随笔分类 - 斜率优化
摘要：维护由若干点(x, y)构成上凸包，并支持求给定一个斜率k的求通过某个点截距的最大值， 需保证 x 递增， 询问 k 递减是用query，否则用query2, 单次log(n)， 判断需要用到叉积， 注意是否会爆掉LL。 namespace CH { struct Point { LL x, y;
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摘要：The Fair Nut and Rectangles 很裸的斜率优化呀。 维护直线 维护凸包
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摘要：Fedor Runs for President 考虑 一棵基环树， 只有对应在基环上同一点的点对是一条路径。我们目标是使一条路经的数目尽可能少。 dp[ u ] 表示从下延伸上来的一条最优链。 但是在当前这个点 u 作为交汇点的时候， 需要从它儿子中选两个 合起来得到最优值， 这个需要用斜率去优化
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摘要：Bear and Bowling 4 这也能斜率优化。。。 max[ i ] = a[ i ] - a[ j ] - j * (sum[ i ] - sum[ j ])然后就能斜率优化啦， 我咋没想到， 我好菜啊。 斜率优化最重要的是转换成前缀形式， 我TM又忘了。
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摘要：Levels and Regions 把dp方程列出来， 把所有东西拆成前缀的形式， 就能看出可以斜率优化啦。
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摘要：我们先把问题分成两部分， 一部分是把元素往前移， 另一部分是把元素往后移。对于一个 i 后的一个位置， 我们考虑前面哪个移到这里来最优。 我们设最优值为val, val = max(a[ j ] * (i - j) - (sum[ i ] - sum[ j ]) 我们能发现这个能转换成斜率优化的形式
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摘要：Cats Transport 出发时间居然能是负的，我服了。。。 卡了我十几次， 我一直以为斜率优化写搓了。 我们能得出dp方程式 dp[ i ][ j ] = min(dp[ k ][ j - 1 ] + hs[ i ] * (cnt[ i ] - cnt[ j ]) - sum[ i ] + s
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摘要：C - Kalila and Dimna in the Logging Industry 很容易能得到状态转移方程 dp[ i ] = min( dp[ j ] + b[ j ] * a[ i ] )， 然后斜率优化一下。 一直以为炸精度了， 忽然发现手贱把while 写成了if 。。。。
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摘要：思路：先把没有用的土地去掉，然后按照x轴排序，容易得到dp转移方程 dp[ i ] = min{ dp[ j ] + b[ j + 1 ] * a[ i ] } 0 <= j < i 典型的斜率优化。
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