决策单调性优化目前只知道应用于形如\(f_i=min{g_j+w(j,i)}\)的式子。四边形不等式对于函数\(f(x,y)\)，若其对于任意\(l_1\lel_2\ler_2\ler_1\)有\(f(l_1,r_2)+f(l_2,r_1)\lef(l_1,r_1)+f(l_2,r_2)\)，我们称其满足四边形不等式。简记为交叉不大于包含。斜率优化目前

文章目录程序简介运行截图程序代码程序讲解概述主要功能详细讲解1.初始化2.状态转移矩阵和协方差矩阵3.生成真实数据4.IMM算法5.结果后处理与可视化6.卡尔曼滤波函数总结程序简介该函数实现了交互式多模型(IMM)滤波器，结合了匀速运动(ConstantVelocity,

ABC380题解赛时秒了ABCDE（好吧其实还是略有卡顿，写完大概花了55min），看到F有博弈直接跑了，没注意到数据范围这么小，看到G一下就会了大致思路，但具体细节上搞复杂了，快写完了才发现不用维护这么多（恼），然后因为某些神秘错误现在都还没有调出来。至于F，赛后看见数据范围这么小，自己独立

随着企业发展和设备更新的需求，CATIA许可证的转移成为许多用户关注的重要环节。本文将为您详细介绍CATIA许可证的转移步骤，帮助您轻松完成迁移，实现无缝衔接。一、了解许可证转移的必要性在企业中，由于设备更换、系统升级或人员变动等原因，CATIA许可证的转移变得尤为重要。通过许可证

题解摘自做题记录。分析数据范围明显得要让我们分开搞。【Sub2】应该是暴力。这里有个主体思路，我们完全可以贪心地将当前背包里的食材删掉，直到每种出现过的食材数量刚好为\(1\)。因为我们保留更多的是没有用的。那么我们就可以用二进制数表示\(x\)种食材的出现状态了。同

SP703SERVICE-MobileService题目分析题目链接前言四倍经验目前这道题是最基础的，四倍经验里面的\(T_2\)与此一样，\(T_3\)有点卡空间，但是还好，方案用short或者char即可优化，\(T_4\)一样，有些卡常，问题不大。分析题目性质没有什么十分有用的性质。思路注意到：分配干活

目录滴水滚珠局古董拍卖的庞氏骗局高级的阳谋手段曹操小斛分（矛盾转移思路）一、背景与动机二、策略实施三、核心策略分析汉武帝的推恩令（矛盾转移：权利削减）滴水滚珠局定义与背景：滴水滚珠局是一个具有悠久历史的骗局，其名字来源于明朝时期的一个珠宝骗局。该骗局的核心

Lovely_CatHxy和Ghost_Huang已经大战数10局了，全部都是LCat胜利！！！都是hxy为什么偏偏你这么厉害呢（（（CF1257Ftag：简单题*2000推一下式子，设\((i,j)\)表示前面选\([1,i]\)后面选\([j,n]\)。式子里面就尽量不要写和2有关的了。考虑分析1和3需要进入的点有多少个，然

DP技巧总结进行了为期接近一周的DP特训，做了很多同学找的高质量题目，也学到了很多技巧。现在来把一些感觉比较有价值的技巧进行一些统一的总结。插入型DP这个东西之前应该在选拔期间的一场周测中见过，但是隔了很久，已经有所遗忘。这次题单里出现了两道类似的题目，我都不会做。其

过于一眼的轮廓线dp。兼纪念abc首场无伤AK。首先我们可以经过缜密的计算的得到矩形的宽不超过\(14\)。然后现在你有\(4\)个数（边界视作\(0\)）。不难想到\(4\)进制状压轮廓线dp。轮廓线dp状压dp的一种，轮廓线是分隔已处理部分与未处理部分的线。在本题中，轮廓线

20241013洛谷SCP模拟J1.带余除法急眼了，J组T1做不出来。经cyq大神指点。考虑将题中给出的带余除法转化：\(n=kq+r\)，移项得到\(r=n-kq\)。这里\(n,k\)都是定值，于是对于每一个\(q\)，都有唯一的一个\(r\)与之对应。考虑余数的性质：\[0\ler=n-kq<q\]解不等式得到\(\lf

省流：设计dp状态及转移，利用转移在链上复杂度低的特点或单独设计在链上的转移方式（并且这类dp合并的复杂度一般与子树大小有关），使得最劣情况相当于一棵满二叉树，得到较为优秀的复杂度。例题1给定一棵树，在树上选出一些点，使所有从根到叶子结点的路径上选出的点的个数相同。求方案

