• 动态规划(DP)问题状态方程合集


    主要记录常见动态规划的状态方程设计
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    1. 资源问题1 —–机器分配问题
      F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k])
        2.  资源问题2
            ------01背包问题
            F[I,j]:=max(f[i-1,j-v[i]]+w[i],f[i-1,j]); 
    
        3.  线性动态规划1
            -----朴素最长非降子序列
            F[i]:=max{f[j]+1}
    
        4.  剖分问题1
            -----石子合并
            F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]);
    
        5.  剖分问题2
            -----多边形剖分
            F[I,j]:=min(f[i,k]+f[k,j]+a[k]*a[j]*a[i]);
    
        6.  剖分问题3
            ------乘积最大
            f[i,j]:=max(f[k,j-1]*mult[k,i]);
    
        7.  资源问题3
            -----系统可靠性(完全背包)
            F[i,j]:=max{f[i-1,j-c[i]*k]*P[I,x]}
    
        8.  贪心的动态规划1
            -----快餐问题
              F[i,j,k]:=max{f[i-1,j',k']+(T[i]-(j-j')*p1-(k-k')*p2) div p3}   
    
        9.  贪心的动态规划2
            -----过河 f[i]=min{{f(i-k)} (not stone[i])
                                  {f(i-k)}+1} (stone[i]);  +贪心压缩状态
    
        10. 剖分问题4
            -----多边形-讨论的动态规划
            F[i,j]:=max{正正 f[I,k]*f[k+1,j];
                        负负 g[I,k]*f[k+1,j];
                        正负 g[I,k]*f[k+1,j];
                        负正 f[I,k]*g[k+1,j];}  g为min
    
    
        11. 树型动态规划1
            -----加分二叉树 (从两侧到根结点模型)
                F[I,j]:=max{f[I,k-1]*f[k+1,j]+c[k]}
    
        12. 树型动态规划2
            -----选课 (多叉树转二叉树,自顶向下模型)
                 F[I,j]表示以i为根节点选j门功课得到的最大学分
                 f[i,j]:=max{f[t[i].l,k]+f[t[i].r,j-k-1]+c[i]}
    
        13. 计数问题1
            -----砝码称重
            f[f[0]+1]=f[j]+k*w[j];
            (1<=i<=n;  1<=j<=f[0]; 1<=k<=a[i];)
    
        14. 递推天地1
            ------核电站问题
            f[-1]:=1;  f[0]:=1;                        
            f[i]:=2*f[i-1]-f[i-1-m]         
    
        15. 递推天地2
            ------数的划分
            f[i,j]:=f[i-j,j]+f[i-1,j-1];
    
        16. 最大子矩阵1
            -----一最大01子矩阵
            f[i,j]:=min(f[i-1,j],v[i,j-1],v[i-1,j-1])+1;    
            ans:=maxvalue(f);                            
    
        17. 判定性问题1
            -----能否被4整除
            g[1,0]:=true; g[1,1]:=false; g[1,2]:=false; g[1,3]:=false;
            g[i,j]:=g[i-1,k] and ((k+a[i,p]) mod 4 = j) 
    
        18. 判定性问题2
            -----能否被k整除
            f[I,j±n[i] mod k]:=f[i-1,j];      -k<=j<=k; 1<=i<=n
    
        20. 线型动态规划2
            -----方块消除游戏
            f[i,i-1,0]:=0
            f[i,j,k]:=max{f[i,j-1,0]+sqr(len(j)+k),
                      f[i,p,k+len[j]]+f[p+1,j-1,0]}
            ans:=f[1,m,0]
    
    
        21. 线型动态规划3
            -----最长公共子串,LCS问题
            f[i,j]={0       (i=0)&(j=0);
                f[i-1,j-1]+1    (i>0,j>0,x[i]=y[j]);
                max{f[i,j-1]+f[i-1,j]}} (i>0,j>0,x[i]<>y[j]);
    
        22. 最大子矩阵2
            -----最大带权01子矩阵O(n^2*m)
            枚举行的起始,压缩进数列,求最大字段和,遇0则清零
    
        23.    资源问题4
            -----装箱问题(判定性01背包)
            f[j]:=(f[j] or f[j-v[i]]);
    
    
        24. 数字三角形1
            -----朴素の数字三角形
            f[i,j]:=max(f[i+1,j]+a[I,j],f[i+1,j+1]+a[i,j]); 
    
