dp专辑 V - Print Article [ 斜率优化]

不小心写错了一个地方,疼了很久。。。大哭


题意:

打印单词,一行可以打印多个,每行消耗的价值是:(∑Ci)^2+M(1<=i<=k), 求每行的价值累加和最小~


分析:

看了题意后大致觉得该是用斜率优化来解决,有待进一步确认~

dp[i]= min{ dp[j]+ ( sum[i]- sum[j] )* ( sum[i]- sum[j] )+ m } ( i< j );

假设 j> k, 对于 i, 要使决策 j 优于决策 k则有  

dp[j]+ ( sum[i]- sum[j] )* ( sum[i]- sum[j] )+ m<dp[k]+ ( sum[i]- sum[k] )* ( sum[i]- sum[k] )+ m
得到  dp[j]+ sum[j]* sum[j]- dp[k]- sum[k]* sum[k]<
2* sum[i]* ( sum[j]- sum[k] )
令 F[j,k]= (dp[j]+sum[j]*sum[j]-dp[k]-dp[k]*sum[k])/(2*(sum[j]-sum[k]))


对于当前 i:(处理队首)

j 比 k 优等价于 F[j,k]< sum[i],所以计算当前 i 的值时可以剔除 F[j,k]< sum[i] 的 k 值(假设存在k<j<i<t),

那么F[j,k]<sum[i]<sum[t],所以k对于后续的每个t都不是最优的


对于 k< j< i< t :(处理队尾)
如果 F[j,k]> F[i, j]. F[i,j]与 sum[t] 有两种关系
1. F[i,j]<= sum[t]  可知 i 比 j 优
2. F[i,j]> sum[t] 得到 F[j,k]> sum[t] 同样知 k 比 j 优
综上知 j 不会是最优的
进队时, 对满足 F[j,k]> F[i,j] 条件的 i,则可以剔除 j.

//AC CODE:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>

using namespace std;

const int N = 500005;
typedef __int64 lld;

lld dp[N];
lld sum[N];
lld deq[N];
lld n;
lld m;

inline lld getFM(lld j,lld k)
{
    return 2*(sum[j]-sum[k]);
}
inline lld getFZ(lld j,int k)
{
    return dp[j]-dp[k]+sum[j]*sum[j]-sum[k]*sum[k];
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    while(scanf("%I64d %I64d",&n,&m)!=EOF)
    {
        lld tmp,i;
        sum[0]=0;
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%I64d",&tmp);
            sum[i]=sum[i-1]+tmp;
        }
        int front,rear;
        front=rear=1;
        deq[1]=0;
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            while( rear>front && getFZ(deq[front],deq[front+1])>=sum[i]*getFM(deq[front],deq[front+1]) )
                front++;
            dp[i]=dp[deq[front]]+(sum[i]-sum[deq[front]])*(sum[i]-sum[deq[front]])+m;
            while(rear>front && getFZ(i,deq[rear])*getFM(deq[rear],deq[rear-1])<=getFZ(deq[rear],deq[rear-1])*getFM(i,deq[rear]))
                rear--;
            deq[++rear]=i;
        }
        printf("%I64d\n",dp[n]);
    }
    return 0;
}



