四边形不等式

核心其实是决策单调性。

四边形不等式

基本概述

四边形不等式本质是在决策时利用单调性进行的一种优化,通常与动态规划结合

例题 石子合并

我们先看一道非常经典的问题:

在一个园形操场的四周摆放N堆石子,现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分。试设计出1个算法,计算出将N堆石子合并成1堆最小得分.

暴力做法

显然是经典区间DP

断环为链后,令 dp[i][j] 表示区间答案,则

dp(l,r)=minlkr(dp(l,k))+dp(k+1,r)))+w(l,r))

显然,这样直接做的话有n2个状态,每个状态的迭代需要O(n)枚举,所以复杂度是O(n3),为了方便之后的对比,我们直接写出暴力代码代码如下:

for(int i=n*2-1;i;i--){
    for(int j=i+1;j<n*2;j++){
        for(int k = i; k < j; k++)
            if(f[i][k]+f[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]<f[i][j]){
                f[i][j] = f[i][k]+f[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]; 
            }
    }
}

四边形不等式初探——先走一遍过程

关于这个问题的优化,便是典型的四边形不等式

我们从问题解决的角度来学习,干脆先走一遍过程,中间的证明环节我们先不管他

对于序列上的四个点llrr,如果满足以下两个性质☆挖坑1☆:

①区间覆盖的单调性:若llrr,则w(i,j)<w(i,j)

一般来说,这个性质一眼能看出来,且大多情况都是可以满足的,所以一般教程提到似乎不多

②四边形不等式:若llrr,则w(l,r)+w(l,r)w(l,r)+w(l,r)

我们可以把4个区间看成两条线段的端点,也就是线段相交的情况比包含的情况更优,就像是一个四边形的对角线和上下边进行对比,估计这个名字也是由此而来的

在看我们的公式:dp(l,r)=minlkr(dp(l,k))+dp(k+1,r)))+w(l,r))

只要w(l,r)满足该性质,则有两个神奇的结论:

dp(l,r)同样满足四边形不等式

②若dp(l,r)的最优决策点为m,则m介���dp(l,r1)dp(l+1,r)的最优决策点之间

m(l,r1)m(l,r)m(l+1,r)

这里还是放到矩阵上图形化理解会快一点

关键在于第二个结论,因为这个结论直接影响了代码中k这一层的循环范围!

原理先放着☆挖坑2☆

我们完善代码:

for(int i = 1; i < 2*n; i++)
    m[i][i] = i;//初始化
for(int i=n*2-1;i;i--){
    for(int j=i+1;j<n*2;j++){
        for(int k = m[i][j-1]; k < m[i+1][j]+1; k++)
            if(f[i][k]+f[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]>f[i][j]){
                f[i][j] = f[i][k]+f[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]; 
                m[i][j] = k; //记录决策点
            }
    }
}

至此,代码得到优化,虽然看着还是三层循环,但是本质是O(n2)的,从图形上看,每层循环的新状态是在迭代矩阵上的一条斜线,以第一层主对角线为例,斜线的循环总次数是m(2,1)m(1,0)+m(3,2)m(2,1)+m(i+1,j)m(i,j1)++m(n+1,n)m(n,n1)(加1减1的细节去掉了反正不影响),会发现全部抵消,所以宏观上均摊是O(n2)

至此问题解决

证明过程

流程简单,但是为什么可以这么推呢?

挖坑1:如何保证w(i,j)符合四边形不等式呢?可以将最小值换成最大值来做吗?

假设f是最小值

首先要证 f[i][j]+f[i+1][j+1]<=f[i+1][j]+f[i][j+1] (就是四边形不等式

右边的f[i+1][j]f[i][j+1]都有断点,就是最优的一个切断位置

假设f[i+1][j]的最优断点k=x,f[i][j+1]的最优断点k=y

然后式子转化成f[i][j]+f[i+1][j+1]<=f[i+1][x]+f[x+1][j]+sum[i+1][j]+f[i][y]+f[y+1][j+1]+sum[i][j+1]

但是对于f[i][j],最优的切断位置不一定是x

所以有f[i][j]<=f[i][x]+f[x+1][j]+sum[i][j],也就是f[i][j]一定是最小的

同理f[i+1][j+1]<=f[i+1][y]+f[y+1][j+1]+sum[i+1][j+1]

然后sum是满足单调性和四边形不等式的,也就是sum[i][j]+sum[i+1][j+1]==sum[i][j+1]+sum[i+1][j]

得证

那么万一f是最大值,符合四边形不等式吗?

