（凸最適化を含む）要約勾配最適化DP

私は、％L％は％d％をたくさん読ん ％0のブログは、それは私が深く感銘を受けますが。
実際、一般式の傾きは、DPが最適化されている：
[F [I] =分（F [J] + [I] * A [J] + ...）\] \
米国kに対する<J <I、仮定します好ましくは、我々は次式得ることができるから伝達比kにjから転送：
\ [F [J] +を[I] * A [J] <F [K] + [I] * A [K] \]
\ [F [J] -f [K] <[I] A * [K] -a [I] * A [J] \]
\ [F [J] [K] <[I] -f * （[K] -a [J]）\]
\ [（F [J] [K] -f）/（[K] -a [J]）<[I] \]
私たちのため、任意の形二点ように式、スロープに変換することができます。
ここで私は私から見るものだ最初のブログ：（%%%）でダウンをコピー

bzoj1010 [HNOI2008]ボクシングを終え
bzoj1096 [ZJOI2007]倉庫建設
bzoj1597 [USACO2008月]倉庫購入
bzoj1911 [APIO2010]特別行動部隊
bzoj3156を防衛準備
にbzoj3675 [Apio2014]シーケンス
よりもします

2019年8月4日更新

凸最適化

凸最適化は、制限の場合のセクションの方法で最適化です。
それぞれの選択のためのプラス\（K \）価格。
明らかに、\（K \）分割されたグループのより多く、より大きな逆小さいです。
だから、私たちは二分できる\（K \） 、最終的な答えがされ（[N] -m F * \
K \） 例：

1. [4.25] GDOI2016シミュレート旅
2. フランキーが並んで
   。。。

転送を最適化することができるとき。