DP学习心得—状态的设计与简化
其实是带着一些奇怪的想法找了点题目。
动态规划由两个重要的部分组成：转移方程与状态。
好的状态是动态规划能够发挥威力的重要前提，而好的转移方程则是动态规划发挥作用的途径与方式。
因此，通过一段时间的学习，本人试着总结出一些动态规划问题的状态上的设计思路与巧妙化简，并写下这篇总结供日后学习所需。
Part 1 状态的设计
好的状态是动态规划的开始，一个动态规划问题中的状态应该首先满足：
- 能够准确地描述对转移有影响的状态维度，不存在不同转移情况的混淆（即转移过程不遗漏，不混淆）。
- 不具备后效性，即不会存在互相转移的情形。
- 能够满足转移时最优性的传递（即最优子结构性）。
在满足了以上几点后，我们基本可以得到一个保证正确性的状态。
但是有时候，仅仅这样是不够的，我们的状态可能会显得过于冗杂，此时则需要我们用一定的技巧来转变思考角度，减少冗杂的成分，来让转移更加的轻简。
Part 2 状态的简化
状态的优化大致上分为两种类型：修正型和简化型。
接下来将从两个方面，通过一些例题来总结一些思路与方式。
首先是两道较为简单的基础优化。（注意是优化较为基础）
Sharing Chocolates
题意简述：给定两个正整数 (n,m) ，问是否能够将一个长，宽分别为 (n,m) 的矩形通过每次沿长或宽的方向分成两个子矩形，使得最后恰好得到 (k) 个子矩形，且面积分别为 (a_1,a_2,a_3,...,a_k) ？
(tips:n,mle100,kle15)
首先，我们考虑一个较显然的 DP 思路。既然 (k) 只有小小的 (15) ，我们考虑把当前矩形最终可以得到的 (a_1,..,a_k) 中的哪些面积当成一维写入我们的状态，这样不难得出一个状态：
表示矩形的长为 (i) ，宽为 (j) 时，是否可以通过划分得到 (sta) 中的面积。
这样一来，我们就可以得到一个总数为 (O(mn2^k)) 的状态。
但是这个状态在空间上就已经难以接受，因此，我们需要考虑优化。
注意到一点：如果一个状态 (sta) 中所有元素之和不为 (icdot j)，可以直接为 (false)。
这是不难理解的，因为我们的要求是恰好得到，如果面积都不等就不可能恰好得到了。
这样一来，我们便有了一个优化思路：我们可以通过 (sta) 与 (i) 的值来直接算出 (j) ！也就是说状态中的 (j) 是可以被其他维度表示的多余维度。发现这个后我们就不难修正出新的状态了：
表示当前矩形较长的一条边长度为 (i) （这样规定方便处理），是否可以通过划分得到 (sta) 中的面积。
这样，我们的状态总数就降到了 (O(max(n,m)cdot2^k)) ，可以满足空间的要求了。
Blinker 的仰慕者
题意简述：给定两个正整数 (L,R) ，求区间 ([L,R]) 中满足各位数字之积等于 (k) 的数的和。
(tips:L,R le 10^{18},k le 9^{18})
这道题的状态是不难考虑的，也是很套路的数位 DP
设 (dp[i][j]) 表示考虑了前 (i) 位，当前数字各位乘积为 (j) 的数字之和；
(f[i][j]) 表示考虑了前 (i) 位，当前数字各位乘积为 (j) 的数字个数。
则我们可以很方便地写出转移方程...慢着！
(k) 不是最大可以有 (9^{18}) 吗，这怎么直接弄进状态了？！
是的，这样大的数据范围不允许我们把乘积写入状态，但是又不可以直接把这一维给省略掉，这该如何是好呢？
幸运的是，我们发现乘积只会由 ([1,9]) 中的数字相乘而来，这就意味着每一个乘积都可以被分解为 (2^acdot3^bcdot5^ccdot7^d) 的形式！
而通过计算得知，([2,10^{18}]) 内满足此条件的数不超过 (10^5) ！
于是，我们可以预处理所有的 (2^acdot3^bcdot5^ccdot7^d) ，然后就可以把大量的无用状态通过离散的方式舍去，这样就可以通过这道题了。
完成了这两道试手题，我们来看些有难度的。
义已失吾亦死
