算法竞赛专题解析（10）：DP优化(1)--四边形不等式

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算法竞赛专题解析（10）：DP优化(1)--四边形不等式
本系列是这本算法教材的扩展资料：《算法竞赛入门到进阶》(京东当当 ) 清华大学出版社
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目录
1 理论背景
2 应用场合
3 四边形不等式优化
4 四边形不等式定义和单调性定义
5 四边形不等式定理（Knuth-Yao DP Speedup Theorem）
6 证明四边形不等式定理
7 一维决策单调性优化
8 例题
《算法竞赛入门到进阶》的第7章“动态规划”，讲解了DP的概念，以及线性DP、区间DP、树形DP、数位DP、状态压缩DP等应用场景。
本文以及后续几篇，将介绍DP的优化技术。

四边形不等式DP优化涉及的证明比较复杂，如果先给出定义和证明会让人迷惑，所以本文的组织结构是：先给出应用场景，引导出四边形不等式的概念，再进行定义和证明，最后用例题巩固。
四边形不等式DP优化，虽然理论有点复杂，但是编码很简单。

1 理论背景

四边形不等式（quadrangle inequality）应用于DP优化，是一个古老的知识点。它起源于Knuth（高纳德）1971年的一篇论文^[1]，用来解决最优二叉搜索树问题。1980年，储枫（F. Frances Yao，姚期智的夫人）做了深入研究^[2]，扩展为一般性的DP优化方法，把一些复杂度(O(n^3))的DP问题，优化为(O(n^2))。所以这个方法又被称为“Knuth-Yao DP Speedup Theorem”。

2 应用场合

有一些常见的DP问题，通常是区间DP问题，它的状态转移方程是：
(dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]))
其中(i <= k < j)，初始值(dp[i][i])已知。(min())也可以是(max())，见本文第6小节的说明。
方程的含义是：
（1）(dp[i][j])表示从(i)状态到(j)状态的最小花费。题目一般是求(dp[1][n])，即从起始点(1)到终点(n)的最小花费。
（2）(dp[i][k] + dp[k + 1][j])体现了递推关系。(k)在(i)和(j)之间滑动，(k)有一个最优值，使得(dp[i][j])最小。
（3）(w[i][j])的性质非常重要。(w[i][j])是和题目有关的费用，如果它满足四边形不等式和单调性，那么用DP计算dp的时候，就能进行四边形不等式优化。
这类问题的经典的例子是“石子合并”^[3]，它的转移矩阵就是上面的(dp[i][j])，(w[i][j])是从第(i)堆石子到第(j)堆石子的总数量。

石子合并
题目描述：有n堆石子排成一排，每堆石子有一定的数量。将n堆石子并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆石子，合并的花费为这两堆石子的总数。经过n-1次合并后成为一堆，求总的最小花费。
输入：测试数据第一行是整数n，表示有n堆石子。接下来的一行有n个数，分别表示这n堆石子的数目。
输出：总的最小花费。
输入样例：
3
2 4 5
输出样例：
17
提示：样例的计算过程是：第一次合并2+4=6；第二次合并6+5=11；总花费6+11=17。

在阅读后面的讲解时，读者可以对照“石子合并”这个例子来理解。注意，石子合并有多种情况和解法，详情见本文的例题“洛谷P1880石子合并”。
(dp[i][j])是一个转移矩阵，如何编码填写这个矩阵？复杂度是多少？如果直接写(i、j、k)的3层循环，复杂度(O(n^3))。
注意3层循环的写法。(dp[i][j])是大区间，它从小区间(dp[i][k])和(dp[k+1][j])转移而来，所以应该先计算小区间，再逐步扩展到大区间。
```
for(int i=1; i<=n; i++)
    dp[i][i] = 0;                       //初始值
for(int len = 2; len <= n; len++)       //len：从小区间扩展到大区间
	for(int i = 1; i <= n-len+1; i++){  // 区间起点i
   		int j = i + len - 1;            // 区间终点j
   		for(int k = i; k < j; k++) //大区间[i,j]从小区间[i,k]和[k+1,j]转移而来
   			dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]);
	}
```
3 四边形不等式优化