背景4.14打abc的时候一眼e题是换根模板，但是我不会，于是就来补档了。什么是树形dp/换根dp一种在树上的dp，一般用dfs进行状态转移。树形dp一般用儿子来更新父亲的答案。换根dp一般在第二次dfs时用父亲的答案转移到儿子去。引入经典树形dp例题：没有上司的舞

如何实现NFT合约1.什么是NFT和NFT合约NFT（Non-FungibleToken，非同质化代币）是一种具有唯一性、不可互换的数字资产，通常用于区块链上实现资产的认证与交易。NFT合约通过智能合约来管理资产的所有权、交易和访问权限，广泛应用于艺术品、游戏道具和虚拟地产等领域。2.选择开

descriptionsolution考虑到这么一件事情，就是我最终的字符串\(t\)一定是由\(s\)的若干段前缀拼接而成，因为如果不是前缀，换成前缀一定不劣。然后我们拥有一个朴素的状态\(f_{i,j}\)表示填到第\(i\)个数，且最后一段是由一段长度为\(j\)的前缀拼接成的最大贡献。考虑转

类似于单调队列优化，根据转移方程的性质选择合适的优化方案线段树应用场景：方程转移为一个区间且无单调性[ARC085F]NRE先按左端点排序，考虑前\(i\)个区间对答案的贡献，很容易写出\(O(n^2)\)的方程考虑到只会有两类转移点：\(r[j]<l[i]\)或\(l[i]\ler[j]\ler[j]\)（\(r[j]>r[i]\)转

中等水平各类dp解题报告前言最近退化了，做题养生中等水平各类dpP4310绝世好题考虑\(f_i\)表示序列\(a_{1\cdotsi}\)的最长子序列长度，以\(i\)结尾。转移就是\(f_i=\max_{j=1}^{i-1}f_j+1\),要求\(a_i\&a_j\neq0\)时间复杂度\(O(n^2)\)优化肯定在于

T1冒泡排序（bubble）手玩一下发现就是对每个同余类排序。T2染色（color）先考虑不删，发现颜色的相对位置不会变，缩成没有连续段之后的长度为\(len\)，相当于选出\(len\)个正整数，使得他们的和是\(n\)，方案数为\(n-1\chooselen-1\)，赛时到这里就一直在想DP，但是不会合并，其实这个东西就

SS241007D.航行（sail）题意在区间\([1,n]\)上，每个位置有参数\(p_i\)，每个时刻，你在\(i\)航道，有\(p_i\)的概率速度\(-1\)，有\(1-p_i\)的概率速度\(+1\)，然后你会来到\(i+v\)的位置。如果你走到了\(1\)左边或者\(n\)右边，行驶结束。问对于每个位置\(i\in[1,n]\)，\(0

首先，题目上说让期望乘上\((\frac{n(n+1)}{2})^q\)的目的就是让我们求方案数与值的乘积。然后我们考虑在操作过后一个位置上的值相对于原来的值肯定是不降的，于是可以想到对每一个值\(v\)，原序列中所有\(\lev\)的元素一定构成了若干连续的区间。对每一个这样的区间而言，操作过

P6944[ICPC2018WF]GemIsland之前一直都没有弄懂pht转化有什么用，现在懂了，故作文以记之。直接从CYJ的题解开始讲起，这种阶梯DP是人都想得出来，只不过是\(O(n^4)\)或者\(O(n^3ln(n))\)的，本人觉得这道题的关键在于如何优化掉整整一个\(O(n)\)首先一个数列的权值就是类似于

本人概率期望菜的一批，写一下博客来加深印象期望的基本定义首先期望本身是一个加权平均值，表示把每种情况按照概率发生后总和除以总的发生次数，这是定义法，然后合并一下就是:\[E=\sum_ip_i\timesval_i\]其中\(p_i\)表示事件\(i\)发生的概率，满足\(\sump_i=1\)关于期望

哈哈哈我也有个唐氏做法也是考虑一个朴素dp，设\(dp_{i}\)表示以\(i\)结尾的字串最长是多少，则容易想到若\(a_{i-1}\)和\(a_i\)是等比数列的一部分就一定能从\(dp_{i-1}\)转移到\(dp_i\)，证明最后讲那么如何判断\(a_{i-1}\)和\(a_i\)是否为等比数列的一部分呢？首先

考虑将Y单独拎出来，用数组存储他的下标，那么将第\(x\)个Y转移至第\(y\)个Y就需要\(a[x]-b[y]-1\)次操作。发现一个问题：第一次从左移动至\(y\)需要减1，第二次从左移动需要减2……如图：这似乎是一个很麻烦的问题，我们的某知名\(lyh\)教授是通过指针（应该是吧）解决的。