答案是不符合的,由于大小值的关系,原来的<=变成了>=,于是f[i][j]>=f[i][x]+f[x+1][j]+sum[i][j],这样一来就导致f是左大右小,sum还是左小右大,这下比不了了,于是不可如此优化。

当然,最大值的情况下其实有更简单的办法,由于对于f[i][j]来说,f[i+1][j1]这个子状态是固定的,所以只要考虑两端即可,即f[i][j]=max(f[i+1][j],f[i][j1])

网上有个更清晰的说明:

首先可以把最后一步看成两堆石子合并,倒数第二部看成三堆石子中的两堆合并,再与第三堆合并
那三堆中哪两堆合并呢?
(用w[i]表示第i堆重量)
前两堆:w1=2w[1]+2w[2]+w[3]
后两堆:w2=w[1]+2w[2]+2w[3]
所以应该将1号和3号中较大的一堆与第2堆合并,也就是把一堆合并得尽可能大,也就是只考虑两端,因为中间的状态对于w(1,3)来说是一样的

其实根据大佬的经验,判断是否符合性质最稳妥的办法是:打表

往往就是考场上发现DP式写出来后有点像四边形不等式的优化,就去猜这个结论,然后打个表看看是否符合...

因为w(i,j)这个二维函数是否符合这中单调性是取决于题目的,无法进行特定的总结,这里的石子合并这道题,得出结论是显然的,但是更复杂的情况呢?

一个确定的但是其实没啥用的辅助条件是:当w(i,j)为凸函数时,即符合四边形不等式,也就是当且仅当对于任意 i<=jw(i,j)+w(i+1,j+1)<=w(i+1,j)+w(i,j+1)(具体减1还是加1取决于题目的迭代顺序,然后这个式子其实就是四边形不等式的式子)

挖坑2:为什么只要w(l,r)满足四边形不等式,就可以推导出结论:若dp(l,r)的最优决策点为m,则m介于dp(l,r-1)和dp(l+1,r)的最优决策点之间,即m(l,r1)m(l,r)m(l+1,r)

s[i,j1]s[i,j]s[i+1,j] 的证明:

mk[i,j]=m[i,k]+m[k,j]s[i,j]=d

对于任意 k<d,有 mk[i,j]md[i,j](这里以 m[i,j]=minm[i,k]+m[k,j] 为例,max 的类似),那么只有当 s[i+1,j]s[i,j] 时才有可能有 mk[i+1,j]md[i+1,j],反之亦然,接下来只要证明 mk[i+1,j]md[i+1,j]

(mk[i+1,j]md[i+1,j])(mk[i,j]md[i,j])

=(mk[i+1,j]+md[i,j])(md[i+1,j]+mk[i,j])

=(m[i+1,k]+m[k,j]+m[i,d]+m[d,j])(m[i+1,d]+m[d,j]+m[i,k]+m[k,j])

=(m[i+1,k]+m[i,d])(m[i+1,d]+m[i,k])

m 满足四边形不等式

对于 i<i+1k<dm[i+1,k]+m[i,d]m[i+1,d]+m[i,k]

(mk[i+1,j]md[i+1,j])(mk[i,j]md[i,j])0(应用四边形不等式)

s[i,j]s[i+1,j],同理可证 s[i,j1]s[i,j]

证毕

例题1:CF321E

Ciel and Gondolas

题面翻译

Ciel狐狸在游乐园里排队等待上摩天轮。现在有n 个人在队列里,有k 条船,第i条船到时,前qi 个人可以上船。最后一条船将载走剩下的所有人,则qk 此时载走的人数。
人总是不愿意和陌生人上同一条船的,当第i 个人与第j 个人处于同一条船上时,会产生ui,j 的沮丧值。请你求出最小的沮丧值和。
一条船上的人两两都会产生沮丧值。

输入格式:

第一行两个数代表n ,k ,接下来n 行每行n 个数,第i 行第j 个数表示ui,j
请使用快速读入的技巧,防止读入导致的TLE。

输出格式:

一行一个整数表示最小沮丧值。
贡献者:MSF_Akatsuki

样例 #1

样例输入 #1

5 2
0 0 1 1 1
0 0 1 1 1
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0

样例输出 #1

0

样例 #2

样例输入 #2

8 3
0 1 1 1 1 1 1 1
1 0 1 1 1 1 1 1
1 1 0 1 1 1 1 1
1 1 1 0 1 1 1 1
1 1 1 1 0 1 1 1
1 1 1 1 1 0 1 1
1 1 1 1 1 1 0 1
1 1 1 1 1 1 1 0

样例输出 #2

7

样例 #3

样例输入 #3

3 2
0 2 0
2 0 3
0 3 0

样例输出 #3

2

提示

In the first example, we can allocate people like this: {1, 2} goes into a gondolas, {3, 4, 5} goes into another gondolas.