只需一个简单的优化操作，就能把上面代码的复杂度变为(O(n^2))。这个操作就是把循环(i ≤ k < j)改为：
(s[i][j-1] ≤ k ≤ s[i+1][j])
其中(s[i][j])记录从i到j的最优分割点。在计算(dp[i][j])的最小值时得到区间([i, j])的分割点(k)，记录在(s[i][j])中，用于下一次循环。
这个优化被称为四边形不等式优化。下面给出优化后的代码，优化见注释的几行代码。
```
for(i = 1;i <= n;i++){
    dp[i][i] = 0;                        
    s[i][i] = i;                        //s[][]的初始值
}
for(int len = 2; len <= n; len++)       
	for(int i = 1; i <= n-len+1; i++){   
   		int j = i + len - 1;            
   		for(k = s[i][j - 1]; k <= s[i + 1][j]; k++){   //缩小循环范围
            if(dp[i][j] > dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]){  //是否更优
   			   dp[i][j] = dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j];
               s[i][j] = k;                 //更新最佳分割点
            }
   		}
	}
```
代码的复杂度是多少？
代码中(i)和(k)这2个循环，优化前是(O(n^2))的。优化后，每个(i)内部的(k)的循环次数是(s[i + 1][j] - s[i][j - 1])，其中(j = i + len - 1)。那么：
(i = 1)时，(k)循环(s[2][len] - s[1][len-1])次。
(i = 2)时，(k)循环(s[3][len+1] - s[2][len])次。
…
(i = n-len+1)时，(k)循环(s[n-len+2][n] - s[n-len+1][n+1])次。
上述次数相加，总次数：
(s[2][len] - s[1, len-1] + s[3][len+1] - s[2, len] + … + s[n+1,n] - s[n][n])
(= s[n-len+2][n] - s[1][len-1])
(< n)
(i)和(k)循环的时间复杂度优化到了(O(n))。总复杂度从(O(n^3))优化到了(O(n^2))。
在后面的四边形不等式定理证明中，将更严谨地证明复杂度。
下图给出了四边形不等式优化的效果，(s_1)是区间([i, j-1])的最优分割点，(s_2)是区间([i+1, j])的最优分割点。

图1 四边形不等式优化效果
读者对代码可能有2个疑问：
（1）为什么能够把(i <= k < j)缩小到(s[i][j-1] ≤ k ≤ s[i+1][j])？
（2）(s[i][j-1] ≤ s[i+1][j])成立吗？
下面几节给出四边形不等式优化的正确性和复杂度的严谨证明，解答了这2个问题。

4 四边形不等式定义和单调性定义

在四边形不等式DP优化中，对于(w)，有2个关键内容：四边形不等式定义、单调性。
（1）四边形不等式定义1：设(w)是定义在整数集合上的二元函数，对于任意整数(i ≤ i' ≤ j ≤ j')，如果有 (w(i, j) + w(i', j') ≤ w(i, j') + w(i', j))，则称(w)满足四边形不等式。
四边形不等式可以概况为：两个交错区间的(w)和，小于等于小区间与大区间的(w)和。
为什么被称为“四边形”？把它变成一个几何图，画成平行四边形，见下面图中的四边形(i'ijj')。图中对角线长度和(ij+i'j')大于平行线长度和(ij'+i'j)，这与四边形的性质是相反的，所以可以理解成“反四边形不等式”。请读者注意，这个“四边形”只是一个帮助理解的示意图，并没有严谨的意义。也有其他的四边形画法，下面这种四边形是储枫论文中的画法。当中间两个点(i' = j)时，四边形变成了一个三角形。

图2 四边形不等式 w(i, j) + w(i', j') ≤ w(i, j') + w(i', j)
定义1的特例是定义2。
（2）四边形不等式定义2：对于整数(i < i+1 ≤ j < j+1)，如果有 (w(i, j) + w(i+1, j+1)≤ w(i, j+1) + w(i+1, j))，称(w)满足四边形不等式。
定义1和定义2实际上是等价的，它们可以互相推导^[4]。

（3）单调性：设w是定义在整数集合上的二元函数，如果对任意整数(i ≤ i' ≤ j ≤ j')，有(w(i, j') ≥ w(i', j))，称w具有单调性。
单调性可以形象地理解为，如果大区间包含于小区间，那么大区间的(w)值超过小区间的(w)值。

