随笔分类 - 算法基础
摘要：GSS问题(二) 仍然是线段树的应用模板题,非常经典 题面 $n$个数,$n\leqslant1e5$,和$\leqslant10^{18}$,全是自然数 ~~翻译:long long能过~~ 给出两种操作: 区间开方$\rightarrow$将区间每一个数单独开方,下取整 区间求和$\righta
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摘要：学着zkw突然回来整理平衡树 平衡树呢,是一种比较毒瘤的数据结构, 首先,其种类非常多,实现原理也各有差异,各有千秋, 而且其应用也非常广泛, 之前看见_rqy说不会线段树然后敲了一个平衡树A掉题目 所以我将分类整理各类平衡树 说到Splay,第一次正式学习是在qbxt的晚自习,然而并没有听懂,最近
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摘要：我觉得数据结构比其他东西有趣多了,所以我现在沉迷数据结构... 正题: 主席树 又名可持久化线段树,(其实应该反过来,最后说说这个问题[doge]) 建议先掌握线段树 所谓可持久化,顾名思义,就是"持久",也就是~~运行时间长~~, 非也,是支持关于历史版本的操作, 举个栗子: 现在给定数列$a$,
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摘要：自从漫长暑假的两次培训由于某些原因就再没整理过博客 仔细分析一下qbxt的教学模式已经内容,无非就是讲知识点,讲题目罢了,而且为了赶进度,速度也非常快 那么把qbxt整理博客拆分成若干的知识整理博客以及题目整理博客,而非以往的单纯罗列知识点的,对于那些难题写一写口胡思路但是对其算法没有进行实现,甚至
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摘要：今日wz来相会,相与坐在机房中 心中但念此客贵,忙请大佬入座中 不知触控何处关,大佬悠然敲键盘 重启过后猛然觉,博客未存车已翻 译文:关闭触控板重启以后发现博客没存 我尽量还原 补下昨天贪心: 看到这道题第一感觉就是让快的来回跑,送人就行 看下样例: 易证,如果让快的来回送(就是1),需要20分钟
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摘要：思想迟到了（装机呢），尽快赶上 今天培训最先开始讲了个模拟 模拟 本以为不用听，然而老师讲了下一些不得不听的东西 讲了一些代码习惯的养成 ~~比如说码风~~ 模拟考的是细心，是将人类语言转为的电脑语言的能力 而且模拟考的题一般代码都非常长 所以一边写对代码非常重要 ~~这个对我真的太真实了~~ 如果
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摘要：一天我在luogu上看到这么一道题: 仔细思考之后... 恩,这不ST表吗! 然后一看数据范围: (这图片是不是特别熟悉...) 听说有同学改了改数组大小,把ST板子往上一粘... 并且一看这两个点一定是无可挽回的,无论怎么优化, 所以说即使这个算法拿到了这个题的大部分分,这个算法还是不适合的 这说
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摘要：之前在澡堂学过这么个东西，听课时理解非常透彻,然后做题时是这种状态: 因为并没有切板子题,最近切掉以后看同桌,他默默地说了一句话: 我是什么时候A的来着... 我当时就心态爆炸... 现在来进行简单整理 ~~我发现想黈之前的博客非常难,因为之前写的博客都是什么东西啊~~ 其实我本身来讲也能理解~~(
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摘要：最初等版本的线段树 你以为我是树状数组? 其实我是线段树哒! 这两个东西作为同是数据结构又同是树状的东西,很让人迷糊, 你看ta们的题号: ~~然而看代码长度就容易区分多了~~ 那么ta们之间到底有什么联系~~(废话,都是树状呗)~~与不同呢~~(名称)~~ 先讲完线段树再归纳整理吧 线段树可维护的
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摘要：树状数组是可用于求区间和并支持单点修改的高效数据结构, 在讲树状数组时往往有这样一张图: 看上去非常恶心,也很难以理解(稍加理解却不知如何实现)... 然而ta的代码非常简短,起码作为一道板子题,ta是非常图样图森破辣... 众所周知,求前缀和的朴素算法思路无比简单,其代码就像这样: // luog
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摘要：ST表是用来求RMQ问题(求区间最大或最小值问题)的实用数据结构,支持$O(nlog_n)$建立,$O(1)$查询,是比较高效的结构 其原理实质上是DP(我最讨厌的东西) 题面: "屠龙宝刀..." 这是一道ST表经典题——静态区间最大值 请注意最大数据时限只有0.8s，数据强度不低，请务必保证你的
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摘要：遇到字符串匹配问题,一般我就只能想到O(nm)的朴素算法... 今天有这样一种算法,使得复杂度变为O(n), 这就是KMP(烤馍片)算法 粘一个模板题先: 给出两个字符串$s_1$和$s_2$，其中$s_2$为$s_1$的子串，求出$s_2$在$s_1$中所有出现的位置。 然后本题还要求输出所有$s
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摘要：主要就是关于重载运算符的问题，矩阵快速幂的思想等同于普通快速幂的思想，但矩阵乘法的“K”要放在两层循环外
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摘要：今天讲STL 1.pair——<algorithm> 声明形如pair<int,int> x;(不是int也可以)，表示x有前后两个成员，都是int类型，调用时写x.first(second); 对pair声明的变量可以不自定义cmp函数，先按照pair中第一个元素优先排序，再按第二个，即第一个元素
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摘要：今天讲图论，顺便搞一搞之前没弄完的前向星dij 1.图的基本概念（课件原话）： G （图）= (V（点）; E（边）) 一般来说，图的存储难度主要在记录边的信息 无向图的存储中，只需要将一条无向边拆成两条即可 邻接矩阵：用一个二维数组 edg[N][N] 表示 edg[i][j] 就对应由 i 到
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摘要：今天讲数论 1.进制问题（将n转换成k进制数）： 1.方法：短除法 将n/k，保存，将商当做新的n，将余数保存，直到商为0，将余数（包括0），倒序输出，即得n的k进制数 2.关于高精四则运算（我本以为不用怎么整的）： 举个加和乘的例子... 众所周知，a+b problem是最简单的红题，再加个*也
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摘要：这么久了突然想起没整过dijkstra... 把模板放这吧 前向星的还在调试...改天放出来
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摘要：今天总的讲些算法，会了的话...看上去好厉害的样子： 1.老朋友动态规划DP： DP重点： 1.边界条件，开头不需处理的数据，比如斐波那契数列中的第一二项 2.转移方程，后面的项需要根据前面几项求出自身值的方程（等式） 套路： 1.定状态， 2.写方程， 3.敲代码 三种用法： 1.顺着推， 2.倒
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摘要：主要内容数据结构： 1.二叉搜索树 一棵二叉树，对于包括根节点在内的节点，所有该节点左儿子比此节点小，所有该节点右儿子比该节点大，（感觉好像二分...） 每个节点包含一个指向父亲的指针，和两个指向儿子的指针。如果没有则为空。每个节点还包含一个key值，代表他本身这个点的权值 常用操作： 插入一个数，
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摘要：今天主要用来铺路，打基础 枚举 没什么具体算法讲究，但要考虑更优的暴力枚举方法，例如回文质数，有以下几种思路： 1.挨个枚举自然数，再一起判断是否是回文数和质数，然而一看就不是最优 2.先枚举质数再判断回文，但质数显然要比回文数要多，较下一种慢 3.先枚举回文数再判质： (1).分别开数组，把每个元
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