题意简述：给定 (n,a,b,c,p) ，求用 (a) 个 (1) ，(b) 个 (4) ，(c) 个 (5) 能够组成的最大的能被 (p) 整除的 (n) 位自然数。
(tips:a,b,c,nle233,ple64)
这道题乍一看不蛮好想，但我们大概确定了方向：数位 DP
接下来考虑状态的设置。
首先我们可以排除掉最优性 DP，因为数位在这个问题中并不具备最优子结构（后面尽可能大不一定最后也是最大）。
那么我们考虑设状态 (dp_{i,a,b,c,q}) 表示考虑了前 (i) 个数位，还剩余 (a,b,c) 个 (1,4,5) ，当前组成的数模 (p) 的值是否可以为 (q) 。
那么我们就可以考虑 DP 计算了，最后统计答案可以贪心地在每一位尽可能往高了选。
但是有一个问题：状态总数是 (O(n^4p)) 的，过不了怎么办？
方法一：简化状态
发现一个细节：我们可以直接通过 (a,b,c) 来算出 (i) 的值来。
这就帮助我们消去了许多无用状态，总数为 (O(n^3p))。
方法二：压缩状态
我们每一个状态表示的都是是否可以的形式，意味着它的取值只有 (0/1) 。
那么不难发现大量空间被浪费了，又注意到 (ple64) ，所以我们考虑把状态变为 (dp_{a,b,c}) 表示已经用了 (a,b,c) 个 (1,4,5) 后组成的数模 (p) 的余数的集合，即一个状态压缩后的整数（(64) 位，每位为 (0/1) 表示是否存在模 (p) 后为这个数的数）。
这样的话状态总数成为 (O(n^3)) ，总的复杂度就会降为 (O(n^3)) ，可以通过本题。
Easy Climb
题意简述：给定一个长度为 (n) 的序列 (a) ，每次可以选择一个数 (a_i(i in [2,n-1])) 花费 (1) 的代价把它变成 (a_i+1) 或 (a_i-1) ，求使得对于任意 (iin[1,n)) 满足 (|a_i-a_{i+1}|) 不超过 (d) 的最小代价。
(tips:2le nle100,0le d,a_ile10^9)
这个题首先有一个很显然的暴力 dp 的思路。
设 (dp[i][j]) 表示考虑了前 (i) 个数，使得当前数的大小为 (j) 的最小代价。
那么我们就可以快乐的 (O(nd^2)) 计算啦！（离谱）
那我们就应该考虑怎么优化。
首先我们并不可以离散化，因为它的修改是任意的，无法直接离散化。
考虑把状态的冗杂部分去除？但是这两个状态都是不可抹去的，不能互相推导。
或许考虑换一下状态的定义？在本题中这种方法并不适用，无法起到优化复杂度的作用。
这个时候，我们就应该进行对问题的分析，运用贪心思想来优化状态。
假设现在有三个数字 (a,b,c) ，考虑 (b) 的变化范围应该是： ([max(a,c)-d,min(a,c)+d]) 。
那么 (b) 的取值就只有三种情况：
- 不变。
- (max(a,c)-d) 。
- (min(a,c)+d) 。
由此我们可以发现一个结论： (b) 的最后结果一定可以表示为 (p+kcdot d) ，其中 (p) 为 (a,b,c) 中的一个数。
那么这个想法是否适用于 (a_1,a_2,...,a_n) 呢？答案是肯定的。
即：所有 (a_i) 最后都可以表示为 (a_p+kcdot d) ，其中 (pin[1,n],kin[-2n,2n]) 。
这个想法的正确性证明参考这篇博客（不想画图）。
那么就可以通过贪心思想来帮助我们实现离散化的操作。
设 (dp[i][j]) 表示考虑了前 (i) 个数，使得当前数的大小离散化后为 (j) 的最小代价。
那么状态总数就是 (O(n^3)) 的，已经优化了不少，下一步是很经典的单调队列优化，不再赘述。
Summary
综合来看，dp 的状态简化一般有如下方法：
- 消除冗杂量。
- 状态离散化。
- 位运算压缩状态。
- 贪心等其他算法辅助。
一般的针对状态的优化大概就是这四种类型，其中除最后一点需要深入思考题目性质外，其他三点都是比较容易发现的，当转移方面已经无路可走时，不妨想一想能否从状态本身下手来进行优化。