图3 w的单调性w(i, j') ≥ w(i', j)
在石子合并问题中，令w[i][j]等于从第i堆石子加到第j堆石子的石子总数。它满足四边形不等式的定义、单调性：
(w[i][j'] ≥ w[i'][ j])，满足单调性；
(w[i][j] + w[i'][j'] = w[i][j'] + w[i'][j])，满足四边形不等式定义。
利用(w)的四边形不等式、单调性的性质，可以推导出四边形不等式定理，用于DP优化。

5 四边形不等式定理（Knuth-Yao DP Speedup Theorem）

在储枫的论文中，提出并证明了四边形不等式定理。
四边形不等式定理：如果(w(i, j))满足四边形不等式和单调性，则用DP计算(dp[][])的时间复杂度是(O(n^2))的。
这个定理是通过下面2个更详细的引理来证明的。
引理1：状态转移方程 (dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]))，如果(w[i][j])满足四边形不等式和单调性，那么(dp[i][j])也满足四边形不等式。
引理2：记(s[i][j] = k)是(dp[i][j])取得最优值时的(k)，如果(dp)满足四边形不等式，那么有(s[i][j-1] ≤ s[i][j] ≤ s[i+1][j])，即(s[i][j-1] ≤ k ≤ s[i+1][j])。
定理2直接用于DP优化，复杂度(O(n^2))。

6 证明四边形不等式定理

这里翻译储枫论文中对引理1和引理2的证明，并加上了本作者的一些说明。
定义方程(c(i, j))：
(c(i, i) = 0)
(c(i, j) = w(i, j) + min(c(i, k-1) + c(k, j))) (i < k ≤ j) ((6-1))
前面的例子(dp[i][j])和这里的(c(i, j))略有不同，(dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]))，其中(w[i][j])在(min())内部。证明过程是一样的。
公式(6-1)的(w)要求满足四边形不等式：
(w(i, j) + w(i', j') ≤ w(i', j) + w(i, j')) (i ≤ i' ≤ j ≤ j') ((6-2))
而且要求(w)是单调的：(w(i', j) ≤ w(i, j')) ([i', j]subseteq[i, j'])
（1）证明引理1
引理1：如果(w(i, j))满足四边形不等式和单调性，那么(c(i, j))也满足四边形不等式：
(c(i, j) + c(i', j') ≤ c(i', j) + c(i, j')) (i≤i'≤j≤j') ((6-3))
下面证明(6-3)。
当(i = i')或(j = j')时(6-3)显然成立，下面考虑另外2个情况：A). (i < i' = j < j')和B).(i < i' < j < j')。

case A). i < i' = j < j'
代入公式(6-3)，得到一个“反”三角形不等式（图4的三角形(ijj')，两边的和小于第三边）：
(c(i, j) + c(j, j') ≤ c(i, j')) (i < j < j') ((6-4))
现在证明公式(6-4)。
假设(c(i, j'))在(k = z)处有最小值，即(c(i, j') = c_z(i, j'))。这里定义(c_k(i, j))等于(w(i, j) + c(i, k-1) + c(k, j))。
有2个对称情况A1)和A2)。
case A1). z ≤ j
(z)是((i, j'))区间的最优点，不是((i, j))区间的最优点，所以有：
(c(i, j) ≤ c_z(i, j) = w(i, j) + c(i, z-1) + c(z, j))
在两边加上(c(j, j'))：
(c(i, j) + c(j, j') ≤ w(i, j) + c(i, z-1) + c(z, j) + c(j, j'))
(≤ w(i, j') + c(i, z-1) + c(z, j'))
(= c(i, j'))
上面的推导时利用了下面2条：
1)(w)的单调性，有(w(i, j)≤ w(i, j')) ；
2)公式(6-4)的归纳假设：假设(z ≤ j ≤ j')时成立，递推出(i < j < j')时公式(6-4)也成立。观察下面的图，有(c(z, j) + c(j, j') ≤ c(z, j'))，它满足反三角形不等式。

