Slope trick 的定义
Slope trick 是一种通过分析 DP 函数在转移时的斜率变化来优化转移的技巧。通常来说,被维护的函数图像是离散的凸函数,Slope trick 会维护函数的斜率或者斜率的差分。
维护凸函数主要有以下几个优点:
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方便维护形如 \(dp'[i]\leftarrow \max(dp[i],dp[i-1]+x)\) 的操作(等会的例题会讲怎么维护)。
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方便维护加法操作,两个凸函数相加仍然是凸函数。
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方便维护 \(\max\) 加法卷积操作(形如 \(h_k=\max_{i+j=k}(f_i+g_j)\))。
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维护差分后方便快速找极值。
题目引入
这道经典题有多种做法和理解方式,这里仅介绍从 Slope trick 角度出发的思路。
首先令 \(dp[i][j]\) 表示第 \(i\) 天结束时持有 \(j\) 份股票的最大的收益。方便起见,我们可以强制在每天开始时买一份,然后决策就变成了卖 \(0\sim 2\) 份。不妨令 \(f[j]\) 表示当前的 DP 图像,\(f'[j]\) 表示变化后的图像,那么第 \(i\) 天时 DP 图像的变化为:
- (\(1\))\(f'[j]\leftarrow f[j-1]-p_i\)(买一份)
- (\(2\))\(f'[j]\leftarrow \max(f[j],f[j+1]+p_i)\)
- (\(3\))\(f'[j]\leftarrow \max(f[j],f[j+1]+p_i)\)
可以发现 \(f\) 的图像始终是凸的。
感性认知一下:\(f_i[j]\) 表示第 \(i\) 天手上有 \(j\) 份股票。因为每天只能卖一份,所以每天肯定先卖最贵的一份,所以卖的越多新卖的那个就越不值钱。\(f_i[j]-f_i[j+1]\) 表示多卖的一张股票的价格,那么 \(f_i[j]-f_i[j+1]\) 是递减的,因此 \(f\) 的图像应该是凸的。
证明:(a)构建费用流模型;(b)归纳法(\(\max\) 加法卷积)。下面用归纳法证明。
假设 \(f\) 是凸函数,我们需要证明经过上面的 \(123\) 三个操作后 \(f'\) 也是凸函数。
首先,第 \(1\) 个操作就相当于把 \(f\) 向右平移一格然后向下平移 \(p_i\) 格,因此函数图像凹凸性不变。然后看 \(23\) 操作,假设有 \(g\) 函数,满足 \(g(0)=0\),\(g(-1)=p_i\),那么 \(f'\) 就等于 \(f\) 和 \(g\) 进行 \(\max\) 加法卷积操作的结果。因为 \(g\) 就只有两个值,所以可以认为 \(g\) 是一个凸函数,因为两个凸函数进行 \(\max\) 加法卷积的结果还是凸函数(这个可以用闵可夫斯基和证,这里就不证了),所以 \(f'\) 是凸函数。因此 \(f\) 的图像始终是凸的。
我们把 \(f\) 变化前后的图像画出来:
\(f\) 的图像是凸函数有什么用呢?观察 \(23\) 操作,其本质上就是:如果 \(f[k+1]+p_i\le f[k]\),那么不转移;如果 \(f[k+1]+p_i>f[k]\),则进行转移。注意到 \(f\) 是凸的,因此只有左边会进行转移,而右边不会。则左边就是一段原本的函数图像向左平移一格,然后向上平移 \(p_i\) 格(如上图中黑色线段的 \([0,3]\) 的部分就是红色线段 \([1,4]\) 部分平移的结果)。
根据上面的理论,对于左边进行了转移的那一部分,我们有 \(f'[k-1]-f'[k]=f[k]-f[k+1]\),因此新的 \(f'\) 在 \(i\) 位置上的差分就等于 \(f\) 在 \(i+1\) 位置上的差分。因此第 \(i\) 天的操作就是删除最小的(也就是最左端的)斜率,然后再插入一个斜率 \(p_i\)。
我们用堆来维护斜率,最终答案就是最左上角的高度。因为右下角的高度是 \(\sum_{i=1}^n-p_i\)(每天第 \(1\) 个操作要向下平移),而高度差可以在每次进行操作 \(23\) 时统计。代码如下,非常简单,复杂度 \(O(n\log n)\)。
#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
int n, ans;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> que;
inline int read(int &x) {
char ch = x = 0;
int m = 1;
while (ch < '0' || ch > '9') {
ch = getchar();
if (ch == '-') m *= -1;
}
while (ch >= '0' && ch <= '9') {
x = (x << 1) + (x << 3) + ch - 48;
ch = getchar();
}
x *= m;
return x;
}
signed main() {
read(n);
int p;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
read(p);
if (!que.empty() && que.top() < p) {
ans += p - que.top();
que.pop();
que.push(p);
}
que.push(p);
}
printf("%lld", ans);
return 0;
}
总结一下:当我们确定 DP 图像是凸的时,我们可以利用凸函数的性质(如:斜率单调,找极值等)快速维护状态转移对应的图像变化。再知道图像其中一个位置的值后,就可以通过斜率把所有 DP 值恢复过来。这一类题目往往要先发现凸性,然后要通过画图来感受转移带来的图像变化,选择合适的维护方式。