        25. 数字三角形2
            -----晴天小猪历险记之Hill
            同一阶段上暴力动态规划
                if[i,j]:=min(f[i,j-1],f[I,j+1],f[i-1,j],f[i-1,j-1])+a[i,j]
    
        26. 双向动态规划1
            数字三角形3
            -----小胖办证
            f[i,j]:=max(f[i-1,j]+a[i,j],f[i,j-1]+a[i,j],f[i,j+1]+a[i,j])
    
        27. 数字三角形4
            -----过河卒
            //边界初始化
            f[i,j]:=f[i-1,j]+f[i,j-1];
    
        28. 数字三角形5
            -----朴素的打砖块
            f[i,j,k]:=max(f[i-1,j-k,p]+sum[i,k],f[i,j,k]);          
    
        29. 数字三角形6
            -----优化的打砖块
            f[I,j,k]:=max{g[i-1,j-k,k-1]+sum[I,k]}
    
        30. 线性动态规划3
            -----打鼹鼠’
            f[i]:=f[j]+1;(abs(x[i]-x[j])+abs(y[i]-y[j])<=t[i]-t[j])
    
        31. 树形动态规划3
            -----贪吃的九头龙
    
    
        32. 状态压缩动态规划1
            -----炮兵阵地
            Max(f[Q*(r+1)+k],g[j]+num[k]) 
            If (map[i] and plan[k]=0) and
               ((plan[P] or plan[q]) and plan[k]=0) 
    
        33. 递推天地3
            -----情书抄写员
            f[i]:=f[i-1]+k*f[i-2]
    
        34. 递推天地4
            -----错位排列
            f[i]:=(i-1)(f[i-2]+f[i-1]);
            f[n]:=n*f[n-1]+(-1)^(n-2);
    
        35. 递推天地5
            -----直线分平面最大区域数
            f[n]:=f[n-1]+n
                :=n*(n+1) div 2 + 1;
    
        36. 递推天地6
            -----折线分平面最大区域数
            f[n]:=(n-1)(2*n-1)+2*n;
    
        37. 递推天地7
            -----封闭曲线分平面最大区域数
            f[n]:=f[n-1]+2*(n-1)
                :=sqr(n)-n+2;
        38  递推天地8
            -----凸多边形分三角形方法数
            f[n]:=C(2*n-2,n-1) div n;
            对于k边形
            f[k]:=C(2*k-4,k-2) div (k-1); //(k>=3)
    
        39  递推天地9
            -----Catalan数列一般形式
            1,1,2,5,14,42,132
            f[n]:=C(2k,k) div (k+1);
    
        40  递推天地10
            -----彩灯布置
            排列组合中的环形染色问题
            f[n]:=f[n-1]*(m-2)+f[n-2]*(m-1);   (f[1]:=m; f[2]:=m(m-1);
    
        41  线性动态规划4
            -----找数
            线性扫描
             sum:=f[i]+g[j];
             (if sum=Aim then getout; if sum<Aim then inc(i) else inc(j);)
    
        42  线性动态规划5
            -----隐形的翅膀
            min:=min{abs(w[i]/w[j]-gold)};
             if w[i]/w[j]<gold then inc(i) else inc(j);
    
        43  剖分问题5
            -----最大奖励
            f[i]:=max(f[i],f[j]+(sum[j]-sum[i])*i-t
    
        44  最短路1
            -----Floyd
            f[i,j]:=max(f[i,j],f[i,k]+f[k,j]);
            ans[q[i,j,k]]:=ans[q[i,j,k]]+s[i,q[i,j,k]]*s[q[i,j,k],j]/s[i,j];
        45  剖分问题6
            -----小H的小屋
            F[l,m,n]:=f[l-x,m-1,n-k]+S(x,k);
    
        46  计数问题2
        -----陨石的秘密(排列组合中的计数问题)
        Ans[l1,l2,l3,D]:=f[l1+1,l2,l3,D+1]-f[l1+1,l2,l3,D];
        F[l1,l2,l3,D]:=Sigma(f[o,p,q,d-1]*f[l1-o,l2-p,l3-q,d]);
    
        47  线性动态规划
        ------合唱队形
        两次F[i]:=max{f[j]+1}+枚举中央结点
    
        48  资源问题
        ------明明的预算方案:加花的动态规划
        f[i,j]:=max(f[i,j],f[l,j-v[i]-v[fb[i]]-v[fa[i]]]+v[i]*p[i]+v[fb[i]]*p[fb[i]]+v[fa[i]]*p[fa[i]]);
    
