最近集训做了不少题，在这里整理一下其中有趣的题目。
有趣的题目是指：弱弱的icebound想一想可以做得出来的题，并且不是很难写，不毒瘤，也不太水的题。
按倒序吧：
第二次比赛：
Gym – 101606L Lounge Lizards
有一些蜥蜴，第i只蜥蜴站在(xi,yi)点，他们有各自的高度hi。点(Tx,Ty)处有一个电视机，蜥蜴们想要看电视，但是高度高的蜥蜴会挡住高度低的蜥蜴。
求最多有多少只蜥蜴能看到电视。
首先考虑弱化问题：如果蜥蜴们不站在平面上，而是站在数轴上，答案是什么呢？
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矩阵优化DP总结
最近莫名其妙的做了许多矩阵优化DP的题。。。在这里做一下总结。。。
矩阵优化dp，是将dp的状态化为矩阵，dp的转移也化为矩阵，将转移变为矩阵乘法的过程。
1.什么样的题可以用矩阵优化？
目前发现两类：
第一类：
线性常系数递推方程，就是像斐波那契数列那样的（f[i]=f[i-1]+f[i-2])
对于这样的题，我们需要构造2个矩阵，初始矩阵，转移矩阵。
初始矩阵我们一般认为是列向量，转移矩阵一般为一个N*N的方阵。
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【寒假训练】简单dp总结
正文之前的一段话：假期马上就结束了，要回去上学了！
话说，开学之后，学校里估计得被挤爆了，那么多人，以前的惬意生活估计一去不复返了。（据说食堂吃饭都要抢饭，真的醉了）
不过也好，和其它学院的兄弟姐妹们在一起，也可以互相学习吧？
本来假期我是有个自己的计划的，但是学长们搞了小训练赛，每天5到10个题，做完就啥也不想干了。。。。而且导致脑子一团混乱。
在这里整理一下我现在对DP新的理解吧。
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关于DP中根据相邻状态转移减少冗余量优化的一些见解
众所周知。。dp的优化有很多种。。最主要的就是借助数据结构优化。。
这里介绍一种优化方法，比较偏门，并不借助数据结构优化，但是对于某些dp方程可以有效地降低转移复杂度。 第一次写正经的文章。。。不要喷我。。