<think>好的,用户想了解斜率优化动态规划的概念及实现方法。首先,我需要回忆一下动态规划的基础知识,特别是优化方法。动态规划通常有递推和记忆化搜索两种实现方式,而斜率优化属于一种高级的优化技巧,用于降低时间复杂度。 用户提到的参考引用中提到,递推的效率比记忆化搜索高,并且很多优化技巧如滚动数组、单调队列、斜率优化都建立在递推上。所以,斜率优化应该属于递推方法的一种扩展。 接下来,我需要明确斜率优化的核心思想。根据已有的知识,斜率优化通常用于处理状态转移方程中的决策变量,通过分析转移方程的数学形式,将其转化为斜率问题,从而利用单调队列或凸包等数据结构来优化决策过程。 例如,当状态转移方程形如$dp[i] = \min\{dp[j] + f(i,j)\}$,其中$f(i,j)$可以分解为与i和j相关的项,可能可以将其转换为斜率的形式。比如,若$f(i,j)=a[i]*b[j]+c[i]+d[j]$,可能将式子整理为关于$b[j]$和$dp[j]+d[j]$的线性表达式,进而比较不同j值的斜率,选择最优的决策点。 需要解释为什么这种方法有效,可能涉及到维护一个下凸包或上凸包,确保每次决策时选取的j是最优的,从而将时间复杂度从O(n^2)降低到O(n)或O(n log n)。 然后,结合用户提供的引用内容,特别是引用[2]提到的QP优化DP结合,可能斜率优化在路径规划中的应用,但用户的问题更关注动态规划中的斜率优化,所以需要专注于算法实现的步骤。 需要给出具体的例子,比如任务安排问题,或者最大子序列问题,来展示斜率优化的应用步骤。例如,经典的任务安排问题,其中状态转移方程可以斜率优化,通过维护一个单调队列来快速找到最优的前驱状态。 在实现步骤方面,应该分步骤解释:问题分析、状态转移方程整理为斜率形式、数据结构的选择(如单调队列)、维护凸包的过程、以及最终的时间复杂度分析。 同时,要注意数学表达式的正确格式,使用$$...$$和$...$,并确保LaTeX语法正确。例如,将状态转移方程写成$$dp[i] = \min_{j<i}\{ dp[j] + (S + T_i)(C_i - C_j) \}$$,然后展开分析。 另外,用户提供的引用中有提到变积分PID和QP优化,虽然这些可能与斜率优化无直接关联,但需要确保不混淆概念,专注于动态规划中的斜率优化部分。 最后,生成相关问题时要围绕斜率优化的应用场景、与其他优化方法的比较、具体实现中的挑战等,帮助用户深入理解。</think>### 斜率优化动态规划详解 #### 概念解析 斜率优化动态规划(Slope Optimization DP)是一种通过**分析状态转移方程的斜率特性**来优化决策过程的方法,可将部分动态规划问题的时间复杂度从$O(n^2)$降至$O(n)$或$O(n \log n)$[^1]。其核心是将状态转移方程转换为**线性关系式**,通过维护**决策点集的凸包**快速筛选最优决策。 #### 算法原理 1. **状态转移方程重构** 设状态转移方程为: $$dp[i] = \min_{j<i}\{ dp[j] + f(i,j) \}$$ 若$f(i,j)$可分解为$A(i) \cdot B(j) + C(i) + D(j)$形式,则方程可改写为: $$dp[i] = C(i) + \min_{j<i}\{ A(i) \cdot B(j) + (dp[j] + D(j)) \}$$ 此时决策变量$j$的优劣可转化为**点$(B(j), dp[j]+D(j))$的斜率比较**。 2. **凸包维护** 通过维护决策点集的**下凸包**(当$A(i)$单调递增)或**上凸包**(当$A(i)$单调递减),使用单调队列/栈快速剔除无效决策点。 #### 实现步骤(以经典任务安排问题为例) **问题描述** 处理$n$个任务,每个任务耗时$t_i$,费用系数$c_i$。目标最小化总费用: $$总费用 = \sum_{i=1}^n (\text{完成时间} \times c_i)$$ **状态转移方程** $$dp[i] = \min_{j<i}\left\{ dp[j] + (S + T_i)(C_i - C_j) \right\}$$ 其中$T_i = \sum_{k=1}^i t_k$, $C_i = \sum_{k=1}^i c_k$,$S$为启动延迟。 **斜率优化过程** 1. **方程变形** 将方程展开为: $$dp[i] = S \cdot C_i + T_i \cdot C_i + \min_{j<i}\{ dp[j] - S \cdot C_j - T_i \cdot C_j \}$$ 令: $$ \begin{cases} k = T_i \\ x_j = C_j \\ y_j = dp[j] - S \cdot C_j \\ \end{cases} $$ 则状态转移简化为: $$dp[i] = (S + T_i)C_i + \min_{j<i}\{ y_j - k x_j \}$$ 2. **决策点筛选** 最优决策点需满足: $$\frac{y_j - y_k}{x_j - x_k} \leq k_i \quad (\text{下凸包条件})$$ 使用单调队列维护凸包,队首即为当前最优决策。 **Python实现示例** ```python def slope_optimization_dp(n, S, t, c): T = [0]*(n+1) # 前缀时间和 C = [0]*(n+1) # 前缀费用和 dp = [0]*(n+1) q = deque([0]) # 单调队列存储决策点索引 for i in range(1, n+1): T[i] = T[i-1] + t[i-1] C[i] = C[i-1] + c[i-1] # 剔除队首非最优决策 while len(q)>=2 and (dp[q[1]] - dp[q[0]]) <= (S + T[i])*(C[q[1]] - C[q[0]]): q.popleft() j = q[0] dp[i] = dp[j] + (S + T[i] - T[j])*(C[i] - C[j]) # 维护下凸包 while len(q)>=2 and (dp[i]-dp[q[-1]])*(C[q[-1]]-C[q[-2]]) <= (dp[q[-1]]-dp[q[-2]])*(C[i]-C[q[-1]]): q.pop() q.append(i) return dp[n] ``` #### 关键优化- **时间复杂度**:从$O(n^2)$优化至$O(n)$ - **数据结构**:单调队列实现$O(1)$时间复杂度的决策筛选 - **适用条件**:状态转移方程需满足**决策单调性**且参数满足**斜率单调性** #### 典型应用场景 1. 任务调度问题 2. 最优库存控制 3. 资源分配优化 4. 路径规划中的轨迹平滑(如自动驾驶中的QP优化前处理[^2])
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