斜率DP小结

本文深入探讨了斜率优化动态规划(DP)方法,针对包含平方项的DP方程进行优化,通过斜率分析得到点的表示及目标斜率,使用双端队列维护下凸包,并给出具体算法流程及代码实现,最后通过例题HDU3507详解应用。

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如果有需要学习请移步以下链接
【笔记】【总结】斜率DP及习题-Little_Fall
斜率优化-南枙向暖

此文主要初学的我为了加深自己印象,难免错误,请大家勿往下阅读

引入
当我们在遇到这样的DP方程时 d p [ i ] = d p [ j ] + ( x [ i ] − x [ j ] ) ∗ ( x [ i ] − x [ j ] ) dp[i]=dp[j]+(x[i]-x[j])*(x[i]-x[j]) dp[i]=dp[j]+(x[i]x[j])(x[i]x[j]),如果把右边的乘法化开的话,会有 x [ i ] ∗ x [ j ] x[i]*x[j] x[i]x[j]的项,它不能分解为只与i或j有关的部分。这里学习一种新的优化方法,叫做斜率优化。

例题: HDU3507 Print Article
给定n(5e5)和m(1000),以及一个长为n的数列 a i a_i ai,现在要把数列分成若干个连续段。定义每个连续段的代价是 ∑ a i 2 + m \sum{a_i}^2+m ai2+m,求划分后的最小代价。

思路:
dp[i]: 表示把前i个数划分完的最小代价
sum[i]: 从 a 1 + … … + a i a_1+……+a_i a1++ai的和
则我们可以得到初始式子 d p [ i ] = m i n ( d p [ j ] + ( s u m [ i ] − s u m [ j ] ) 2 ) , ( 0 < = j < i , d p [ 0 ] = 0 ) dp[i]=min(dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2),(0<=j<i,dp[0]=0) dp[i]=min(dp[j]+(sum[i]sum[j])2),(0<=j<i,dp[0]=0)
然后我们通过变形,设j<k<i,且决策点k更优,则有
d p [ k ] + ( s u m [ i ] − s u m [ k ] ) 2 < d p [ j ] + ( s u m [ i ] − s u m [ j ] ) 2 dp[k]+(sum[i]-sum[k])^2<dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2 dp[k]+(sum[i]sum[k])2<dp[j]+(sum[i]sum[j])2
转化得, d p [ k ] − s u m [ k ] 2 − ( d p [ j ] − s u m [ j ] 2 ) s u m [ k ] − s u m [ j ] < 2 ∗ s u m [ i ] \frac{dp[k]-sum[k]^2-(dp[j]-sum[j]^2)}{sum[k]-sum[j]}<2*sum[i] sum[k]sum[j]dp[k]sum[k]2(dp[j]sum[j]2)<2sum[i]

y j = d p [ j ] − s u m [ j ] 2 , x j = s u m [ j ] y_j=dp[j]-sum[j]^2,x_j=sum[j] yj=dp[j]sum[j]2,xj=sum[j],则 y k − y j ( x k − x j ) < 2 ∗ s u m [ i ] \frac{y_k-y_j}{(x_k-x_j)}<2*sum[i] (xkxj)ykyj<2sum[i],

未完待续

斜率DP算法流程总结

1.找到dp的转移式,通过斜率分析得到点的表示 ( x i , y i ) (x_i,y_i) (xi,yi)及目标斜率的表示
2.用双端队列维护一个下凸包,每当新来一个点时,末尾不断出队直到构不成上凸包。
3.选择最优解,即 k j , j + 1 k_{j,j+1} kj,j+1大于目标斜率的第一个j。当目标斜率递增时,每次更新队首,然后可以选择队首作为最优解。
4.斜率少用double,容易有误差

#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<stack>
#include<queue>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define lowbit(x) x & -x
#define lson root<<1,l,mid
#define rson root<<1|1,mid+1,r
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod=1e9+7;
const int N=5e5+5;

int n,m,head,tail;
int dp[N],sum[N],q[N];

int getdp(int i,int j){
    return dp[j]+m+(sum[i]-sum[j])*(sum[i]-sum[j]);
}

int getup(int j,int k){
    return dp[j]+sum[j]*sum[j]-(dp[k]+sum[k]*sum[k]);
}

int getdown(int j,int k){
    return 2*(sum[j]-sum[k]);
}

int main(){
#ifdef Mizp
    freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        sum[0]=dp[0]=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&sum[i]);
            sum[i]+=sum[i-1];
        }
        head=tail=0;
        q[tail++]=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            while(head+1<tail && getup(q[head+1],q[head])<=sum[i]*getdown(q[head+1],q[head]))
                head++;
            dp[i]=getdp(i,q[head]);
            while(head+1<tail && getup(i,q[tail-1])*getdown(q[tail-1],q[tail-2])<=getup(q[tail-1],q[tail-2])*getdown(i,q[tail-1]))
                tail--;
            q[tail++]=i;
        }
        printf("%d\n",dp[n]);
    }
    return 0;
}

在这里插入图片描述

<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优化和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] ``` #### 关键优化点 - **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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