大致可以表示成這樣 f i min a j b j s i c i 其中 a j 和 b j 是兩個只與 j 有關的函式，s i 和...
動態規劃 斜率優化
一 引用 一般dp 方程可以轉化成 dp i f j x i 的形式，其中 f j 中儲存了只與 j相關的量。這樣的 dp方程可以用單調佇列進行優化，從而使得 o n 2 的複雜度降到 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 x i x j ...
斜率優化動態規劃
fi min fj s i2 sj l 2 2 si s j l fi min f j s i2 sj l 2 2si sj l 形如這個式子關於i的項與關於j的項混雜 相乘 的狀態轉移方程,可以使用斜率優化來加速 接下來以優化這個式子為例說說斜率優化.將上方給出的式子去掉 min min,僅關於j...