斜率优化总结

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例题引入

模板总结

对于此类方程:$ F[i]={min_{L(i) leq j leq R(i)}} egin{Bmatrix} F[j]+val(i,j) end{Bmatrix} $
暂时忽略min和范围得:$ F[i]=F[j]+val(i,j) $
整理得:$ F[j]=-val(i,j)+F[i] $
令$ -val(i,j)=f(i)*g(j)+h(i) $
则$ F[j]=f(i)*g(j)+F[i]+h(i) $
注意到对于每个确定的 $ i $ ,其 $ f(i) $ 和 $h(i) $ 值确定,即可看成常量,因此可以把 $ F[j] $ 看作 $ y $ ,把 $ f(i) $ 看作 $ a $ ,把 $ g(j) $ 看作 $ x $ ,把 $ F[i]+h(i) $ 看作 $ b $ ,则每一个决策可转化成求一个过点 $ (x,y) $ 的斜率已确定为 $ a $ 的直线 $ y=ax+b $ 的最小的截距 $ b $ ,也就求出了最小的 $ F[i] $ 。
考虑其几何意义,如图,可以维护一个决策点的“下凸壳”,易知当直线的斜率处于下凸壳的两条相邻线段之间时决策最优。
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一些可爱的








以上是关于斜率优化总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

以前的空间斜率优化的一点点总结

斜率优化DP

斜率优化(DP)

DP斜率优化

斜率优化规律

模板斜率优化dp