450P是个动态规划的题目，由于没有发现本质的状态，没能在比赛中做出来。
开始看数据那么小考虑怎么状态暴力求出来，然后再预处理一下，复杂度过不去。
思考的方向仍未改变，即还是考虑已处理的点构成的状态，需要记录的信息非常多，而且不能利用奇偶性。
就这样纠结到最后。
状态设计：已处理的点构成的状态，未处理的点构成的状态，以上两种情况混合。这里的处理也许换成扫描更合适。
1000P也是个DP题目，div1-hard难得能比较顺利地想出来，记录一下思维过程吧。
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将K种颜色顺序化。
首先想到的是状态为d(n, m, tmax, K), 处理倒数第K种颜色，n行，行的长度为m，
每行最多拥有这种颜色的个数<=tmax个，
转移复杂度是n * tmax。总的复杂度是n^2*m^3*K，超时！
然后加了一种状态a(n, m, tm, K),处理倒数第K种颜色，n行，行的长度为m，
每行最多拥有这种颜色的个数<=tm个，且至少有一行的个数=tm
这样平摊下来每个a状态的转移复杂度是n,而d的转移复杂度也是n，
于是整个算法复杂度成了n^2*m^2*K(n <= 10, m <= 50, K <= 100), 通过评测！
这种做法相当于在状态d中萃取出另一种状态吧，然后发现两个状态相互推算，
减少多余的重复运算，多设计一个状态也许就少了一维的运算。
补充：
最多和最少可能是dp状态的突破口。