前缀和优化dp

 在我们编写dp方程尤其是在区间dp的方程之中,我们经常能够使用到前缀和其进行优化,主要的原因是在于在进行区间dp的时候,有时候是对前面一层状态的一个累加,在这个时候我们完全可以使用前缀和对它进行优化,不过要注意的就是这个区间的边界问题

 下面我们来看一道板子题,出门左转

 对于这个板子题的意思我们很容易了解,就是在找到逆序对数目为k的排列的数目.

 对于这个排列,我们可以得到这样一个方程 f [ i ] [ j ] = ∑ k = j − i + 1 j f [ i − 1 ] [ k ] f[i][j] = \sum_{k=j-i+1}^{j}f[i-1][k] f[i][j]=k=ji+1jf[i1][k], f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] 表示的是在前 i i i 个数字中间逆序对数目为 k k k 的排列个数,对于这样一个关系,对于 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] ,我们不必每次都从前一层的状态去给他从头加到尾一次,可以使用前缀和对其进行优化

(sum += f[i - 1][j]) %= p;
f[i][j] = sum;
if(j >= i - 1) sum = (sum - f[i - 1][j - i + 1] + p)%p;

 要减去 f [ i − 1 ] [ j − i + 1 ] f[i-1][j-i+1] f[i1][ji+1]的原因是此时左边的边界已经在0点之后了,所以需要去减去这个边界的值

#include <cstdio>
#include <iostream>
#define N 1010
#define p 10000
using namespace std;
int n, k, f[N][N];
int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &k);
    f[1][0] = 1;//初始条件,1的逆序为0,且只有1个排列
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        int sum = 0;
        for (int j = 0; j <= k; j++)
        {
            (sum += f[i - 1][j]) %= p;
            f[i][j] = sum;
            if(j >= i - 1) sum = (sum - f[i - 1][j - i + 1] + p)%p;
        }
    }
    printf("%d\n", f[n][k]);
    return 0;
}

 希望这个可以对大家有所启发吧.

<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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