        49  资源问题
        -----化工场装箱员
    
        50  树形动态规划
        -----聚会的快乐
        f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);
        f[i,1]:=sigma(f[t[i]^.son,0]);
        f[i,0]:=sigma(f[t[i]^.son,3]);
    
    
        51  树形动态规划
        -----皇宫看守
        f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);
        f[i,1]:=sigma(f[t[i]^.son,0]);
        f[i,0]:=sigma(f[t[i]^.son,3]);
    
        52  递推天地
        -----盒子与球
        f[i,1]:=1;
        f[i,j]:=j*(f[i-1,j-1]+f[i-1,j]);
    
        53  双重动态规划
        -----有限的基因序列
        f[i]:=min{f[j]+1}
        g[c,i,j]:=(g[a,i,j] and g[b,i,j]) or (g[c,i,j])
    
        54  最大子矩阵问题
        -----居住空间
                    f[i,j,k]:=min(min(min(f[i-1,j,k],f[i,j-1,k]),
                                 min(f[i,j,k-1],f[i-1,j-1,k])),
                                        min(min(f[i-1,j,k-1],f[i,j-1,k-1]),
                                        f[i-1,j-1,k-1]))+1;
        55  线性动态规划
        ------日程安排
        f[i]:=max{f[j]}+P[I]; (e[j]<s[i])
    
        56  递推天地
        ------组合数
        C[I,j]:=C[i-1,j]+C[I-1,j-1]
        C[I,0]:=1
    
        57  树形动态规划
        -----有向树k中值问题
        F[I,r,k]:=max{max{f[l[i],I,j]+f[r[i],I,k-j-1]},f[f[l[i],r,j]+f[r[i],r,k-j]+w[I,r]]}
    
        58  树形动态规划
        -----CTSC 2001选课
        F[I,j]:=w[i](if i∈P)+f[l[i],k]+f[r[i],m-k](0≤k≤m)(if l[i]<>0)
    
        59  线性动态规划
        -----多重历史
        f[i,j]:=sigma{f[i-k,j-1]}(if checked)
    
        60  背包问题(+-1背包问题+回溯)
        -----CEOI1998 Substract
        f[i,j]:=f[i-1,j-a[i]] or f[i-1,j+a[i]]
    
        61  线性动态规划(字符串)
        -----NOI 2000 古城之谜
        f[i,1,1]:=min{f[i+length(s),2,1], f[i+length(s),1,1]+1}     f[i,1,2]:=min{f[i+length(s),1,2]+words[s],f[i+length(s),1,2]+words[s]}
    
        62  线性动态规划
        -----最少单词个数
        f[i,j]:=max{f[I,j],f[u-1,j-1]+l}
    
        63  线型动态规划
        -----APIO2007 数据备份
        状态压缩+剪掉每个阶段j前j*2个状态和j*2+200后的状态贪心动态规划
        f[i]:=min(g[i-2]+s[i],f[i-1]);
        64  树形动态规划
        -----APIO2007 风铃
        f[i]:=f[l]+f[r]+{1 (if c[l]<c[r])}
        g[i]:=1(d[l]<>d[r]) 0(d[l]=d[r])
        g[l]=g[r]=1 then Halt;
    
        65  地图动态规划
        -----NOI 2005 adv19910
        F[t,i,j]:=max{f[t-1,i-dx[d[[t]],j-dy[d[k]]]+1],f[t-1,i,j];
    
        66  地图动态规划
        -----优化的NOI 2005 adv19910
        F[k,i,j]:=max{f[k-1,i,p]+1} j-b[k]<=p<=j;
    
        67  目标动态规划
        -----CEOI98 subtra
        F[I,j]:=f[I-1,j+a[i]] or f[i-1,j-a[i]]
    
        68  目标动态规划
        ----- Vijos 1037搭建双塔问题
        F[value,delta]:=g[value+a[i],delta+a[i]] or g[value,delta-a[i]]
    
        69  树形动态规划
        -----有线电视网
        f[i,p]:=max(f[i,p],f[i,p-q]+f[j,q]-map[i,j])
               leaves[i]>=p>=l, 1<=q<=p;
    
        70  地图动态规划
        -----vijos某题
        F[I,j]:=min(f[i-1,j-1],f[I,j-1],f[i-1,j]);
    
        71  最大子矩阵问题
        -----最大字段和问题
        f[i]:=max(f[i-1]+b[i],b[i]); f[1]:=b[1]
    
