09 2018 档案
摘要： 很小的时候，我就很好奇，我大天朝$13$亿人，人口普查怎么查出来的。 然后我脑补了一下，一个苦行僧手里拿着一本册子从南走到北，从白走到黑，碰到一个人就画正字。然后用双脚丈量一波全国的土地，统计出我国人口。 这刚刚好也能解释，为啥人口普查那么久才进行一次了。因为统计员统计一次要很多年。
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1009" 高精度加法： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9722610.html" 之所以在运算法则这个分组的最后一篇博客写这道题是因为之前没写过高精乘低精，也没讲过压位
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P2005" 高精除低精： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9724556.html" 高精度除法板子。和高精除低精不同的是，除数不能直接去和当前位相除，而是能减一次算一次…
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1480" 高精除低精板子题，灵性地回忆一下小学时期列竖式的草稿纸即可。 时间复杂度：$O(len)$ 空间复杂度：$O(len)$ 代码如下：
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1303" 高精度乘法板子题，灵性地回忆一下小学时期列竖式的草稿纸即可。 时间复杂度：$O(len^2)$ 空间复杂度：$O(len)$ 代码如下：
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P2142" 高精度减法板子题，回忆一下小学列竖式打草稿的过程即可。 时间复杂度：$O(len)$ 空间复杂度：$O(len)$ 代码如下： c++ include include include using
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1601" 高精度加法板子。我们灵性地回忆一波小学学加法列竖式的场景（从$6$岁开始口算从未打过草稿的大佬请出门左转）。 我们用$a$，$b$数组存加数，$c$数组存和。根据加法法则，$c[i]=a[i]+
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摘要：二进制前置技能： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9698694.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1100" 按题意模拟即可。 时间复杂度：$O(logn)$ 空间复杂度：$O(logn)$
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摘要：二进制前置技能： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9698694.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P3908" 首先，异或是具有交换律和结合律的（自己推推就知道了）。 然后我就一直在想怎么统计每
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摘要：二进制前置技能： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9698694.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P2431" ~~表示比起正妹更喜欢软妹~~ 我们把$a$和$b$全部转换成二进制，就会得到两个
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摘要：二进制前置技能： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9698694.html" 题目传送门： "http://poj.org/problem?id=1995" 题目就是求$\sum_{i=1}^na[i]^{b[i]}mod$ $m$。我们只要会快速求$a^b$就行了
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摘要：计算机使用$2$进制，这是众所周知的。在学习$OI$的过程中，$2$进制也显得尤为重要。有时候，细节决定成败，所以我想总结一下容易被遗忘和误解的关于$2$进制的知识。 1、运算符 &：与。1&1=1，1&0=0，0&0=0；（同真为真） |：或。1|1=1，1|0=1，0|0=0；（一真俱真） ^：
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摘要：苍穹之下，万物有序。在$OI$中，排序也是必不可少的技能。排序可以分为依赖于比较的排序和不依赖比较的排序，根据时间复杂度还可以继续细分为三类： $O(N^2)$排序： "选择排序" ， "插入排序" ， "冒泡排序" $O(NlogN)$排序： "快速排序" ， "归并排序" 以上五种排序都是基于比
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摘要：题目传送门： "https://codeforces.com/problemset/problem/670/C" 所谓离散化，就是将数值并不相邻的$n$个数据与$[1,n]$之间的整数一一对应，并且相对大小关系依然满足原数列的相对大小关系。 比如$1234,123,23,4245,2$就可以转化成$
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1177" 我对计数排序的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9649032.html" 所谓基数排序，我们可以简单的理解成是多关键字的计数排序。 假设我们要排序一些数
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摘要：所谓计数排序，就是建立在计数上的排序。 计数排序不以比较为基础，所以可以打破比较排序$O(nlogn)$的复杂度下界。 我们只要计算出比$i$小的数字有多少个，就可以知道$i$在数据里的排名。然后根据排名，我们就可以反造一波排好序的数据了。 我们用$rk[i]$记录第$i$个数据的排名，$sum[i
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1138" 桶排： 对于值域在可以接受的范围内时，我们可以用不依赖比较的桶排去将数据排序。因为桶排不依赖比较排序，所以他可以打破$O(nlogn)$的复杂度下界，变成$O(max value)$的，不过时间
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1908" 所谓逆序对，就是序列中$a[i] a[j]$且$ia[pos2]$，那么$[pos1,mid]$都将比$a[pos2]$大，就会产生$mid pos1+1$对逆序对。 区间内部的逆序对我们在递归
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1177" 归并排序： 1、先将$a$数组的区间$[l,mid],[mid+1,r]$排成有序的。 2、然后将$a$数组的区间$[l,mid],[mid+1,r]$合并起来，放到$p$数组里去。 那么如何合
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1177" 快排是一种对于冒泡排序的优化。 对于区间$[l,r]$，我们选择一个键值$k$，让比$k$小的值全部放在左半部分，比$k$大的值全部放在右半部分,，等于的不管。然后对于冒泡排序的$n^2$次比较
