题目描述我们定义一个数组\(P\)的代价为：\[\sum\limits_{x\inP}last(x)-first(x)\]这里\(first(x),last(x)\)是指\(x\)第一次，最后一次出现的位置。你需要将数组\(A\)分成恰好\(k\)段，求最小总代价。思路令\(dp_{i,j}\)表示已经分了\(i\)段，末尾在\(j\)​的

D*算法D*算法是用于路径规划的增量式搜索算法，旨在解决在环境中有障碍物动态变化时的路径规划问题。D*算法的主要思想是在每次环境状态变化时，只更新受影响的部分路径，而不必重新规划整个路径。D*算法的核心概念包括：代价函数：通常包括实际代价函数 g 和备用代价函数 rhs

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A\(n\timesn\)的平面上有\(m\)条通道，从\((a_i,b_i)\)到\((c_i,d_i)\)，代价为\(|a_i-c_i|+|b_i-d_i|-1\)。同时你可以花\(1\)的代价移动到四联通的点。问所有点之间两两最短距离之和。\(n\le1e9,m\le500\)。走一条通道可以减少\(1\)的代价，我们先求出所有的代价。

从0制作自己的ros导航小车前言一、准备amcl节点二、准备move_base节点三、集成导航节点四、运行测试前言上篇已经将建好的地图保存了下来，这节读取地图结合amcl、move_base功能包实现最终导航！一、准备amcl节点在nav功能包的launch目录下新建amcl.launch：<launch>

1什么是costmap代价地图在机器人进行路径规划时，我们需要明白规划算法是依靠什么在地图上来计算出来一条路径的。依靠的是gmapping扫描构建的一张环境全局地图，但是仅仅依靠一张原始的全局地图是不行的。因为这张地图是静态的，无法随时来更新地图上的障碍物信息。在现实环境中，

目录研究动机文章贡献本文方法改进的K-means离散化代价敏感深度森林实验结果汽车共享价格数据集实验房屋租赁数据集实验房地产销售数据集实验优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需

ProblemDescription小A有\(n\)次获得星星的机会。在第\(i\)次机会里他有如下的\(5\)种选择（他必须做出恰好一种选择）：跳过这一轮。\(a_i\)的代价获得\(1\)颗星星。\(b_i\)的代价获得\(2\)颗星星。\(c_i\)的代价获得\(3\)颗星星。\(d_i\)的代价获

    针对优化问题来说，一般选有优化变量X：    构造优化问题中常常会出现一些矩阵，这里用ABC表示，这些矩阵会与x进行相关计算，然后你要更新x，就要去求由上述矩阵表示的代价对于x的雅可比矩阵。    这里给出乘积矩阵求导的基本逻辑：    以这个规则

1.Teleporters（HardVersion）题意：有n+2个位置：0～n+1，给定n个数\(a_1\)～\(a_n\),有以下操作：向左/右移动一格，代价为1。传送回0位置或者n+1位置，记你当前的位置为i，则代价为\(a_i\)。每个位置只能发动一次传送。求最大传送次数思路：因为每次传送都会回到0/n+1号点，所以，到

A容易发现由于玩家是八向移动，-1以及其上的硬币都可以接到，但是往下都无法。B子序列不需要连续，子串则必须连续，那么我们可以考虑对子串进行遍历，相当于遍历起点，求出子序列能和其对上的最大长度，然后用子串长度加上子序列的长度减去重合长度即可。C赛时C没D出的快，想贪心策略想

\(\color{black}\texttt{A.反转Dag图}\)题目描述给定一个有向图，每次操作可以花费\(w_i\)的代价来反转边\(i\)，最终总代价为每次操作代价的最大值。求最少需要多少代价才能使这张图变为一个DAG。思路首先看这个问题的简化版：把反转操作变为删除操作。可以用二分解决：二分出

题目大意一个排列\(p\)分数为\(p\)的最长上升子序列的长度，代价为满足\(\sum_{j=1}^{i-1}[p_j>p_i]<a_{i}\)的\(i\)的数量给定\(\{a_n\}\)，对于\(\forallk\in[1,n]\)，求分数大于等于\(k\)的排列的代价的最小值\[n\leq250000,1\leqa_i<i\]题解玄妙优化\(dp\)题我们可以考虑求

CEOI2024Segregacija我们把P看成\(1\)，C看成\(0\)。如果只有一行，那么代价肯定是\(0,1\)顺序对数量，换个容易计算的描述，设\(c\)个\(1\)，下标和为\(s\)，那么代价就是\(s-\frac{c(c+1)}{2}\)。有两行的时候，我们一定可以先通过一些操作交换两行，然后再两行分别按照一行的时

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题目大意：把一棵树完全分解，每次分解一条边的代价是这条边连接的两个连通块的最大点权之和，求最小代价。逆序模拟，既然题目要求将树完全分解，那我们就每次逆序连接当前权值最小的两个点，也就是贪心的思路。尝试将贪心的值写成一个表达式：$$\sum_{i=1}^na_i+\sum_{(u,v)\inE}\max(a

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问题引入前置问题：把长度为\(n\)的正整数序列分为若干段，一段代价为这段和的平方加一个常数\(c\)，求最小代价。设\(f_i\)表示考虑前\(i\)个数且最后一段结尾为\(i\)的代价，答案为\(f_n\)，\(f_i=\max_{j=0}^{i-1}\{f_j+(s_i-s_j)^2+c\}\)，可以斜率优化，时间复杂度\(O(n)\)

Ch4搜索策略搜索的含义搜索问题一般包括两个重要的问题：搜索什么：通常指目标在哪里搜索：即搜索空间，通常指一系列状态的汇集搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程启发式搜索：依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找

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