图4 储枫论文图-引理1的case A1
case A2). (z ≥ j)。是A1)的对称情况。

case B). (i < i' < j < j')
假设公式(6-3)右边的小区间(c(i', j))和大区间(c(i, j'))分别在(k = y)和(k = z)处有最小值，记为：
(c(i', j) = c_y(i', j))
(c(i, j') = c_z(i, j'))
同样有2个对称情况B1)和B2)。
case B1). (z ≤ y)
有 (c(i', j') ≤ c_y(i', j'))
和 (c(i, j) ≤ c_z(i, j))
两式相加得：
(c(i, j) + c(i', j'))
(≤ c_z(i, j) + c_y(i', j'))
(= w(i, j) + w(i', j') + c(i, z-1) + c(z, j) + c(i', y-1) + c(y, j')) ((6-5))
公式(6-5)的进一步推导利用了下面2条：
1)根据(w)的四边形不等式，有(w(i, j) + w(i', j') ≤ w(i', j) + w(i, j'))；
2)根据公式(6-3)的归纳假设，即假设(z ≤ y < j < j')时成立。观察下图，有(c(z, j) + c(y, j') ≤ c(y, j) + c(z, j'))，满足反四边形不等式。

图5 储枫论文图-引理1的case B1
则公式(6-5)变为：
(c(i, j) + c(i', j'))
(≤ w(i', j) + w(i, j') + c(i, z-1) + c(i', y-1) + c(y, j) + c(z, j'))
(≤ c_y(i', j) + c_z(i, j'))
(= c(i', j) + c(i, j'))
case B2). (z ≥ y)。是B1)的对称情况。
引理1证毕。

（2）证明引理2
用(K_c(i, j))表示(max{k|c_k(i, j) = c(i, j)})，也就是使(c(i, j))得到最小值的那些(k)中，最大的那个是(K_c(i, j))。定义(K_c(i, i)=i)。(K_c(i, j))就是前面例子中的(s[i][j])。
引理2： (K_c(i, j) ≤ K_c(i, j+1) ≤ K_c(i+1, j+1)) ((6-6))
下面是证明。
(i = j)时显然成立，下面假设(i < j)。
先证明公式(6-6)的第一部分(K_c(i, j) ≤ K_c(i, j+1))。这等价于证明：对于(i < k ≤ k' ≤ j)，有
(c_{k'}(i, j) ≤ c_k(i, j) Rightarrow c_{k'}(i, j+1) ≤ c_k(i, j+1)) ((6-7))
公式(6-7)的意思是：如果(c_{k'}(i, j) ≤ ck(i, j))成立，那么(c_{k'}(i, j+1) ≤ c_k(i, j+1))也成立。(c_{k'}(i, j) ≤ c_k(i, j))的含义是，在([i, j])区间，(k')是比(k)更好的分割点，可以把(k')看成([i, j])的最优分割点。扩展到区间([i, j+1])时，有(c_{k'}(i, j+1) ≤ c_k(i, j+1))，即(k')仍然是比(k)更好的分割点。也就是说，区间([i, j+1])的最优分割点肯定大于等于(k')。
下面证明公式(6-7)。
根据四边形不等式，在(k ≤ k' ≤ j < j+1)时，有
(c(k, j) + c(k', j+1) ≤ c(k', j) + c(k, j+1))
在两边加上 (w(i, j) + w(i, j+1) + c(i, k-1) + c(i, k'-1))，得：
(c_k(i, j) + c_{k'}(i, j+1) ≤ c_{k'}(i, j) + c_k(i, j+1))
把ck(i, j) 移到右边：(c_{k'}(i, j+1) ≤ c_{k'}(i, j) + c_k(i, j+1) -c_k(i, j)) ((6-8))
把(6-7)的(c_{k'}(i, j) ≤ c_k(i, j))的两边加上(c_k(i, j+1))：
(c_{k'}(i, j)+ c_k(i, j+1) ≤ c_k(i, j)+ c_k(i, j+1))
(c_{k'}(i, j)+ c_k(i, j+1) - c_k(i, j) ≤ c_k(i, j+1))
结合(6-8)，得(c_{k'}(i, j+1) ≤ c_k(i, j+1))，公式(6-7)成立。
同样可以证明，公式(6-6)的右半部分(K_c(i, j+1) ≤ K_c(i+1, j+1))，在(i < i+1≤ k ≤ k')时成立。
引理2说明当(i、j)增大时，(K_c(i, j))是非递减的。

