Chatgpt：P2135

✅ 当当前区间的最优策略 依赖于它后面的一段信息（如同色块延续），就需要将“未来的贡献”以额外维度编码进状态中。

---

📌 模式识别：这类状态设计套路可归纳如下：

【核心套路】：

若合并操作涉及当前位置之外的元素，就必须将“额外的外部信息”显式编码进状态中。

常见的做法是：

• 加维度：将“后缀同色块个数”等作为参数加进状态，比如 \(f_{l,r,k}\)，其中 \(k\) 表示额外合并的“后缀”信息；
• 变决策顺序：有时也可以尝试倒序/前序转移，利用信息流方向简化状态依赖；
• 状态拆分：比如考虑将区间划分后处理头尾分别贡献的策略；
• “颜色压缩”或“颜色合并”：当颜色数少时，加入颜色维度 \(f_{l,r,c}\) 表示合并成颜色 \(c\) 的最优解。