单调队列优化DP：顾名思义，就是拿单调队列对DP进行优化。可以把N维的DP降低到N-1维。
先来看一道例题：
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------//
输入一个长度为n的整数序列，从中找出一段不超过M的连续子序列，使得整个序列的和最大。(n<=300000)
例如 1，-3,5,1，-2,3
当m=4时，S=5+1-2+3=7
当m=2或m=3时，S=5+1=6
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------//
对于这道题，很明显可以用DP来解决，DP方程为：
f[i] = sum[i] - max(sum[j] | i-M<=j<=i)
答案为max(f[i] | 1<=i<=n)。
这样做的话，时间复杂度为O(n^2)，超时。
注意到max(sum[j])，这时求静态区间的最大值，可以用RMQ进行优化。
时间复杂度为O(nlogn)=O(300000 * 18)=O(5400000)。对于本题，还可以承受。
可如果n再大一点的话，O(nlogn)的时间是无法接受的。对此，就可以用单调队列来进行优化。
对于每一个i:
1，如果sum[队首]>sum[i]，则删除队首。
2，插入i
3，若对尾不在范围内（对于本题，即对尾
这样的话：就可以保证队列元素（即i）的单调性和队列优先级（即sum[i]）的单调性，证明略。
如果上面还看不懂，那就看程序吧。
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include 所以，每当遇到形如f[i] = max or min(a[k] | p[i]<=k<=q[i]) + b[i] （q[i],p[i]单调,b[i]与k无关）这样的DP方程的时候，就可以用如上方法进行单调队列优化。