        72  最大子矩阵问题
        -----最大子立方体问题
        枚举一组边i的起始,压缩进矩阵 B[I,j]+=a[x,I,j]
        枚举另外一组边的其实,做最大子矩阵
    
        73  括号序列
        -----线型动态规划
        f[I,j]:=min(f[I,j],f[i+1,j-1](s[i]s[j]=”()”or(”[]”)),
        f[I+1,j+1]+1 (s[j]=”(”or”[” ] , f[I,j-1]+1(s[j]=”)”or”]” )
    
        74  棋盘切割
        -----线型动态规划
        f[k,x1,y1,x2,y2]=min{min{f[k-1,x1,y1,a,y2]+s[a+1,y1,x2,y2],
        f[k-1,a+1,y1,x2,y2]+s[x1,y1,a,y2]
        min{}}
    
        75  概率动态规划
        -----聪聪和可可(NOI2005)
        x:=p[p[i,j],j]
        f[I,j]:=(f[x,b[j,k]]+f[x,j])/(l[j]+1)+1
        f[I,i]=0
        f[x,j]=1
    
        76  概率动态规划
        -----血缘关系
        F[A, B]=(f[A0, B]+P[A1, B])/2
        f[I,i]=1
        f[I,j]=0(I,j无相同基因)
    
        77  线性动态规划
        -----决斗
        F[I,j]=(f[I,j] and f[k,j]) and (e[I,k] or e[j,k]),i<k<j
    
        78  线性动态规划
        -----舞蹈家
        F[x,y,k]=min(f[a[k],y,k+1]+w[x,a[k]],f[x,a[k],k+1]+w[y,a[k]])
    
        79  线性动态规划
        -----积木游戏
        F[I,a,b,k]=max(f[I,a+1,b,k],f[i+1,a+1,a+1,k’],f[I,a+1,a+1,k’])
    
        80  树形动态规划(双次记录)
        -----NOI2003 逃学的小孩
        朴素的话枚举节点i和离其最远的两个节点 j,k O(n^2)
                    每个节点记录最大的两个值,并记录这最大值分别是从哪个相邻节点传过来的。当遍历到某个孩子节点的时候,只需检查最大值是否是从该孩子节点传递来的。如果是,就取次大,否则取最大值
    
        81  树形动态规划(完全二叉树)
        -----NOI2006 网络收费
                    F[I,j,k]表示在点i所管辖的所有用户中,有j个用户为A,在I的每个祖先u上,如果N[a]>N[b]则标0否则标1,用二进制状态压缩进k中,在这种情况下的最小花费
                    F[I,j,k]:=min{f[l,u,k and (s[i]<<(i-1))]+w1,f[r,j-u,k and(s[i]<<(i-1))]}
    
        82  树形动态规划
        -----IOI2005 河流
                    F[i]:=max
    
        83  记忆化搜索
        -----Vijos某题,忘了
        F[pre,h,m]:=sigma{SDP(I,h+1,M+i)}  (pre<=i<=M+1)
    
        84  状态压缩动态规划
        -----APIO 2007 动物园
        f[I,k]:=f[i-1,k and not (1<<4)] + NewAddVal
    
        85  树形动态规划
        -----访问术馆
        f[i,j-c[i]×2]:= max ( f[l[i],k], f[r[i],j-c[i]×2-k] )
    
        86  字符串动态规划
        -----Ural 1002 Phone
        if exist(copy(s,j,i-j)) then f[i]:=min(f[i],f[j]+1);
    
        87  多进程动态规划
        -----CEOI 2005 service
        Min( f[i,j,k], f[i-1,j,k] + c[t[i-1],t[i]] ) 
        Min( f[i,t[i-1],k], f[i-1,j,k] + c[j,t[i]] ) 
        Min( f[i,j,t[i-1]], f[i-1,j,k] + c[k,t[i]] )
    
        88  多进程动态规划
        -----Vijos1143 三取方格数
        max(f[i,j,k,l],f[i-1,j-R[m,1],k-R[m,2],l-R[m,3]]);
        if (j=k) and (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]) else
        if (j=k) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[l,i-l]) else 
        if (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else
        if (j=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else
        inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]+a[l,i-l]);
    
        89  线型动态规划
        -----IOI 2000 邮局问题
        f[i,j]:=min(f[I,j],f[k,j-1]+d[k+1,i]);
    