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1104" 题目很简单，我主要是来讲冒泡排序的。 所谓冒泡排序，流程如下： 每次确定一个$rk$(从$n$到$1$递减)。然后每次从$1$到$rk$去将数字两两比较，把大的（或小的）往后放。一遍下来，$a[
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1104" 题目很简单，我主要是来讲插入排序的。 所谓插入排序，就是从待排序数组不断将数据插入答案数组里。 假设前$i$位都排好了，我们要把第$i+1$个数字扔进答案数组里。我们先找到答案数组里第一个比这个
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摘要：题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1104" 题目很简单，不过我是来讲选择排序的。 选择排序$(Selection sort)$是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=5443" 这题能在暴力美学分组中占压轴地位，是不简单的。我从未见过如
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1218" 想不到当初的HNOI居然如此的灵性。 直接$5000^2$
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P3407" 虽然这道题值域范围很大，但是$n$还在可以接受的范围。 我们灵性的理解一下，如
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1142" 这题可谓十分暴力了…… 直接$n^2$枚举两个点确定一条直线，然后再$O(n)
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1358" 因为本分组讲的主要是暴力之美……所以关于组合数的部分就不多言了。 总之，这道题
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P1236" 算$24$点应该是大家耳熟能详的游戏了…… 这题$SPJ$，要求把两个要运算的
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "https://www.luogu.org/problemnew/show/P2003" 我们先来灵性地怼一波出题人： 首先他在题目描述的第一段的最后一句话如是说道：“
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "http://www.joyoi.cn/problem/tyvj 1266" 这道题的状态空间就是经过若干次开关灯之后每盏灯的状态。 然后我们可以一行一行的来开关灯。首
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摘要：我对状态空间的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9622590.html" 题目传送门： "http://poj.org/problem?id=1958" 题目要我们求四柱汉诺塔的步数最小值，将盘子数在$1$到$12$之间的全部求出来。 状态空间即为移动盘子对
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摘要：所谓状态空间 几何当中最基础的元素是点线面，点组成了线，线组成了面，面组成了多面体。 再之后各种不规则的怪诞的图形也可以被划分为点、线、面。 现实世界由几何构成，那么抽象世界则是由状态空间构成的。 所以，状态空间之于抽象世界，就相当于点线面之于几何世界。 ~~这波口胡很灵性，我自己都差点信了~~ $
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摘要：一个$OIer$要写多少$for$ 才能被称为一个$OIer$ 一位巨佬要爆过多少次零 才能在省选逆袭 手指要多少次掠过键盘 才能安心地休息 $OI$啊 我的朋友 在风中$AK$ 孤独地在这风中$AK$ 一道题要被刷多少年 才能被$OJ$淘汰 一些$OIer$要拼杀多少天 才能被容许自由 一位选手要
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摘要：我对遗传算法的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.html" 我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 我对爬山算法的理解： "https://www.cnblogs.co
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摘要：我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 我对爬山的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9555215.html" 题目传送门： "http://poj.org/problem?id=13
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摘要：我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 我对爬山的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9555215.html" 题目传送门： "http://poj.org/problem?id=20
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摘要：我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 我对爬山的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9555215.html" 题目传送门： "http://poj.org/problem?id=24
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摘要：我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 我对爬山的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9555215.html" 题目传送门： "https://www.lydsy.com/JudgeO
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摘要：我对模拟退火的理解： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9580982.html" 题目传送门： "https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2428" ~~遗传算法和爬山算法在$OJ$上$A$题的可能性太小了，
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摘要：前置技能——爬山： "https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9555215.html" 模拟退火是一种非常好的随机化算法，是爬山算法的改进版，它的灵感来源于金属冶炼退火，和遗传算法一样，也是一种大自然馈赠给我们的自适应随机化算法。 有兴趣的同学可以去看看遗传算法： "htt
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