P3642 [APIO2016] 烟火表演
同上处理,令 \(f_i[x]\) 表示 \(x\) 秒引爆第 \(i\) 个节点的子树的代价,\(l\) 为 \(i\) 与 \(fa[i]\) 的距离。可以发现,\(f\) 应该是一个向下凸的函数。令\(f\) 为原函数,即 \(f_i\);\(f'\) 为新函数,即 \(f_{fa[i]}\),且 \(f\) 在区间 \([L,R]\) 上取到最小值。推 dp 式子可以知道,\(f\) 对 \(f'[x]\) 的贡献应该是 \(F[x]=\min_{k\le x}\{f[k]+|l-x+k|\}\)。然后我们对 \(x\) 分讨。
-
(\(1\))当 \(x<L\) 时,这时直接修改 \(l\) 肯定比修改下面子树更优,从式子上看就是 \(k\) 越大越好,所以直接让 \(k=x\),得到 \(F[x]=f[x]+l\)。
-
(\(2\))当 \(x>R+l\) 时,从式子知道,因为 \(f[k]\) 在 \(k\ge R\) 时的变化率不小于 \(k\) 的变化率,所以 \(k\) 越接近 \(R\) 越好,因此让 \(k=R\),得到 \(F[x]=f[R]-l+x-R\)。
-
(\(3\))当 \(L\le x<L+l\) 时,因为 \(k\in(L,L+l)\) 时 \(F[x]\) 在上升,\(k\le L\) 时 \(f[k]\) 比 \(k\) 变化的更快,因此 \(F[x]\) 在下降,所以我们让 \(k=L\),于是有 \(F[x]=f[L]+l-x+L\)。
-
(\(4\))当 \(L+1\le x\le R+l\) 时,令 \(k=x-l\) 时明显是最小的,此时 \(F[x]=f[L]\)。
看一看这些操作在斜率数组上是怎样的(这里一定要画一下图!这样会更容易理解!):操作 \(1\) 是将 \(f\) 向上平移 \(l\) 格;操作 \(2\) 是将 \(f\) 的斜率修改为 \(1\);操作 \(3\) 是将斜率改为 \(-1\);操作 \(4\) 是将 \(f\) 向右平移 \(l\) 格。
因为要实现函数的加法,直接维护斜率不好维护,所以这里我们维护斜率的拐点(或者说差分),让一个拐点表示斜率在这个位置加一(所以拐点可重)。令 \(i\) 有 \(w\) 个儿子,因为合并一个儿子会增加一个斜率为正的拐点,因此删除 \(w-1\) 个最大的拐点,接下来两个是 \(R\) 和 \(L\),也删除之后加入 \(L+l\) 和 \(R+l\) 就得到了 \(F\) 的拐点表示堆,然后把 \(F\) 的拐点合并进 \(f'\)。我们已知 \(f_1[0]=\sum_{i=1}^nl_i\),答案就是 \(f_1\) 的最小值。这些操作可以用可并堆完成,时间复杂度 \(O((n+m)\log(n+m))\),代码如下。
#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define N 600005
using namespace std;
int n, m, fa[N], l[N], num[N], rt[N], ans, tot;
struct node {
int l, r, val, dis;
} t[N];
inline int read(int &x) {
char ch = x = 0;
int m = 1;
while (ch < '0' || ch > '9') {
ch = getchar();
if (ch == '-') m *= -1;
}
while (ch >= '0' && ch <= '9') {
x = (x << 1) + (x << 3) + ch - 48;
ch = getchar();
}
x *= m;
return x;
}
int merge(int x, int y) {
if (!x || !y) return x + y;
if (t[x].val < t[y].val) swap(x, y);
t[x].r = merge(t[x].r, y);
if (t[t[x].l].dis < t[t[x].r].dis) swap(t[x].l, t[x].r);
t[x].dis = t[t[x].r].dis + 1;
return x;
}
inline int pop(int x) {
return merge(t[x].l, t[x].r);
}
signed main() {
read(n), read(m);
for (int i = 2; i <= n + m; i++) {
read(fa[i]), read(l[i]);
num[fa[i]]++;
ans += l[i];
}
for (int i = n + m; i > 1; i--) {
int L = 0, R = 0;
if (i <= n) {
while (--num[i]) rt[i] = pop(rt[i]);
R = t[rt[i]].val, rt[i] = pop(rt[i]);
L = t[rt[i]].val, rt[i] = pop(rt[i]);
}
t[++tot].val = L + l[i];
t[++tot].val = R + l[i];
rt[i] = merge(rt[i], merge(tot, tot - 1));
rt[fa[i]] = merge(rt[fa[i]], rt[i]);
}
while (num[1]--) rt[1] = pop(rt[1]);
while (rt[1]) ans -= t[rt[1]].val, rt[1] = pop(rt[1]);
printf("%lld", ans);
return 0;
}
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标签:Slope,ch,int,max,凸函数,笔记,trick,斜率,图像 From: https://www.cnblogs.com/iloveoi/p/18033733/Slope-trick