摘要: 很智障也很基本的一些知识,但我真的不会,作为一名初三的蒟蒻应该情有可原吧。 \(a\in A\) $a\in A$:a是A中的一个元素 \(A\cap B\):$A\cap B$A和B的交集 \(A\cup B\):$A\cup B$A和B的并集 \(A\subset B=B\supset A\): 阅读全文
posted @ 2022-02-06 19:07 Feyn618 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: link 决策单调性的另一种写法。似乎仍然可以使用斜率优化但我没去写。 方程不重要,我的那个“方差一瞥”已经写得很清楚了,说一下决策单调性的第二种写法吧。这种写法适用于: \(f[x]=\min\limits_{i=0}^{x-1}\{g(i)+w[i,x]\}\) 其中$g(i)$是一个与$f[i 阅读全文
posted @ 2022-02-06 09:04 Feyn618 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: link 斜率优化模板题,机房特权啊啊啊! 写方程: \(f_x=\min\limits_{i=0}^{x-1}\{f_i+s\times(sc_m-sc_i)+st_x\times(sc_z-sc_i)\}\) 去掉大括号和min: \(f_x=f_i+s\times(sc_m-sc_i)+st_ 阅读全文
posted @ 2022-02-06 08:31 Feyn618 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: link 这道题显然可以使用斜率优化DP来解决,但为了理解新知识我还是研究了一下用决策单调性如何解决。 首先列方程。可以得出下面的式子: \(f[x]=\min\limits_{i=0}^{x-1}\{f[i]+(x-i+1+s_x-s_i-L)^2\}\) 对比一下模板式子: \(f[x]=\mi 阅读全文
posted @ 2022-02-06 08:21 Feyn618 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: link emm,题目本身并不见得很难,主要是有一个点必须理清楚。期望DP的计算需要遵守全期望公式,大概是$E=\sum\limits_i^m p_i\times c_i$,也就是说你在搞清楚一个东西对于期望的贡献的同时还应该要知道它产生贡献的概率。这也就回答了为什么本题中只能逆推而不能顺推的问题。 阅读全文
posted @ 2022-02-06 07:58 Feyn618 阅读(32) 评论(0) 推荐(1) 编辑