斜率优化DPHDU-3507,HNOI2008玩具装箱,APIO特别行动队,USACO Land Acquisition

本文总结了斜率优化DP的相关知识,通过具体题目分析了如何利用斜率优化来优化DP算法的复杂度。从理论出发,详细介绍了算法的原理及应用,并通过实例深入探讨了斜率优化DP在解决特定问题时的策略与技巧。

前言:

也是好久没有写题解了,最近主要学习了单调栈单调队列以及斜率优化DP这几个知识点,对于较难的斜率优化DP,做个小小的总结吧。


正(che)文(dan):

T1 hdu 3507

在一个风和日丽的早上,你打开了网页,点进了hdu,偶然间看到了这道题,不屑的以为这仅仅是一个很水的DP,2分钟给出DP方程式,很快的写完后发现n的范围居然是500000,这让已经推出来的 O(n2)复杂度的递推式情何以堪,所以就产生了一种高逼格的优化方式:斜率优化。

这道题的方程式是什么呢?

dp[i]=min(dp[j]+sum[i]2sum[j]2+M),j(0,i)

我们发现从1到n计算i的时候,每一次都是将1i1的最优决策拿出来更新i,所以我们可不可以搞出来一种方式来维护这个最优解,使得在i递增的时候每次更新都能在O(1)的时间拿出来这个解呢。

我们先假设两个决策kj,且j>k

对于二者来说他们对应的值分别为:

dp[j]+(sum[i]sum[j])2+M

dp[k]+(sum[i]sum[k])2+M

如果这个时候jk优的,那么说明jk的,因为jk,随着时间的递增,可以证明kj,所以这个时候可以删掉j,但是反之就是不一定的,因为随着时间的递增jk,所以不可以删掉k>

jk

dp[j]+(sum[i]sum[j])2+M<=dp[k]+(sum[i]sum[k])2+M

dp[j]dp[k]+sum[j]2sum[k]22(sum[j]sum[k])<=sum[i]

我们把

dp[j]dp[k]+sum[j]2sum[k]22(sum[j]sum[k])

叫做g[k,j]

那么就可以得到这个结论

kjk<jg[k,j]<sum[i]ijk

idp[i]g[q[head],q[head+1]]<=sum[i]

q[head+1]q[head]head

然而队尾的处理就没有那么简单了,因为两个决策的时候不好考虑删不删,所以我们引入第三个决策lk<j<l

如果g[k,j]>g[j,l]

1. g[j,l]>sum[i]

则说明jl,此时我们并不能做什么,但是同时g[k,j]>g[j,l]>sum[i]

所以又有kj优,这个时候符合已经推导出来的删点法则,我们就可以把j这个决策删除了

2. g[j,l]<=sum[i]

则说明lj优,根据删点法则,直接可以把j给删除,

那么从另一个角度说,g[k,j]>g[j,l]的时候是删除掉j的。

所以我们维护的是g[k,j]<=g[j,l]的情况也就是一个下凸函数(传不上图…)

这样分别去维护队首以及队尾就可以搞定这道题。

T2 玩具装箱

维护的仍然是最小值。

这道题也是挺简单的,只是在推导过程中心细一点就可以了。

我在这道题上将sum[i]定义为1i的求和以及间隔数,以便推导时更加简洁。

最后推导出来的斜率式子是:

dp[j]dp[k]+(sum[j]sum[k])(sum[j]+sum[k]+2(L+1))2(sum[j]sum[k])

其他的重复上一题的过程。

T3 特别行动队

这道题要求的是维护最大值,与之前两道题并不同,但本质上也没差多少。

最后推导出来的斜率式子是:

dp[j]dp[k]+a(sum[j]sum[j]sum[k]sum[k])+b(sum[k]sum[j])2a(sum[j]sum[k])

其他的重复上一题的过程。

T4 USACO 2008 Mar Gold 1.Land Acquisition

这道题与之前的有些不同的是,需要加上一点贪心的思想,也就是说我们按照宽度或者长度从大到小排序,如果相等的话,另一个因素按照从大到小排序,这样再重新扫一遍所有的土地,以便除掉被其他土地包含的土地。再进行DP就可以了。

最后推导出来的斜率式子是:

b[k+1].wb[j+1].wdp[j]dp[k]

其他的重复上一题的过程。

待续······

03-26
### 逆向工程与反编译概述 逆向工程是一种通过对软件的目标代码进行分析,将其转化为更高级别的表示形式的过程。这一过程通常用于研究现有系统的内部结构、功能以及实现细节。在Java和Android领域,反编译工具被广泛应用于逆向工程中。 #### Java逆向工程中的Jad反编译工具 Jad是一款经典的Java反编译工具,能够将`.class`字节码文件转换为可读的`.java`源代码[^1]。虽然它可能无法完全恢复原始源代码,但它提供了足够的信息来帮助开发者理解已编译的Java程序逻辑。Jad支持多种反编译模式,并允许用户自定义规则以适应不同的需求。此外,其命令行接口和图形界面使得复杂代码的分析变得更加便捷。 #### Android逆向工程中的JEB反编译工具 针对Android应用的逆向工程,JEB是由PNF Software开发的一款专业级工具[^2]。相较于其他同类产品,JEB不仅具备强大的APK文件反编译能力,还能对Dalvik字节码执行高效而精准的操作。它的核心优势在于以下几个方面: - **广泛的平台兼容性**:除Android外,还支持ARM、MIPS等多种架构的二进制文件反汇编。 - **混淆代码解析**:内置模块能有效应对高度混淆的代码,提供分层重构机制以便于深入分析。 - **API集成支持**:允许通过编写Python或Java脚本来扩展功能并完成特定任务。 #### APK反编译流程及其意义 当涉及到具体的APK包时,可以通过一系列步骤提取其中的信息来进行全面的安全评估或者学习目的的研究工作[^3]。这些步骤一般包括但不限于获取资产目录(`assets`)内的资源数据;解密XML配置文档如`AndroidManifest.xml`定位应用程序启动点;最后利用上述提到的各种专用软件重现整个项目框架供进一步探讨。 ```bash # 使用apktool反编译APK示例 apktool d your_app.apk -o output_directory/ ``` 以上命令展示了如何借助开源工具ApkTool轻松拆卸目标安卓档案至易于探索的状态下。 ### 结论 无论是传统的桌面端还是现代移动端环境里头,恰当运用合适的反编译解决方案都是达成逆向工程项目成功不可或缺的一环。每种工具有各自专精之处,在实际应用场景当中应当依据具体需求做出明智的选择。
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