        90  线型动态规划
        -----Vijos 1198 最佳课题选择
        if j-k>=0 then Min(f[i,j],f[i-1,j-k]+time(i,k));
        91  背包问题
        ----- USACO Raucous Rockers
        多个背包,不可以重复放物品,但放物品的顺序有限制。
            F[I,j,k]表示决策到第i个物品、第j个背包,此背包花费了k的空间。
        f[I,j,k]:=max(f[I-1,j,k],f[I-1,j,k-t[i]]+p[i],f[i-1,j-1,maxtime-t[i]]) 
    
        92  多进程动态规划
        -----巡游加拿大(IOI95、USACO)
        d[i,j]=max{d[k,j]+1(a[k,i] & j<k<i),d[j,k]+1(a[I,j] & (k<j))}。
    
        f[i,j]表示从起点出发,一个人到达i,另一个人到达j时经过的城市数。d[i,j]=d[j,i],所以我们限制i>j
        分析状态(i,j),它可能是(k,j)(j<k<i)中k到达i得到(方式1),也可能是(j,k)(k<j)中k超过j到达i得到(方式2)。但它不能是(i,k)(k<j)中k到达j得到,因为这样可能会出现重复路径。即使不会出现重复路径,那么它由(j,k)通过方式2同样可以得到,所以不会遗漏解 时间复杂度O(n3) 
    
        93  动态规划
        -----ZOJ cheese
        f[i,j]:=f[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]+a[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]
    
        94  动态规划
        -----NOI 2004 berry 线性
        F[I,1]:=s[i]
        F[I,j]:=max{min{s[i]-s[l-1]},f[l-1,j-1]} (2≤j≤k, j≤l≤i)
    
        95  动态规划
        -----NOI 2004 berry 完全无向图
        F[I,j]:=f[i-1,j] or (j≥w[i]) and (f[i-1,j-w[i]])
    
        96  动态规划
        -----石子合并 四边形不等式优化
        m[i,j]=max{m[i+1,j], m[i,j-1]}+t[i,j]   
    
        97  动态规划
        -----CEOI 2005 service
        (k≥long[i],i≥1)g[i, j, k]=max{g[i-1,j,k-long[i]]+1,g[i-1,j,k]}
        (k<long[i],i≥1) g[i, j, k]=max{g[i-1,j-1,t-long[i]]+1,g[i-1,j,k]}
        (0≤j≤m, 0≤k<t) g[0,j,k]=0;
         ans:=g[n,m,0]。
    
        状态优化:g[i, j]=min{g[i-1,j],g[i-1,j-1]+long[i]}
        其中(a, b)+long[i]=(a’, b’)的计算方法为:
        当b+long[i] ≤t时: a’=a;       b’=b+long[i];
        当b+long[i] >t时: a’=a+1;   b’=long[i];
        规划的边界条件:
        当0≤i≤n时,g[i,0]=(0,0) 
    
        98  动态规划
        -----AHOI 2006宝库通道
                    f[k]:=max{f[k-1]+x[k,j]-x[k,i-1], x[k,j]-x[k,i-1]}
    
        99  动态规划
        -----Travel
        A) 费用最少的旅行计划。
        设f[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天的最小费用;g[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小费用的前提下所需要的最少天数。那么:
        f[i]=f[x]+v[i],    g[i]=g[x]+1
        x满足:
        1、  x<i,且d[i] – d[x] <= 800(一天的最大行程)。
        2、  对于所有的t < i, d[i] – d[t] <= 800,都必须满足:
        A. g[x] < g[t](f[x] = f[t]时)     B. f[x] < f[t]  (其他情况)
        f[0] = 0,g[0] = 0。 Ans:=f[n + 1],g[n+1]。
    
        B). 天数最少的旅行计划。
        方法其实和第一问十分类似。
        设g’[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天的最少天数;f’[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小天数前提下所需要的最少费用。那么:
        g’[i] = g’[x] + 1,    f’[i] = f’[x] + v[i]
        x满足:
        1、  x<i,且d[i] – d[x] <= 800(一天的最大行程)。
        2、  对于所有的t < i, d[i] – d[t] <= 800,都必须满足:
        f’[x] < f’[t]       g’[x] = g’[t]时
        g’[x] < g’[t]        其他情况
        f’[0] = 0,g’[0] = 0。 Ans:=f’[n + 1],g’[n+1]。
    
    
        100 动态规划
        -----NOI 2007 cash
        y:=f[j]/(a[j]*c[j]+b[j]);
        g:=c[j]*y*a[i]+y*b[i];
        f[i]:=max(f[i],g)
    
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