概述
很好的总结
很好的专题
参考论文
斜率优化dp基本上都是可以化到 dp[i]=min(dp[j]+cost(j+1,i)) 这样的形式，二维的就是dp[i][m]=min(dp[j][m-1]+cost(j+1,i));
概括一下：
1.假设第
dp[i]
两个决策点
j,k(j<k)
，且
k
的决策要比
接下来证明对于
dp[i+1]
及其后面的决策都满足
k
的决策要比
2.把1的式子写成斜率式
3.用单调队列去维护，接下来主要的难点就在于如何O（1）的求解cost了
几个例题：
1.bzoj1010
参考黄学长的博客
代码
2.hdu3507
类似上题
参考博客
注意的是判定入队和出队的地方是小于等于而不是小于，小于会wa。并且除法损失很大，要用乘法
代码
最后
以上就是怕黑路人为你收集整理的斜率优化dp的全部内容，希望文章能够帮你解决斜率优化dp所遇到的程序开发问题。
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