C++ 浅谈平行四边形不等式优化DP

本文探讨了在区间动态规划中如何利用平行四边形不等式优化算法,减少第三重循环的枚举分割点,提高计算效率。通过介绍平行四边形不等式的概念、性质及其在决策单调性下的应用,文章详细解释了如何约束决策变量k的范围,以减少不必要的计算。并以邮局问题为例,展示了平行四边形不等式在实际问题中的应用。

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前言

在区间DP中,第三重循环枚举分割点容易造成超时,那么又什么方法来优化呢?

当然有,有一种叫做平行四边形不等式的玩意优化DP


平行四边形不等式

如果有两个区间满足 f[a][c]+f[b][d]<=f[b][c]+f[a][d],那么这个东东就是平行四边形不等式

可以这样理解,交叉或包含的两个区间,a到c和b到d的值满足小于等于包含的两个区间(bc被包含于ad)

图片

还有就是决策单调性 
     w[i,j]<=w[i',j']   ([i,j]属于[i',j']) 既 i'<=i<j<=j'


平行四边形不等式的性质

这玩意儿有什么性质,对边互相平行?

非也,这玩意儿有两个性质

定义一个 动态转移方程 f[i][j] = min( f[i][j] , f[i-1][k]+w[k-1][j] ) 

一. 如果w满足决策单调性 ​​​​且满足平行四边形不等式那么 f 也满足四边形不等式

二. 当定理一的条件满足时,让f [ i ][ j ]取最优值的minx为minx[ i , j ],则minx[ i - 1 , j ] <= minx[ i , j ] <= minx[ i , j + 1 ] 

结论 决策点 s[i-1][j] <= s[i][j] <= s[i][j+1]


DP优化

有一动态转移方程 f[i][j] = min( f[i][j] , f[i-1][k]+w[k-1][j] ) ,满足平行四边形不等式,那么其决策性s[ i ] [ j ] 满足

s[ i - 1 ][ j ] <= s[ i ][ j ] <= s[ i ][ j  + 1 ] , 这样就可以约束 k (只用从s[ i - 1 ][ j ] 循环到s[ i ][ j  + 1 ] ,因为其最优决策性必定在这当中),减少 k 的循环次数,从而减少一重循环。


例题详解

想要熟练的掌握平行四边形不等式优化DP,就先看看这些例题吧

1.邮局(IOI 2000)

<think>好的,我现在需要帮助用户了解C++中区间动态规划的实现方法和案例。首先,我得回忆一下区间动态规划的基本概念。区间动态规划通常是处理序列或区间上的问题,通过分解子问题来求解最优解。常见的问题包括矩阵链乘法、石子合并、最长回文子序列等。 接下来,用户可能希望看到具体的实现步骤和一个案例。我需要选择一个典型的例子,比如石子合并问题,因为这个问题比较直观,容易说明区间动态规划的应用。然后,我需要确保代码示例符合C++的语法规范,并且有详细的注释解释每一步的作用。 用户提供的引用中提到了数组和贪心算法,但区间动态规划更多涉及动态规划,所以可能需要结合数组的使用。例如,在石子合并问题中,使用二维数组来存储子区间的最优解,这可以引用到用户提到的数组操作,比如使用data()方法获取底层数组指针,但实际代码中可能直接用二维数组更直观,避免复杂的安全问题。 另外,用户要求回答结构清晰,逐步解决问题,所以需要分步骤解释区间动态规划的实现步骤:定义状态、初始化边界、状态转移方程、递推顺序和结果提取。每个步骤都要用简明的中文解释,并配合代码示例。 还要注意用户提到的LaTeX格式要求,所有数学表达式需要用$...$,比如状态转移方程中的$dp[i][j] = \min_{k=i}^{j-1}(dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(i,j))$。同时,独立公式要用$$...$$,比如初始化部分可能不需要,但状态转移方程如果复杂的话可能需要单独成段。 最后,生成相关问题时要围绕区间动态规划的应用、优化、与其他算法的比较等,确保问题相关且有启发性。需要检查引用内容是否相关,但用户提供的引用可能主要关于数组实现和贪心算法,所以可能无法直接引用,但如果有相关点可以适当提及,比如动态规划与贪心算法的区别。 现在需要验证代码的正确性。例如,石子合并问题中,dp数组的定义是否正确,循环的顺序是否按区间长度递增,预处理前缀和数组是否正确,以及状态转移方程是否准确。确保代码能够正确运行并解决问题。 总结,回答的结构应该是:先介绍区间动态规划的概念,然后详细步骤,接着给出案例(石子合并)的代码和解释,最后相关问题。确保符合用户的所有格式要求,特别是LaTeX和代码块的使用。</think># C++ 区间动态规划实现与案例解析 ## 一、区间动态规划核心原理 区间动态规划(Interval DP)是处理序列或区间最优解问题的典型方法,其核心是通过分解子区间并建立状态转移方程求解。时间复杂度通常为$O(n^3)$,空间复杂度$O(n^2)$,适用于解决如石子合并、回文子序列、矩阵连乘等问题[^1]。 ## 二、实现步骤详解 1. **定义状态**:二维数组$dp[i][j]$表示区间$[i,j]$的最优解 2. **初始化边界**:单个元素的区间初始化值(如$dp[i][i]=0$) 3. **状态转移方程**:通过划分点$k$合并子区间最优解 4. **递推顺序**:按区间长度从小到大遍历 5. **结果提取**:最终解存储在$dp[0][n-1]$中 ## 三、典型案例:石子合并问题 ### 问题描述 将$n$堆石子合并为一堆,每次合并相邻两堆的代价为两堆石子数量之和,求最小总代价。 ### C++ 实现代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <climits> using namespace std; int main() { vector<int> stones = {4, 1, 3, 2}; // 输入石子堆 int n = stones.size(); // 预处理前缀和 vector<int> prefix(n+1, 0); for(int i=1; i<=n; ++i) prefix[i] = prefix[i-1] + stones[i-1]; // DP数组初始化 vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0)); // 区间长度从2开始(长度为1时代价为0) for(int len=2; len<=n; ++len) { // 区间长度 for(int i=0; i+len<=n; ++i) { // 区间起点 int j = i + len - 1; // 区间终点 dp[i][j] = INT_MAX; // 遍历划分点k∈[i,j-1] for(int k=i; k<j; ++k) { int cost = dp[i][k] + dp[k+1][j] + prefix[j+1] - prefix[i]; dp[i][j] = min(dp[i][j], cost); } } } cout << "最小合并代价: " << dp[0][n-1] << endl; return 0; } ``` ### 关键代码解析 1. **前缀和优化**:`prefix`数组用于快速计算区间和,时间复杂度优化至$O(1)$ 2. **三重循环结构**:外层控制区间长度,中层控制区间起点,内层遍历划分点 3. **状态转移方程**:$$dp[i][j] = \min_{k=i}^{j-1}(dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(i,j))$$ 4. **复杂度分析**:时间复杂度$O(n^3)$,空间复杂度$O(n^2)$ ## 四、算法优化方向 1. **四边形不等式优化**:将时间复杂度降至$O(n^2)$[^2] 2. **滚动数组技巧**:将空间复杂度优化至$O(n)$ 3. **记忆化搜索**:采用递归+备忘录的写法提升可读性
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