系统讲解四边形不等式优化在动态规划中的应用，结合邮局选址等经典问题，推导区间DP的状态设计、转移方程、代价函数高效计算，以及如何利用四边形不等式和决策单调性将复杂度从 O(PV²) 优化到 O(PV)。适合有一定DP基础、希望进阶掌握高阶优化技巧的读者。

深入解析期望与概率动态规划，通过 Codeforces 148D "Bag of mice" 经典题目详细讲解概率DP的状态定义、转移方程推导和代码实现技巧。

一份关于斜率优化DP的详细学习笔记。本文以经典例题「玩具装箱」(P3195 [HNOI2008]) 为例，从推导DP方程，到变形为直线方程，再到理解下凸包的几何直观，最后通过单调队列实现O(N)的完整过程。是一篇适合初学者的保姆级入门教程。

本文为新生夏令营第七次训练赛的题解，详细讲解了 A 到 G 共七道题的解题思路，并提供了 C++ 的代码实现。

本页面将通过两个经典例题，详细介绍如何使用单调队列优化动态规划（DP）问题，将时间复杂度从 O(NK) 降至 O(N)。

从基础的数字计数，到复杂的组合计数与排名问题，本页面通过四个精心挑选的例题，由浅入深地详细讲解数位动态规划（DP）的通用思想、状态设计与多种优化技巧。

提供一个完整的从零开始的流程，使用 `add` 函数作为示例，并包含 `ffigen` 工具的使用。

LaTeX使得在技术博客、学术笔记和在线文档中展示复杂的数学表达式变得非常方便。