In the second example, an optimal solution is : {1, 2, 3} | {4, 5, 6} | {7, 8}.

显然,可以根据划分型DP的套路搞出公式:dp[k][i]=minlk<r(dp[l][k]+dp[k+1][r])+w(l,r)

w(l,r)其实就是个二维前缀和,打个表发现符合四边形不等式...(其实前缀和必定符合这个性质)

于是...

dp[0][0] = 0;
for (int i = 1; i <= K; i++)
    for (int j = N; j >= 1; j--){
        for (int k = m[i - 1][j]; k <= m[i][j + 1]; k++)
            if (dp[i][j] > dp[i - 1][k - 1] + cal(k, j)){
                dp[i][j] = dp[i - 1][k - 1] + cal(k, j);
                m[i][j] = k;
            }
    }

记得快读

例2. [NOI2009] 诗人小G

题目描述

小 G 是一个出色的诗人,经常作诗自娱自乐。但是,他一直被一件事情所困扰,那就是诗的排版问题。

一首诗包含了若干个句子,对于一些连续的短句,可以将它们用空格隔开并放在一行中,注意一行中可以放的句子数目是没有限制的。小 G 给每首诗定义了一个行标准长度(行的长度为一行中符号的总个数),他希望排版后每行的长度都和行标准长度相差不远。显然排版时,不应改变原有的句子顺序,并且小 G 不允许把一个句子分在两行或者更多的行内。在满足上面两个条件的情况下,小 G 对于排版中的每行定义了一个不协调度, 为这行的实际长度与行标准长度差值绝对值的 P 次方,而一个排版的不协调度为所有行不协调度的总和。

小 G 最近又作了几首诗,现在请你对这首诗进行排版,使得排版后的诗尽量协调(即不协调度尽量小),并把排版的结果告诉他。

输入格式

输入文件中的第一行为一个整数 T,表示诗的数量。

接下来为 T 首诗,这里一首诗即为一组测试数据。每组测试数据中的第一行为三个由空格分隔的正整数 N,L,P,其中:N 表示这首诗句子的数目,L 表示这首诗的行标准长度,P 的含义见问题描述。

从第二行开始,每行为一个句子,句子由英文字母、数字、标点符号等符号组成(ASCII 码 33127,但不包含 -)。

输出格式

于每组测试数据,若最小的不协调度不超过 1018,则第一行为一个数,表示不协调度。接下来若干行,表示你排版之后的诗。注意:在同一行的相邻两个句子之间需要用一个空格分开。

如果有多个可行解,它们的不协调度都是最小值,则输出任意一个解均可。若最小的不协调度超过 1018,则输出 Too hard to arrange。每组测试数据结束后输出 --------------------,共 20 个 -- 的 ASCII 码为 45,请勿输出多余的空行或者空格。

样例 #1

样例输入 #1

4
4 9 3
brysj,
hhrhl.
yqqlm,
gsycl.
4 9 2
brysj,
hhrhl.
yqqlm,
gsycl.
1 1005 6
poet
1 1004 6
poet

样例输出 #1

108
brysj,
hhrhl.
yqqlm,
gsycl.
--------------------
32
brysj, hhrhl.
yqqlm, gsycl.
--------------------
Too hard to arrange
--------------------
1000000000000000000
poet
--------------------

提示

样例输入输出 1 解释

前两组输入数据中每行的实际长度均为 6,后两组输入数据每行的实际长度均为 4。一个排版方案中每行相邻两个句子之间的空格也算在这行的长度中(可参见样例中第二组数据)。每行末尾没有空格。

数据规模与约定

测试点 T N L P
1 10 18 100 5
2 10 2×103 6×104 10
3 10 2×103 6×104 10
4 5 105 200 10
5 5 105 200 10
6 5 105 3×106 2
7 5 105 3×106 2
8 5 105 3×106 10
9 5 105 3×106 10
10 5 105 3×106 10

所有句子的长度不超过 30

本文作者:wscqwq

本文链接:https://www.cnblogs.com/wscqwq/p/17300284.html

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