线段树维护dp状态转移

第五届新疆省赛 L最优子区间

题目描述

给长度为 n 的序列 a[],一个区间的得分为这个区间内有多少种元素恰出现一次。输出得分最大的区间,得分为多少。

分析

  1. 如果暴力枚举所有区间那么是N^2,需要考虑如何优化,可以根据区间得分的特点去思考。
  2. 设dp[l][r-1]为区间l~r-1的得分,那么dp[l][r]的得分有3种情况

d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] + 1 , 第 r 个 数 没 有 在 l ∼ r − 1 出 现 过 dp[l][r] = dp[l][r-1] + 1,第 r 个数没有在l \sim r - 1出现过 dp[l][r]=dp[l][r1]+1rlr1
d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] − 1 , 第 r 个 数 恰 好 在 l ∼ r − 1 出 现 过 一 次 dp[l][r] = dp[l][r - 1] - 1, 第 r 个数恰好在l \sim r - 1出现过一次 dp[l][r]=dp[l][r1]1,rlr1
d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] , 第 r 个 数 恰 好 在 l ∼ r − 1 至 少 出 现 了 2 次 dp[l][r] = dp[l][r - 1] , 第 r 个数恰好在l \sim r - 1至少出现了2次 dp[l][r]=dp[l][r1],rlr12

根据这个特点,不难发现只要记录第r个数上一次出现位置就可以知道新的dp[l][r] 的值,

d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] + 1 , 第 r 个 数 上 一 次 出 现 位 置 + 1 ≤ l ≤ r dp[l][r] = dp[l][r-1] + 1, 第r个数上一次出现位置 + 1\leq l \leq r dp[l][r]=dp[l][r1]+1,r+1lr
d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] − 1 , 第 r 个 数 上 上 次 出 现 位 置 + 1 ≤ l ≤ 第 r 个 数 上 一 次 出 现 位 置 dp[l][r] = dp[l][r - 1] - 1, 第r个数上上次出现位置 + 1\leq l \leq 第r个数上一次出现位置 dp[l][r]=dp[l][r1]1,r+1lr
d p [ l ] [ r ] = d p [ l ] [ r − 1 ] , l ≤ 第 r 个 数 上 上 次 出 现 位 置 dp[l][r] = dp[l][r-1] , l \leq第r个数上上次出现位置 dp[l][r]=dp[l][r1],lr

举个例子
区间 1 2 3 1 2 3 1 2 3
下标 1 2 3 4 5 6 7 8 9
那么dp[l][9]如下

d p [ l ] [ 9 ] = d p [ l ] [ 8 ] + 1 , 7 ≤ l ≤ 9 dp[l][9] = dp[l][8] + 1, 7 \leq l \leq 9 dp[l][9]=dp[l][8]+

在动态规划问题中,当需要频繁查询区间最大值或最小值时,线段树是一种非常有效的数据结构,能够显著优化时间复杂度。线段树可以在 $ O(\log n) $ 的时间内完成区间查询和单点更新操作,从而替代暴力方法中 $ O(n) $ 的区间扫描,使得整体算法效率大幅提升。 例如,在某些动态规划问题中,状态转移方程可能依赖于某个区间内的最大值或最小值。以一个典型的例子来看,假设有一个状态转移方程: $$ dp[i] = \min(dp[i], \min_{j=i-L}^{i-1} dp[j] + cost(i)) $$ 其中,$ \min_{j=i-L}^{i-1} dp[j] $ 部分可以通过线段树维护 $ dp $ 数组的区间最小值,从而快速获取当前状态所需的最小值。 此外,当动态规划问题涉及区间最大值和最小值的差值时,例如在某个区间内求最大值与最小值的差是否满足某种条件,线段树可以分别维护每个区间的最大值和最小值,从而在查询时快速获取这两个值[^4]。 为了实现线段树优化动态规划,通常需要构建一个线段树结构来维护当前状态下的最优值(最大值或最小值),并在每一步动态规划计算时,利用线段树查询所需的区间值。以下是一个简化的线段树实现,用于维护区间最小值的示例: ```cpp struct SegmentTree { vector<int> tree; int n; SegmentTree(int size) { n = 1; while (n < size) n <<= 1; tree.resize(n << 1, INT_MAX); } void update(int pos, int value) { pos += n; tree[pos] = value; while (pos >>= 1) tree[pos] = min(tree[pos << 1], tree[pos << 1 | 1]); } int query(int l, int r) { int res = INT_MAX; l += n; r += n; while (l <= r) { if (l % 2 == 1) res = min(res, tree[l++]); if (r % 2 == 0) res = min(res, tree[r--]); l >>= 1; r >>= 1; } return res; } }; ``` 在实际应用中,线段树优化动态规划的技巧常见于处理大规模数据的问题,如 Codeforces 上的某些题目,其中涉及划分区间并求取区间极值的场景[^3]。
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