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2024年4月2日
莫比乌斯反演学习笔记
摘要: 莫比乌斯反演学习笔记 前言 之前学了一遍,只学了朴素的莫比乌斯反演,现在第二次面对不知道能否有所长进。 性质 莫比乌斯反演是数论中的重要内容。对于一些函数 \(f(n)\),如果难以直接求出它的值,但容易求得其倍数和或约数和 \(g(n)\),那么可以通过莫比乌斯函数反演简化运算,从而求得 \(f(
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posted @ 2024-04-02 21:15 DycIsMyName
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2024年3月20日
广义后缀自动机学习笔记
摘要: 广义后缀自动机学习笔记 前言 为了方便,下文有如下约定: 在下文中,广义后缀自动机简称广义 \(\text{SAM}\)。 记 \(|S|\) 为字符串 \(S\) 的长度。 记 \(\sum\) 为字符集,\(|\sum|\) 为字符集大小。 在针对时间复杂度的分析时,\(n\) 指 \(\t
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posted @ 2024-03-20 21:22 DycIsMyName
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2024年3月16日
后缀自动机学习笔记
摘要: 后缀自动机学习笔记 前言 为了方便,下文有如下约定: 在下文中,后缀自动机简称 \(\text{SAM}\)。 记 \(|S|\) 为字符串 \(S\) 的长度。 记 \(\sum\) 为字符集,\(|\sum|\) 为字符集大小。 定义 字符串 \(S\) 的 \(\text{SAM}\) 是一个
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posted @ 2024-03-16 14:50 DycIsMyName
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2024年3月12日
回文自动机学习笔记
摘要: 回文自动机学习笔记 定义 所谓自动机,是一个对信号序列进行判定的数学模型。即对一连串有顺序的信号关于某一个判定给出或真或假的判定。 所谓回文自动机,就是对一个字符串进行其是否为回文串的判定。也就是存储字符串 \(s\) 中的所有的回文串。与 \(\text{Manacher}\) 不同的是,\(\t
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posted @ 2024-03-12 21:55 DycIsMyName
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2024年3月10日
《吕氏春秋》 GXYZ 分传
摘要: 《吕氏春秋》GXYZ 分传 感谢 hz 提供的封面,在此鸣谢。 HZ 的前作 前作链接 luogu+前作链接 博客园 野史 《吕氏春秋》刘本+《吕氏春秋》(补充/后备资源) 前言 虽然波波离开了 HZ,但到达了 GXYZ。OI 之路不会断裂,《吕氏春秋》也将代代传承。 正文 2024.03.03 这
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posted @ 2024-03-10 19:53 DycIsMyName
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2024年3月9日
Manacher 学习笔记
摘要: \(\text{Manacher}\) 学习笔记 定义 所谓回文串,指的是对于一个字符串 \(s\),若它的长为 \(n\),下标从 \(1\) 到 \(n\),如果 \(\forall i\in [1,n],s_i=s_{n+1-i}\),那么字符串 \(s\) 是一个回文串。 给定一个字符串 \
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posted @ 2024-03-09 17:06 DycIsMyName
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2024年3月7日
后缀数组学习笔记
摘要: 后缀数组学习笔记 定义 所谓后缀,指的是对于一个字符串 \(s\),如果它的下标从 \(1\) 到 \(n\),那么对于 \(s\) 的一个后缀 \(i=s[i\dots n]\)。 所谓后缀数组 sa[],就是按照这些后缀的字典序排序后得到的数组。更具体的,后缀数组 sa[i] 中存储的是字符串
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posted @ 2024-03-07 21:50 DycIsMyName
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虚树学习笔记
摘要: 虚树学习笔记 定义 虚树指的是不同于原树(我称之为实树)的重构树,使得在同样能够求解的情况下,整棵树的节点数更少,从而使得在存在多次询问时,一些复杂度关于树的节点数的树上算法能够在时限内求解。 常用场景 一般来说,虚树的使用场景比较单一,常见于在实树上存在一些特殊节点,并且答案与这些节点有关的题目,
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posted @ 2024-03-07 21:27 DycIsMyName
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线性基学习笔记
摘要: 线性基学习笔记 定义 线性空间 \(V\) 内的一个极大线性无关组是 \(V\) 的一组 hamel 基 或 线性基,简称 基。 以上内容是 OI WIKI 中提及的定义。 更具体一点来说,对于一个向量组 \(v\),如果满足对于任意的取值,使 \(\sum_{i=1}^n\alpha_iv_i\n
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posted @ 2024-03-07 21:27 DycIsMyName
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网络流学习笔记
摘要: 网络流学习笔记 本来是不想写的,因为不想在里面博客插入图片,但是发现网络流似乎可以牵扯出许多不为人知的图论内容,因此特此写一篇博客铺路。 前言 网络流是一种说难也不难,说简单也不简单的结构。难就难在对于一道题来说,我们难以分辨需要用到什么算法,怎么建图,因此,我们只能多做多练,积累各种各样的模型。
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posted @ 2024-03-07 21:27 DycIsMyName
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