区间dp模板 石子合并

这是一个关于求解石子合并的最小区间动态规划(DP)问题。给定N堆石子,每堆有特定质量,每次只能合并相邻的两堆,代价为两堆质量之和。目标是找到合并的最小总代价。文章提供了输入输出格式,数据范围以及一个AC(Accepted)代码示例,用于解决这个问题,当N堆石子的质量为4、1、3、5时,最小代价为22。

石子合并

设有N堆石子排成一排,其编号为1,2,3,…,N。

每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆石子合并成为一堆。

每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。

例如有4堆石子分别为 1 3 5 2, 我们可以先合并1、2堆,代价为4,得到4 5 2, 又合并 1,2堆,代价为9,得到9 2 ,再合并得到11,总代价为4+9+11=24;

如果第二步是先合并2,3堆,则代价为7,得到4 7,最后一次合并代价为11,总代价为4+7+11=22。

问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。

输入格式

第一行一个数N表示石子的堆数N。

第二行N个数,表示每堆石子的质量(均不超过1000)。

输出格式

输出一个整数,表示最小代价。

数据范围

1≤N≤300

输入样例:

4
1 3 5 2

输出样例:

22

AC代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAXN 
<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于区间动态规划的模板、讲解、示例和代码。首先,我要回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。用户提到了引用[1]、[2]、[3]、[4],其中引用[1]和[3]、[4]涉及到动态规划的内容,尤其是引用[4]提到了凸多边形划分,这可能与区间DP有关,因为这类问题通常需要将大区间分解成小区间来处理。 首先,我需要明确什么是区间动态规划。区间DP通常用于解决涉及区间或序列的问题,其中状态转移依赖于子区间的结果。常见的问题包括矩阵链乘法、石子合并、凸多边形划分等。用户提供的引用[4]中的凸多边形划分问题正是一个典型的区间DP应用,因为需要将多边形分解为三角形,并计算最小权值乘积之和。 接下来,我需要整理区间DP的基本步骤和模板。根据常见的知识,区间DP通常定义状态为dp[i][j],表示处理区间i到j的最优解。然后,通过枚举分割点k,将区间分成i到k和k+1到j,再合并子问题的解。状态转移方程根据具体问题有所不同,例如石子合并中的状态转移是取合并两堆石子的最小代价,加上子区间的解。 然后,我需要查看用户提供的引用,看看是否有可用的内容。引用[3]提到了动态规划中的重叠子问题,这正是区间DP需要优化的地方,因为递归解法会有重复计算。引用[4]的问题可能需要区间DP来解决,所以可以作为一个示例。 接下来,我需要准备一个示例代码。通常,区间DP的代码结构是三重循环:外层循环遍历区间长度,中间循环遍历起始点,内层循环遍历分割点。例如,对于石子合并问题,可以写出相应的Python代码。 此外,用户可能需要了解区间DP的应用场景和优化方法。例如,某些情况下可以使用记忆化搜索代替迭代,或者利用四边形不等式进行优化。但用户可能更关注基础模板和示例,所以先提供基本的实现。 现在,我需要确保回答符合用户的要求:结构清晰,使用中文,正确使用LaTeX格式,生成相关问题,并引用相关文献。引用部分需要检查用户提供的引用内容是否相关。例如,引用[1]提到线性DP,而引用[4]的问题可以作为区间DP的例子,所以可能需要在回答中引用。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能感兴趣的方向,比如区间DP的应用、优化方法、与其他DP类型的区别等。</think>### 区间动态规划(Interval DP)详解 #### 一、基本概念 区间动态规划用于解决**区间或序列的最优分割问题**,其核心思想是将大区间划分为小区间,通过合并区间的最优解得到全局最优解。典型问题包括: - 矩阵链乘法(最小乘法次数) - 石子合并(最小合并代价) - 凸多边形划分(最小权值乘积和)[^4] #### 二、算法模板 1. **状态定义** 定义$dp[i][j]$表示区间$[i,j]$上的最优解。 2. **状态转移** 枚举分割点$k$,将区间分为$[i,k]$和$[k+1,j]$,合并区间解: $$dp[i][j] = \min/\max \left( dp[i][k] + dp[k+1][j] + \text{cost}(i,j,k) \right) \quad \text{其中} \ i \leq k < j$$ 3. **初始化与边界条件** - 区间长度为1时初始化:$dp[i][i] = 0$(根据具体问题调整) - 遍历时按区间长度从小到大计算 #### 三、示例:凸多边形划分 **问题描述**[^4] 将凸多边形划分为$N-2$个三角形,求所有三角形顶点权值乘积之和的最小值。 **状态转移方程** $$dp[i][j] = \min_{k=i+1}^{j-1} \left( dp[i][k] + dp[k][j] + w_i \cdot w_k \cdot w_j \right)$$ **代码实现** ```python def min_polygon_score(weights): n = len(weights) dp = [[0] * n for _ in range(n)] for length in range(2, n): # 区间长度(至少3个顶点) for i in range(n - length): j = i + length dp[i][j] = float('inf') for k in range(i + 1, j): dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j] + weights[i] * weights[k] * weights[j]) return dp[0][n - 1] ``` #### 四、适用场景与优化 1. **常见问题** - 括号匹配最大化 - 最长回文子序列 - 字符串分割问题 2. **优化方法** - **记忆化搜索**:适用于不易确定遍历顺序的问题[^3] - **四边形不等式**:优化分割点枚举范围(将时间复杂度从$O(n^3)$降至$O(n^2)$) ---
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