（3）证明四边形不等式定理
利用引理2，可推论出四边形不等式定理，即用DP计算所有的(c(i, j))的时间复杂度是(O(n^2))的。下面对这一结论进行说明。
用DP计算(c(i, j))时，是按(delta= j - i = 0, 1, 2, ..., n-1)的间距逐步增加进行递推计算的。具体过程请回顾前面第2节求dp[i][j]的代码。从(c(i, j))递推到(c(i, j+1))时，只需要(K_c(i+1, j+1) - K_c(i, j))次最少限度的操作就够了。总次数是多少呢？对一个固定的(delta)，计算所有的(c(i, j)，1≤ i ≤ n-delta，j = i+delta)，次数是：
i = 1时：(K_c(1+1, 1+delta+1) - K_c(1, delta+1) = K_c(2, delta+2) - K_c(1, delta+1))
i = 2时：(K_c(2+1, 2+delta+1) - K_c(2, delta+2) = K_c(3, delta+3) - K_c(2, delta+2))
i = 3时：(K_c(3+1, 3+delta+1) - K_c(3, delta+3) = K_c(4, delta+4) - K_c(3,delta+3))
...
(i = n-delta)时：(K_c(n-delta+1, n-delta+delta+1) - K_c(n-delta, delta+n-delta) = K_c(n-delta+1, n+1) - K_c(n-delta, n))
以上式子相加，次数 (= K_c(n-delta+1, n+1) - K_c(1, delta+1))，小于(n)。
对一个(delta)，计算次数是(O(n))的；有(n)个(delta)，总计算复杂度是(O(n^2))的。
以上证明了四边形不等式定理。
（4）(min)和(max)
前面讨论的都是(min)，如果是(max)，也可以进行四边形不等式优化。此时四边形不等式是“反”的：
(w(i, j) + w(i', j') ≥ w(i', j) + w(i, j')) (i ≤ i' ≤ j ≤ j')
定义：
(c(i, j) = w(i, j) + max(a(i, k) + b(k, j))) (i ≤ k ≤ j)
引理3：若(w、a、b)都满足反四边形不等式，那么(c)也满足反四边形不等式。
引理4：如果(a)和(b)满足反四边形不等式，那么：
(K_c(i, j) ≤ K_c(i, j+1) ≤ K_c(i+1, j+1)) (i ≤ j)
证明与引理1和引理2的证明类似。

7 一维决策单调性优化

上述的四边形不等式优化，是“二维决策单调性”优化。在“一维决策单调性”的情况下也能优化。
李煜东《算法竞赛进阶指南》“0x5B四边形不等式”指出：状态转移方程 (F[i] = min_{0≤j<i}{F[j] + val(j, i)})，若(val)满足四边形不等式，则(F)具有决策单调性，可以把DP计算(F[i])的复杂度从(O(N^2))优化到(O(NlogN))。

8 例题

拿到题目后，先判断w是否单调、是否满足四边形不等式，再使用四边形不等式优化DP。
8.1 石子合并

洛谷 P1880 https://www.luogu.com.cn/problem/P1880
题目描述：在一个圆形操场的四周摆放N堆石子，现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2堆合并成新的一堆，并将新的一堆的石子数，记为该次合并的得分。
试设计出一个算法，计算出将 N 堆石子合并成1堆的最小得分和最大得分。
输入：
数据的第 1 行是正整数 N，表示有 N 堆石子。
第 2 行有 N 个整数，第 i 个整数 ai表示第 i 堆石子的个数。
输出：
输出共 2 行，第 1 行为最小得分，第 2 行为最大得分。
样例输入：
4
4 5 9 4
样例输出：
43
54

题解：
（1）如果石子堆没有顺序，可以任意合并，用贪心法，每次选择最小的两堆合并。
（2）本题要求只能合并相邻的两堆，不能用贪心法。贪心操作是每次合并时找石子数相加最少的两堆相邻石子。例如环形石子堆开始是{2, 4, 7, 5, 4, 3}，下面用贪心得到最小值64，但是另一种方法得到63。

（3）用四边形优化DP求解石子合并的最小值，复杂度是(O(n^2))。
状态转移矩阵(dp[i][j])前文已有说明，这里不再赘述。
最小值用四边形不等式优化DP，(w)在四边形不等式中取等号：(w[i][j] + w[i'][j'] = w[i][j'] + w[i'][j])。
本题的石子堆是环状的，转换为线形的更方便处理。复制和原来一样的数据，头尾接起来，使(n)的数列转化为(2n)的数列，变成线形的。
（4）这一题除了求最小值，还求最大值。虽然最大值也用DP求解，但是它不满足反四边形不等式的单调性要求，不能优化。而且也没有必要优化，可以用简单的推理得到：区间([i, j])的最大值，等于区间([i, j-1])和([i+1, j])中的最大值加上(w(i, j))。
（5）石子合并问题的最优解法是GarsiaWachs算法，复杂度O(nlogn)。读者可以参考“洛谷P5569 石子合并”，这题(N ≤ 40000)，用DP会超时。

