slope trick

这篇博客介绍了slope trick这一算法技巧,用于解决在数值优化问题中涉及到的凸函数处理。通过例题CF713c、CF1210G/CF1229F和loj「2018 集训队互测 Day 2」有向图问题,阐述了如何利用堆和单调队列等数据结构优化时间复杂度,达到O(nlogn)或更好的解决方案。博客内容涵盖了从基础的凸函数性质到更复杂的树上问题的处理方法。

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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−1-11,让你求出使得aia_iai不下降的最小代价

n≤1e5n\le1e5n1e5

solutionsolutionsolution

考虑dpdpdp,设fi,jf_{i,j}fi,j表示让第iii个数变成jjj,前iii个数已经不下降的最小代价,转移比较简单,fi,j=min⁡k≤jfi−1,k+∣ai−j∣f_{i,j}=\min_{k\le j} f_{i-1,k}+|a_i-j|fi,j=minkjfi1,k+aij,设gi,j=min⁡k≤jfi,kg_{i,j}=\min_{k\le j}f_{i,k}gi,j=minkjfi,k,则有fi,j=gi,j+∣ai−j∣f_{i,j}=g_{i,j}+|a_i-j|fi,j=gi,j+aij,时间复杂度为O(nv)O(nv)O(nv),其中vvv为值域大小
如果我们把fif_ifi看成一个关于jjj的函数的话,fif_ifi一定是一个凸函数,归纳证明,fi−1f_{i-1}fi1是凸函数,gi−1g_{i-1}

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