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斜率优化DP(转载部分)  

2014-08-14 12:25:43|  分类: 算法杂类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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大概题意就是要输出N个数字a[N],输出的时候可以连续连续的输出,每连续输出一串,它的费用是 “这串数字和的平方加上一个常数M”。

我们设dp[i]表示输出到i的时候最少的花费,sum[i]表示从a[1]到a[i]的数字和。于是方程就是:

dp[i]=dp[j]+M+(sum[i]-sum[j])^2;

很显然这个是一个二维的。题目的数字有500000个,不用试了,二维铁定超时了。那我们就来试试斜率优化吧,看看是如何做到从O(n^2)复杂度降到O(n)的。

分析:

我们假设k<j<i。如果在j的时候决策要比在k的时候决策好,那么也是就是dp[j]+M+(sum[i]-sum[j])^2<dp[k]+M+(sum[i]-sum[k])^2。(因为是最小花费嘛,所以优就是小于)

两边移项一下,得到:(dp[j]+num[j]^2-(dp[k]+num[k]^2))/(2*(num[j]-num[k]))<sum[i]。我们把dp[j]-num[j]^2看做是yj,把2*num[j]看成是xj。

那么不就是yj-yk/xj-xk<sum[i]么?   左边是不是斜率的表示? 

那么yj-yk/xj-xk<sum[i]说明了什么呢?  我们前面是不是假设j的决策比k的决策要好才得到这个表示的? 如果是的话,那么就说明g[j,k]=yj-jk/xj-xk<sum[i]代表这j的决策比k的决策要更优。

关键的来了:现在从左到右,还是设k<j<i,如果g[i,j]<g[j,k],那么j点便永远不可能成为最优解,可以直接将它踢出我们的最优解集。为什么呢?

我们假设g[i,j]<sum[i],那么就是说i点要比j点优,排除j点。

如果g[i,j]>=sum[i],那么j点此时是比i点要更优,但是同时g[j,k]>g[i,j]>sum[i]。这说明还有k点会比j点更优,同样排除j点。

排除多余的点,这便是一种优化!

接下来看看如何找最优解。

设k<j<i。

由于我们排除了g[i,j]<g[j,k]的情况,所以整个有效点集呈现一种下凸性质,即k j的斜率要小于j i的斜率。

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