格式:max 使用 \max,sum 使用 \text{sum},代码使用 '
' 隐藏,均已修改。学会使用 \begin{cases}\end{cases}
来表示不同的 case,不需要自己设计格式。
内容:内容过于简单!可尝试从读者的角度想想能否看懂。
动态转移方程 → 状态转移方程
$(1\le j <i)$ 用前缀和就可以解决了,不需要使用单调队列。其可用于 $l_{i}\le j\le r_{i}$ 的一类 dp 转移,其中 $l_{i}$ 和 $r_{i}$ 分别单调递增
建议简单介绍单调队列,否则无法理解该 dp 的优化
例题过少(提示:最经典的有单调队列优化多重背包)
dp的优化
一、单调队列优化
单调队列优化,可以降低诸如 $dp[i]=\max\{dp[j]\}+C[i](1\le j <i)$ 这样的状态转移方程的时间复杂度。主要原理是利用一个单调队列来维护 $dp[i]$ 的最值。
一道例题
洛谷p2627
我们不难写出状态转移方程
$$
dp[i]=
\begin{cases}
&\text{sum}[i]&i\le k\\
&\max\{dp[j-1]+\text{sum}[i]-\text{sum}[j]\}&i-k \le j\le i,i>k
\end{cases}
$$
答案为 $\text{ans}=\max\{dp[i]\}$。
但是时间复杂度为 $O(nk)$,显然会超时。
注意到 $\text{sum}[i]$ 可以直接提出,即 $dp[i]=\max\{dp[j]\}+\text{sum}[i]$,所以我们只需用一个单调队列来维护 $dp[i]$ 的最值,复杂度可以降低为 $O(n)$。
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int n,k;
long long e[100001];
long long dp[100001];
long long sum[100001];
int q[100001];
int front=0,tail=1;
long long a(int now)
{
return dp[now-1]-sum[now];
}
int main()
{
scanf("%d %d",&n,&k);
int rec=0;
for (int i=1;i<=n;i++)
{
scanf("%lld",&e[i]);
sum[i]=sum[i-1]+e[i];
}
for (int i=1;i<=n;i++)
{
while (front<=tail&&q[front]<i-k)
front++;
dp[i]=a(q[front])+sum[i];
while (front<=tail&&a(q[tail])<=a(i))
tail--;
q[++tail]=i;
}
long long ans=0;
for (int i=1;i<=n;i++)
ans=max(ans,dp[i]);
printf("%lld",ans);
return 0;
}
练习