我們知道當斜率優化dp中的點的x座標不單調時，需要splay來維護凸殼，但是**量比較大，容易寫掛。
我們還有一種神奇的做法：cdq分治。
先把n個狀態排成乙個序列。考慮乙個分治過程solve(l,r)，每次分成[l,mid],[mid+1,r]兩部分。
顯然對於fi只和1~i-1有關，所以我們solve(l,mid)遞迴求解，即可得到[l,mid]的所有f值。
現在我們需要考慮用[l,mid]中求出的值去更新[mid+1,r]中的待求的f:
這個子問題已經是靜態的了，然後我們就可以排序了。
對於[l,mid]中的所有決策點按x排序，然後就可以線性構造出這個凸殼。
再對[mid+1,r]中的狀態按斜率排序。這樣又能線性在凸殼中找到最優點。是不是很妙啊。
總複雜度o(nlog^2n)。雖然多了乙個log， 但是程式設計複雜度降低了很多，對於寫不動大資料結構的老年人選手是很好的選擇。
cdq分治的這種動態轉靜態的思想特別好，許多資料結構題都適用。
打怪（CDQ分治 斜率優化）
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斜率優化DP學習筆記
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