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洛谷-P3195 玩具装箱
玩具装箱 dp + 斜率优化 \(dp[i]\) 表示前 \(i\) 个物品的最小代价，\(pre[i]\) 代表前 \(i\) 个物品的长度前缀和 设 \(x = pre[i] - pre[j] + i - j - 1 - L\)，容易看出状态转移方程： \[dp[i] = \min_{j=1}^{i-1}(dp[j] + x ^ 2) \]显然是一个 \(O(n^2)\) 的算法 可以设 \(x_i = pre洛谷-P3195 玩具装箱
玩具装箱 dp + 斜率优化 \(dp[i]\) 表示前 \(i\) 个物品的最小代价，\(pre[i]\) 代表前 \(i\) 个物品的长度前缀和 设 \(x = pre[i] - pre[j] + i - j - 1 - L\)，容易看出状态转移方程： \[dp[i] = \min_{j=1}^{i-1}(dp[j] + x ^ 2) \]显然是一个 \(O(n^2)\) 的算法 可以设 \(x_i = pre