[模板]斜率优化DP

本文介绍了一种基于动态规划解决最优分段问题的算法,通过维护一个下凸包来快速找到每一步的最优解,适用于一系列计算机科学问题。

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题目大意: 
给出N个单词,每个单词有个非负权值Ci,现要将它们分成连续的若干段,每段的代价为此段单词的权值和,还要加一个常数M,即(∑Ci)^2+M。现在想求出一种最优方案,使得总费用之和最小。

容易写出方程: 
f[i]=min{f[j]+(s[i]-s[j])^2+M}(0<=j<=i-1) 

f[i]=min{f[j]+(s[i]-s[j])^2+M} 
展开得 
f[i]=min{f[j]+s[i]^2+s[j]^2-2*s[i]*s[j]+M} 
令f[i]=B,f[j]+s[j]^2=y,2*s[j]=x,k=s[i] 
因此k*x+B=y 

最小值就是下凸包(斜率递增)

最大值就是上凸包(斜率递减)

注意,队列里存的是点,两点之间的斜率保持单调

#include<bits/stdc++.h>
#define N 500005
using namespace std;
int n,m,a[N],s[N],f[N],q[N];
double K(int i,int j){return double((f[j]+s[j]*s[j])-(f[i]+s[i]*s[i]))/(2*(s[j]-s[i]));}
int main(){
	freopen("1.in","r",stdin);
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i],s[i]=s[i-1]+a[i];
	int h=1,t=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		while(h<t&&K(q[h],q[h+1])<=s[i]) h++;//将没用的答案弹出
		f[i]=f[q[h]]+(s[i]-s[q[h]])*(s[i]-s[q[h]])+m;//队首为最优
		while(h<t&&K(q[t-1],q[t])>=K(q[t],i)) t--;//将不满足单调性的点弹出直到满足单调性
		q[++t]=i;//插入新的点
	}cout<<f[n];return 0;
}

 

<think>嗯,用户想了解斜率优化的数学方程推导和详细解析,特别是结合动态规划的部分。首先,我需要回顾一下斜率优化的基本概念和应用场景。根据之前的引用[3],斜率优化通常用于动态规划中,通过维护凸包来优化状态转移的效率。用户可能需要从最基础的动态规划问题开始,逐步引入斜率优化的技巧。 首先,我应该确定用户的基础知识水平。他们可能已经了解动态规划的基本原理,比如引用[1]中提到的贝尔曼最优化原理。但斜率优化可能对他们来说是一个进阶的内容。需要从经典的动态规划问题入手,比如分割问题或任务安排,然后展示如何通过斜率优化来减少时间复杂度。 接下来,数学方程的推导是关键。用户希望看到详细的步骤,比如如何将状态转移方程转化为斜率的形式。可能需要引入变量替换,将转移方程写成类似于直线方程的形式,这样斜率的意义就显出来了。例如,引用[3]提到使用单调队列维护下凸包,这部分需要详细解释如何从方程到凸包的构建,以及为什么维护凸包可以优化决策过程。 然后,要注意LaTeX格式的正确使用,确保所有数学公式都按照要求用$...$或$$...$$包裹。例如,状态转移方程应该用行内公式,而关键的推导步骤可能需要独立公式块。比如,将状态转移方程转化为斜率形式时,可能需要用独立公式来展示变量替换后的结果。 用户可能还关心斜率优化的具体实细节,比如如何判断决策点的优劣,以及如何维护凸包结构。这部分需要结合算法步骤和数学证明,说明为什么某些点可以被剔除,从而保证队列的单调性。同时,需要引用相关的参考资料,如引用[3]中提到的凸包维护和模板应用。 另外,要确保回答结构清晰,分步骤讲解,帮助用户逐步理解。可能需要将整个过程分解为动态规划模型建立、状态转移方程转化、寻找斜率关系、维护凸包结构等步骤。每个步骤都需要详细的数学推导和解释,避免跳跃太大导致用户难以跟进。 最后,生成的相关问题需要与斜率优化紧密相关,并且引导用户深入探索。例如,询问应用场景、与其他优化方法的比较,或者具体实中的技巧。这些问题应该帮助用户巩固所学知识,并扩展他们的理解。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如凸包的性质、单调队列的操作,以及时间复杂度的分析。确保每个数学步骤都有合理的解释,并且引用正确的参考资料。同时,保持语言简洁明了,避免过于专业的术语堆砌,让不同层次的读者都能有所收获。</think># 斜率优化数学方程推导及解析 ## 一、动态规划模型建立 考虑典型问题:任务分批次处理,费用函数为$f(x)=ax^2+bx+c$,需要将$n$个任务划分为若干段,目标是最小化总费用。设$dp[i]$表示前$i$个任务的最小费用,状态转移方程为: $$dp[i] = \min_{0 \le j < i}\{ dp[j] + a(S_i - S_j)^2 + b(S_i - S_j) + c \}$$ 其中$S_i$为前$i$项的前缀和[^3]。 ## 二、状态转移方程转化 1. 展开二次项: $$dp[i] = \min\{ dp[j] + a(S_i^2 - 2S_iS_j + S_j^2) + bS_i - bS_j + c \}$$ 2. 分离变量: $$dp[i] = aS_i^2 + bS_i + \min\{ (dp[j] + aS_j^2 - bS_j) - 2aS_iS_j \} + c$$ 3. 令$y_j = dp[j] + aS_j^2 - bS_j$,$k_j = 2aS_j$,方程转化为: $$dp[i] = aS_i^2 + bS_i + \min\{ y_j - k_jS_i \} + c$$ ## 三、斜率关系建立 将最小值表达式改写为直线形式: $$y_j = k_jx + (dp[i] - aS_i^2 - bS_i - c)$$ 其中$x=S_i$,此时最优解对应坐标系中使截距最大的点。 ## 四、凸包维护与决策优化 1. **下凸包性质**:当$S_i$单调递增时,新加入点$(k_j,y_j)$需要满足: $$\frac{y_{j}-y_{k}}{k_j - k_k} \le \frac{y_{i}-y_{j}}{k_i - k_j}$$ 2. **单调队列维护**: ```python queue = deque() for i in 1 to n: while len(queue) >=2 and slope(queue[0], queue[1]) <= S[i]: queue.popleft() j = queue[0] dp[i] = ... # 计算转移结果 while len(queue)>=2 and slope(queue[-2], queue[-1]) >= slope(queue[-1], new_point): queue.pop() queue.append(new_point) ``` ## 五、时间复杂度分析 通过单调队列维护下凸包,将时间复杂度从$O(n^2)$优化至$O(n)$,每个元素最多入队出队一次。
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