8.2 最优二叉搜索树
最优二叉搜索树是Knuth（高纳德）解决的经典问题，是四边形不等式优化的起源。

Optimal Binary Search Tree
uva10304 https://vjudge.net/problem/UVA-10304
题目描述：给定(n)个不同元素的集合(S =(e_1, e_2, ..., e_n))，有(e_1 < e_2 < ... < e_n)，把(S)的元素建一棵二叉搜索树，希望查询频率越高的元素离根越近。
访问树中元素(e_i)的成本(cost(e_i))等于从根到该元素结点的路径边数。给定元素的查询频率(f(e_1)，f(e_2)，...，f(e_n))，定义一棵树的总成本是：
(f(e_1) ∗cost(e_1) + f(e_2) ∗cost(e_2) + ... + f(e_n) ∗ cost(e_n))
总成本最低的树就是最优二叉搜索树。
输入：
输入包含多个实例，每行一个。每行以(1≤n≤250)开头，表示(S)的大小。在(n)之后，在同一行中，有(n)个非负整数，它们表示元素的查询频率，(0 ≤ f(e_i) ≤ 100)。
输出：
对于输入的每个实例，输出一行，打印最优二叉搜索树的总成本。
样例输入：
1 5
3 10 10 10
3 5 10 20
样例输出：
0
20
20

题解：
二叉搜索树（BST）的特点是每个结点的值，比它的左子树上所有结点的值大，比右子树上所有值小。二叉搜索树的中序遍历，是从小到大的排列。第3个样例的最优二叉搜索树的形状见下图，它的总成本是(5*2+10*1=20)。

图6 二叉搜索树
题目给的元素已经按照从小到大排列，可以方便地组成一棵BST。
设(dp[i][j])是区间([i, j])的元素组成的BST的最小值。把区间([i, j])分成两部分([i, k-1])和([k+1, j])，(k)在(i)和(j)之间滑动。用区间([i, j])建立的二叉树，(k)是根结点。这是典型的区间DP，状态转移方程：
(dp[i][j] = min{dp[i][k-1] + dp[k+1][j] + w(i, j) - e[k]})
(w(i, j))是区间和，(w(i, j) = f_i +f_{i+1}+...+ f_j)。当把两棵左右子树连在根结点上时，本身的深度增加(1)，所以每个元素都多计算一次，这样就解决了(cost(e_i))的计算。最后，因为根节点(k)的层数是0，所以减去根节点的值(e[k])。
w(i, j)符合四边形不等式优化的条件，所以(dp[i][j])可以用四边形不等式优化。

8.3 其他题目
很多区间DP问题都能用四边形不等式优化。
hdu 3516 Tree Construction http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3516
hdu 2829 Lawrence http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2829
hdu 3506 Monkey Party http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3506
洛谷P1912 诗人小G https://www.luogu.com.cn/problem/P1912
洛谷 P4767 邮局 https://www.luogu.com.cn/problem/P4767
HDU 3480 Division http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3480
Donald E. Knuth. Optimum binary search trees. Acta Informatica, 1:14–25, 1971. ↩︎

F. Frances Yao. Efficient dynamic programming using quadrangle inequalities. In Proceedings of the 12th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, pages 429–435, 1980.
论文下载：http://www.cs.ust.hk/mjg_lib/bibs/DPSu/DPSu.Files/p429-yao.pdf ↩︎

参考《算法竞赛入门到进阶》7.3节区间DP，“石子合并”问题。 ↩︎

读者可以自己证明。证明过程参考《算法竞赛进阶指南》李煜东，河南电子音像出版社，329页，“0x5B 四边形不等式”。 ↩︎
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原文地址：https://www.cnblogs.com/luoyj/p/12587356.html

算法竞赛专题解析（10）：DP优化(1)--四边形不等式

1 理论背景

2 应用场合

3 四边形不等式优化

4 四边形不等式定义和单调性定义

5 四边形不等式定理（Knuth-Yao DP Speedup Theorem）

6 证明四边形不等式定理

7 一维决策单调性优化

8 例题