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Brilliant11001
一只会咬人的氯化氢~
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2024年7月25日
CF1108F 题解
摘要: 题目传送门 题目大意: 给定一个有 \(n\) 个点,\(m\) 条边的无向连通图,每次操作是将某条边的权值加一,求最少操作次数使得该无向连通图的最小生成树唯一。 修改操作不能改变 MST 的权值和。 思路: 修改操作不能改变 MST 的权值和。 这句话很关键,它告诉我们只能在最开始的最小生成树上考
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posted @ 2024-07-25 08:08 Brilliant11001
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2024年7月24日
状态压缩 dp
摘要: \(\texttt{0x00}\):概念 状压 DP 是动态规划的一种,通过将状态压缩为整数来达到优化转移的目的。 \(\text{ OI Wiki}\) 简单说来,就是我们通过普通的状态表示无法直接推出状态转移方程了,这时候将当前状态拓展的“轮廓”作为状态表示的一维,而考虑到空间复杂度和计算机原理
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posted @ 2024-07-24 22:06 Brilliant11001
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2024年7月23日
笛卡尔树
摘要: \(\texttt{0x00}\):前置芝士 二叉搜索树 堆 单调栈 \(\texttt{0x01}\):概念 笛卡尔树是一种二叉树,每一个结点由一个键值二元组 \((k,w)\) 构成。要求 \(k\) 满足二叉搜索树的性质(左小右大),而 \(w\) 满足堆的性质(大根堆或小根堆)。 q1:这么
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posted @ 2024-07-23 15:10 Brilliant11001
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离线分治算法:cdq 分治
摘要: \(\texttt{0x00}\):前置芝士 归并排序; 树状数组; 重载运算符(这个大概都会吧)。 \(\texttt{0x01}\):介绍 cdq 分治是一种离线分治算法,可用来处理以下几种问题: 解决和点对有关的问题。 1D 动态规划的优化与转移。 通过 CDQ 分治,将一些动态问题转化为静态
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posted @ 2024-07-23 15:09 Brilliant11001
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斜率优化
摘要: 1. 基本形式 \[dp[i] = \min\limits_{L(i)\le j\le R(i)} \text{(或max)}\{dp[j] + val(i,j)\} \]其中与单调队列优化不同的是,单调队列优化的针对对象是多项式 \(val(i,j)\) 的每一项仅与 \(i\) 或 \(j\)
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posted @ 2024-07-23 15:09 Brilliant11001
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无向图的双连通分量
摘要: \(\texttt{0x00}\) 一些概念
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posted @ 2024-07-23 15:07 Brilliant11001
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有向图的强连通分量
摘要: \(\texttt{0x00}\) 一些概念 什么是“流图”? 给定有向图 \(G = \{V, E\}\),若存在 \(r\in V\),满足从 \(r\) 出发能到达 \(V\) 中的所有点,则称 \(G\) 为一个 “流图”,记为 \((G,r)\),其中 \(r\) 称为流图的源点。 在一个
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posted @ 2024-07-23 15:07 Brilliant11001
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树上公共祖先(LCA)
摘要: \(\texttt{0x00}\) 概念 给定一棵有根树,若节点 \(z\) 既是节点 \(x\) 的祖先,又是 \(y\) 的祖先,则称 \(z\) 是 \(x,y\) 的公共祖先。在 \(x,y\) 的所有公共祖先中,深度最大的一个称为 \(x,y\) 的最近公共祖先,记为 \(\texttt{
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posted @ 2024-07-23 14:43 Brilliant11001
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差分约束学习笔记
摘要: \(\texttt{0x00}\) 概念 差分约束系统是一种特殊的 \(n\) 元一次不等式组。 差分约束系统 是一种特殊的 \(n\) 元一次不等式组,它包含 \(n\) 个变量 \(x_1\sim x_n\) 以及 \(m\) 个约束条件,每个约束条件是由两个其中的变量做差构成的,形如 \[x_
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posted @ 2024-07-23 14:42 Brilliant11001
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图论的一些建图小技巧
摘要: \(\texttt{just some tips……}\) \(\texttt{0x00 Lead in}\) 我们知道,图论的难点一般都不在算法的模板和原理,而在于对于题意的抽象,也就是:建图。 所以,如何建图在很大程度上影响了你能否做出这道题。 \(\texttt{0x01 tip1}\):虚点
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posted @ 2024-07-23 14:41 Brilliant11001
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