环状区间DP

合并石子

将经典的合并石子改成首位相连,即第一堆可以和最后一堆合并。

只需要预处理一下,将1到n-1堆石子放到n后面,重新构造出线性序列即可。

因为在环状序列中,最后的结果肯定是由最开始的某个[k,k+n-1]区间得到的。

代码:(找不到题目,不知正确性如何)

/*
 * @Author: hesorchen
 * @Date: 2020-12-30 16:53:18
 * @LastEditTime: 2021-01-26 16:27:50
 * @Description: 栽种绝处的花
 */
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define ll long long
#define mod 1000000007

int a[210];
int sum[210];
int dp[210][210];
int main()
{
    memset(dp, 0x3f3f3f3f, sizeof dp);
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> a[i];
    for (int i = n + 1; i < 2 * n; i++) //拆解成线性序列
        a[i] = a[i - n];
    for (int i = 1; i < 2 * n; i++)
    {
        dp[i][i] = 0;
        sum[i] = sum[i - 1] + a[i];
    }
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        for (int l = 1; l + i - 1 < 2 * n; l++)
        {
            int r = l + i - 1;
            for (int mid = l; mid < r; mid++)
            {
                dp[l][r] = min(dp[l][r], dp[l][mid] + dp[mid + 1][r] + sum[r] - sum[l - 1]);
            }
        }
    }
    int ans = 0x3f3f3f3f;
    for (int i = 1; i <= n; i++) //枚举每个长度为n的区间 取最优解
        ans = min(dp[i][i + n - 1], ans);
    cout << ans << endl;
    return 0;
}
<think>嗯,用户想要详细了解区间动态规划(区间DP)。根据提供的引用资料,我需要整合出一个清晰的解释框架。 引用中提到区间DP适用于字符串处理、资源优化等问题,特点是处理区间序列上的最优解。用户可能正在学习动态规划的中高级内容,需要理论结合实践的解释。 核心要点应该包括: 1. 基本概念:定义必须以区间[l,r]为状态,引用[4]的闫氏DP分析法很适合作为框架 2. 典型特征:需要强调区间长度遍历顺序这个关键点(引用[3]的环状处理也重要) 3. 必须包含经典例题,石子合并和回文子序列最合适(引用[1][2]都提到了) 特别注意引用[3]破环成链的技巧,这是用户可能遇到的难点。时间复杂度部分要补充大O表示法,但需用中文说明。 算法示例准备用石子合并,分步骤展示状态转移方程的推导: - 先写出基本方程 $f[l][r] = \min\limits_{k=l}^{r-1}(f[l][k] + f[k+1][r]) + sum(l,r)$ - 再用破环成链说明环形的处理 $\min\limits_{i=1}^n f[i][i+n-1]$ 应用场景部分要呼应引用[1]的编译器优化案例(matrix链乘),但改用更易懂的表述。最后问题设计要覆盖用户可能延伸的学习路径:从环形变体到记忆化搜索实现。 </think>以下是区间动态规划(区间DP)的详细介绍,结合核心概念、特点、算法框架和应用场景: --- ### **一、区间DP的核心概念** 1. **定义** 区间DP以**序列的区间**为状态,定义 $f[l][r]$ 表示对区间 $[l, r]$ 进行操作的最优解或方案数。 **状态转移**通常依赖于区间内的分界点 $k$: $$f[l][r] = \min/\max \limits_{l \leq k < r} \left\{ f[l][k] + f[k+1][r] + cost(l, r) \right\}$$ 2. **关键特征** - **区间长度递增**:外层循环按区间长度从小到大遍历(长度 $len$ 从 1 到 $n$)。 - **枚举分界点**:内层循环枚举区间内的分割点 $k$,合并左右子区间的最优解。 - **附加代价**:合并时需计算区间操作的额外代价 $cost(l, r)$(如合并石子的重量和)。 --- ### **二、经典问题与算法步骤** #### **例1:石子合并(链状)** **问题**:合并 $n$ 堆石子,每次合并相邻两堆,代价为两堆之和,求最小总代价。 **步骤**: 1. 初始化 $f[l][r] = 0$(当 $l = r$ 时无需合并)。 2. 前缀和 $s[i]$ 快速计算区间和 $cost(l, r) = s[r] - s[l-1]$。 3. 状态转移: $$ f[l][r] = \min\limits_{k=l}^{r-1} \left\{ f[l][k] + f[k+1][r] \right\} + (s[r] - s[l-1]) $$ **代码框架**: ```python for len in range(2, n+1): # 枚举区间长度 for l in range(1, n-len+2): # 枚举左端点 r = l + len - 1 f[l][r] = float('inf') for k in range(l, r): # 枚举分界点 cost = s[r] - s[l-1] f[l][r] = min(f[l][r], f[l][k] + f[k+1][r] + cost) ``` #### **例2:环形区间处理(破环成链)** **问题**:环形石子合并(首尾相连)。 **解法**:将序列复制为 $a[1..2n]$($a[i+n] = a[i]$),在新序列上做链状DP,最终取 $\min\limits_{i=1}^{n} f[i][i+n-1]$[^3]。 #### **例3:最长回文子序列** **状态定义**:$f[l][r]$ 表示子串 $s[l..r]$ 的最长回文子序列长度。 **转移方程**: $$ f[l][r] = \begin{cases} \max\left\{ f[l+1][r], f[l][r-1] \right\} & \text{if } s[l] \neq s[r] \\ f[l+1][r-1] + 2 & \text{if } s[l] = s[r] \end{cases} $$ --- ### **三、适用场景与优化技巧** | **场景** | **问题示例** | **状态设计要点** | |-----------------------|----------------------------------|--------------------------------| | 区间合并类问题 | 石子合并、能量项链[^2] | 代价函数 $cost$ 为区间属性之和 | | 子序列/子串问题 | 最长回文子序列、括号匹配[^4] | 根据端点字符匹配设计转移 | | 环形结构问题 | 环形石子合并、凸多边形划分[^4] | 破环成链(序列长度 $\times 2$)| | 资源分配问题 | 矩阵链乘法(最小计算次数) | $cost$ 为矩阵乘法代价 | **优化技巧**: - **记忆化搜索**:递归实现避免无效状态计算(尤其适用于不规则区间)。 - **四边形不等式**:优化分界点 $k$ 的枚举范围(将内层循环复杂度从 $O(n)$ 降至 $O(1)$)。 --- ### **四、算法复杂度** - **时间复杂度**:$O(n^3)$(三重循环)。 - **空间复杂度**:$O(n^2)$(二维DP表)。 --- ### **典型应用参考** 1. **字符串处理**:回文子序列、括号匹配最大化(逆向状态设计)[^4]。 2. **游戏策略**:戳气球问题($f[l][r]$ 表示戳破 $(l,r)$ 内气球的最大得分)[^1]。 3. **编译器优化**:矩阵链乘法(最小化标量乘法次数)[^1]。 ---
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