区间DP学习篇（整数拆分 + 最优三角剖分）

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整数划分（四）

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难度：3

输入

第一行是一个整数T，表示有T组测试数据
接下来T行，每行有两个正整数 n，m ( 1<= n < 10^19, 0 < m <= n的位数)；

输出

输出每组测试样例结果为一个整数占一行

样例输入

2
111 2
1111 2

样例输出

11
121

 

这道题给出的思路是这样 ： 理用dp[i][j]表示从1-i区间内用j个乘号的最大值，巧妙地将问题中两个条件同时简化（区间长度，乘号数量）从而实现子问题建立，需要处理num[i][j]数组保存区间i-j的数便于遍历时利用。难就难在动归思想还没掌握熟练，感觉还是积累得太少，状态转移方程 ： dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[k][j-1]*num[k+1][i])

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凸多边形三角划分问题

 

Problem Description

给定一个具有N(N<=50)个顶点(从1到N编号)的凸多边形，每个顶点的权值已知。问如何把这个凸多边形划分成N-2个互不相交的三角形，使得这些三角形顶点的权值的乘积之和最小。

Input

第一行为顶点数N，第二行为N个顶点（从1到N）的权值。

Output

乘积之和的最小值。题目保证结果在int范围内。

Sample Input

5

1 6 4 2 1

5

121 122 123 245 231

Sample Output

34

12214884

【思路】

用dp[i][j]表示从顶点i到顶点j的凸多边形三角剖分后所得到的最大乘积。

那么可以写出状态转移方程，并通过枚举分割点来转移。

dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k][j]+a[i]*a[k]*a[j])

很神奇地把问题转化成了若干个子问题，且符合动态规划三个条件

解决所有动归问题的关键，就在于寻找最优子方案，然后很容易地能写出状态转移方程啊！！！

如何寻求最优子方案？—> 个人感觉就是把所有限制条件（如序列长度，乘号数量之类的给定变量）通过dp数组进行约束，从而实现子问题的转化，转化过程中需要注意无后效性，最优策略，讲到底如何把大问题拆分成小问题，是一个思维习惯问题，多想想！！！

代码就不贴了，找不到题，思路有了一切很easy。。。