Slope Trick\mathrm{Slope\ Trick}Slope Trick 不是斜率优化——但相同点是 都把二维 dpdpdp 的其中一维视作自变量并将转移看做函数的变换,也都要求 dpdpdp 具有某种 凸性。
利用 Slope Trick\mathrm{Slope\ Trick}Slope Trick 可以优化掉 dpdpdp 其中一维的时间复杂度和空间复杂度。 因此我们可以大胆设 dpdpdp 状态并尝试用 Slope Trick\mathrm{Slope\ Trick}Slope Trick 优化。
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dp 凸优化
抽象。
slope trick
最近校内模拟赛遇到这个东西,直接一波操作让一个O(n5)O(n^5)O(n5)的算法优化到了O(nlog2n)O(n\log^2 n)O(nlog2n),我大受震撼,赶紧去网上学了学 slope trickslope\ trickslope trick并不是一种算法,而是解决凸函数dpdpdp的一种技巧,直接上题目 例1 CF713c 给你nnn个整数aia_iai,每次可以消耗111的代价使某一个数+1+1+1或者−1-1−1,让你求出使得aia_iai不下降的最小代价 n≤1e
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Slope Trick
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slope trick优化dp
转移: dp[i][x] = min(dp[i-1][t] + |x - a_i|), |t - x| ≤ h。- 典型形式: dp[i][x] = min(dp[i-1][t] for t in [x-L, x+R])- 转移: dp[i][x] = min(dp[i-1][t] + |x - a_i|), t ≤ x。- 典型形式: dp[i][x] = min(dp[i-1][t] + |x - t|)- 你能证明: dp[i](x) 是分段线性凸函数,斜率只会随着 x 增大而不减。
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