嗯......四边形不等式的确长得像个四边形【雾】

我们在dp中,经常见到这样一类状态以及转移方程:

设$dp\left[i\right]\left[j\right]$表示闭区间$\left[i,j\right]$中的最小值/最大值/和值

然后有这样的转移:

$dp\left[i\right]\left[j\right]=min\left(dp\left[i\right]\left[k-1\right]+dp\left[k\right]\left[j\right]+w\left(i,j\right)\right)$,其中$i<k\leqslant j$

$w\left(i,j\right)$表示闭区间$\left[i,j\right]$通过一定方法计算出来的费用

这个dp的复杂度显然是$O\left(n^3\right)$的,因为是平方的状态、线性的转移

但是有的时候这样的复杂度并不够切掉题目,这时我们需要一些优化

那么在这种情况下,四边形不等式就可以发挥它的价值了

首先,定义区间单调性如下:

当$p_1\leqslant p_2\leqslant p_3\leqslant p_4$时,若$w\left(p_2,p_3\right)\leqslant w\left(p_1,p_4\right)$,则称$w$满足区间单调性

同时定义四边形不等式如下:

当$p_1\leqslant p_2\leqslant p_3\leqslant p_4$时,若$w$满足如下式子,则称$w$满足四边形不等式:

$w\left(p_1,p_3\right)+w\left(p_2,p_4\right)\leqslant w\left(p_2,p_3\right)+w\left(p_1,p_4\right)$

接下来是一条非常重要的定理:

如果$w$函数满足四边形不等式,那么$dp$函数也满足四边形不等式!

也就是说:

当$p_1\leqslant p_2\leqslant p_3\leqslant p_4$时

$dp\left(p_1,p_3\right)+dp\left(p_2,p_4\right)\leqslant dp\left(p_2,p_3\right)+dp\left(p_1,p_4\right)$

而且还有另一个定理:

如果$dp$函数满足四边形不等式,那么表示$dp$函数取得最优值的点(也就是k)的那个函数$s$在每一行和每一列上单调

这个有点绕,换种说法

设$s\left[i\right]\left[j\right]$表示当$dp\left[i\right]\left[j\right]=min\left(dp\left[i\right]\left[k-1\right]+dp\left[k\right]\left[j\right]+w\left(i,j\right)\right)$的时候

$dp\left[i\right]\left[j\right]$取到最优(比如最大最小)值的时候,$k$的值,

$s\left[i\right]\left[j\right] \leqslant s\left[i\right]\left[j+1\right]$

那么$s$函数满足:

$s\left[i\right]\left[j\right] \leqslant s\left[i\right]\left[j+1\right]$

$s\left[i\right]\left[j\right] \leqslant s\left[i\right]\left[j+1\right]$,同时$s\left[i\right]\left[j\right] \leqslant s\left[i-1\right]\left[j\right]$

也就是说在枚举$k$值的时候,我们的闭区间变成了$\left[s\left[i\right]\left[j-1\right],s\left[i+1\right]\left[j\right]\right]$

因此只要先枚举区间长度,再枚举$i$求出$j$,就可以利用这个优化了

这个优化用完了以后,总复杂度可以从$O\left(n^3\right)$变成$O\left(n^2\right)$的

美滋滋

为了加深理解,我们来看一道例题:石子归并

这就是区间dp中四边形不等式的最基础的优化了

还有一道类似题目:Tree Construction

经典的四边形不等式优化,到这里就结束了(因为本来就是个比较窄的优化)

但是真的止于此地么?

我们看一道例题:HDU3480

可以说是比较显然的dp了,这里放上题解供参考:题解

看完题解会发现,这道题竟然也可以用四边形不等式优化!

为什么呢?

我们发现,这道题里面的$w$依旧满足区间单调性以及四边形不等式

证明一下(这里证明过程其实不需要掌握了)可以发现$dp$也满足四边形不等式

也就是说,我们只要找到$s$函数的依赖方式就能用四边形不等式优化了!

这道题中,实际上$s$依旧满足上述的行列单调递增,但是这里不能再使用闭区间$\left[s\left[i\right]\left[j-1\right],s\left[i+1\right]\left[j\right]\right]$了

因为方程式中只有一项$dp$,所以这两个$s$中的后面那一个和全方程无关,甚至可能还没有完全推出来

因此我们更改一下枚举方式,变成闭区间$\left[s\left[i-1\right]\left[j\right],s\left[i\right]\left[j+1\right]\right]$

这样就解决了问题

需要注意的是,枚举$len$再枚举$i$的方式现在不行了,我们需要枚举$i$再倒序枚举$j$,因为$\left[i,j\right]$依赖$\left[i,j+1\right]$

这道例题其实也可以用区间枚举法过掉(利用了另外的一个想法),但是不是所有这类”前j个元素放i个挡板“的dp都可以这么优化的,所以还是取上面讲的新方法比较好

另外的两道例题:POJ1160 HDU2829

最新文章

  1. Atitit.cto 与技术总监的区别
  2. error LNK2019:unresolved external symbol
  3. MongoDB概述&amp;语法
  4. HDU 4965 矩阵快速幂
  5. Visual Studio Team Services使用教程--默认团队权限说明
  6. 空间闹钟-v1.6更新!
  7. Android中Bitmap, Drawable, Byte之间的转化
  8. 201521123076 《Java程序设计》第10周学习总结
  9. Oracle Advanced Pricing White Papers
  10. SSM-MyBatis-16:Mybatis中延迟加载
  11. 02-再探MySQL数据库
  12. got positional argument after named arguments.原因
  13. TStrings (TStringList)很有功能
  14. C#零基础入门08:代码规范
  15. 【CVE-2018-11116】openwrt rpcd 配置文件错误导致访问控制失效
  16. centos7上安装 mysql
  17. RHEL7/CentOS7 Network Service开机无法启动的解决方法
  18. python之快速排序
  19. Java集合详解6:TreeMap和红黑树
  20. Python04 range()方法的使用、turtle.textinput()方法和write()的使用、turtle.numinput()的使用

热门文章

  1. C#做项目时的一些经验分享
  2. Bootstrap 折叠(collapse)插件面板
  3. php 获取开始日期与结束日期之间所有月份
  4. PHP使用CURL_MULTI实现多线程采集
  5. 关于 composer 的一些坑
  6. JZOJ 5838. 旅游路线 最大子段和
  7. python中生成器对象和return 还有循环的区别
  8. 学习python第四天 列表
  9. python3调取百度地图API输出某地点的经纬度信息
  10. Labyrinth POJ - 1383