第五周有点漫长。。题打得有点磨，急躁，自卑等等负面情绪不断出来(ㄒoㄒ)
线段树真难，dp也真难。。如果线段树是有思路实现不了，dp就是完全没思路，核心思想就是找一个转移方程，然而ヽ(´¬`)ノ
寻找dp的转移方程真是一个艰难的过程，同时还伴随着恐怖的状态压缩，也没有什么固定的套路和方法，只能靠多练习和领悟了(?•ω•?)
dp也就是动态规划是针对一类最优解的算法，核心思想是类似分治，把一个问题分解成若干个子问题，通过每一个子问题的最优决策得到最优解(～￣▽￣)～
dp的实现有递推，也有记忆化搜索，也就是从下至顶，和从顶向下， 也就是递推和递归两种实现方法，具体哪个视题目而定，肯定是哪个简单好实现用哪个?(?????)?
接下来盗用一下，学长ppt里的概念φ(>ω<*)
首先，动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法(～￣▽￣)～
然后，把问题分成几个相互联系的有顺序的几个环节，这些环节即称为阶段。︿(￣︶￣)︿
再然后，某一阶段的出发位置称为状态。通常一个阶段包含若干状态。(o?▽?)o
再再然后，决策就是从某阶段的一个状态演变到下一个阶段某状态的选择。ヾ(?∀?ゞ)
再再再然后，由开始到终点的全过程中，由每段决策组成的决策序列称为全过程策略，简称策略。(????)?"""
最后，前一阶段的终点就是后一阶段的起点，前一阶段的决策选择导出了后一阶段的状态，这种关系描述了由i阶段到i+1阶段状态的演变规律，称为状态转移方程。ヾ(??▽?)ノ
动态规划适用的基本条件，具有相同子问题，满足最优子结构，满足无后效性，解决动态规划问题的一般步骤就是ヽ(?∀?)?(?∀?)?
第一步：找到一个原问题，并分析它的子问题，(??∀?)?
第二步：根据原问题和子问题确定状态，ヾ(o´∀｀o)?
第三步：确定状态转移方程，ヾ(●´∀｀●)
第四步，确定编程实现方式。(?▽?*)
dp问题最经典的还有背包问题，这里挂上dd大佬的背包九讲链接https://blog.csdn.net/ling_du/article/details/41594767大佬牛bi（自行和谐）(￣３￣)a
最后还有就是状态压缩的dp，状态压缩不只是dp,很多类型都有状态压缩,核心思想就是用二进制来优化，只能先挖个坑先了ヽ(´¬`)ノ
啊啊啊，集训就这么结束了，可是感觉自己还是很菜，还是那么贪玩，唉，upupupup(*^o^)人(^o^*)
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