随笔分类 - 具体问题
摘要：算法 朴素的贪心从性质上就不可能通过, 考虑换一种方式 注意到当 \(C\) 即总项目数确定时, 我们是有办法确定是否可行的 不难发现, 对于确定当前的元素 \(a_i\) , 我们可以分类讨论 \(a_i \geq C\) 显然的, 当 \(a_i \geq C\) 时, 无论如何也只能贡献 \(
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摘要：算法 题意很明确了, 考虑单个矩形 我们注意到, 当选择 \(i\) 个横行时, 下一次选择纵列的代价可以减少 \(i\) , 同理, 当选择 \(j\) 个纵列时, 下一次选择横行的代价可以减少 \(j\) 这里有一个很好的性质, 对于单个矩阵, 贪心是正确的, 具体的, 每次贪心的选择代价最少的
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摘要：算法 先转化题意 \(n\) 个长为 \(m\) 的字符串 假设按顺序找到 \(\rm{n, a, r, e, k}\) 这几个字符的数量为 \(q\) , \(\rm{n, a, r, e, k}\) 出现的总数量为 \(p\) 求最优的拼接方法, 使得 \(q - (p - q) = 2q -
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摘要：算法 一眼顶针, 鉴定为树形 \(\rm{dp}\) 套路的, 设 \(f_{i, 0/1}\) 表示以 \(i\) 为根的子树, 是否加强 \(i\) 的最大点权和 状态转移方程为 \[\begin{cases} \displaystyle f_{u, 1} \gets \sum_{v \in \
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摘要：算法 题意是清楚的, 我们注意到, 类似于这种框图问题, 考虑使用轮廓线 \(\rm{dp}\) 首先要确定几种情况, 观察样例就可以知道, 分割完一个选区之后, 只有这几种情况 所以我们记录 \(s\) 表示当前决策点处轮廓线长什么样 , \(i\) 表示这是决策点是第几列(?) , 就有定义 \
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摘要：算法 题意没什么可以转化的，已经很明确了。 容易发现当 \(k\) 确定且要进行移除前缀操作时，一定要尽可能的使前缀更大不然一定不优。 考虑动态规划，令 \(dp_i\) 表示移除 \(a\) 数组的前 \(i\) 项所需的最小总成本。 可以发现 \(dp_i\) 可以从 \(dp_j, 0 \le
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摘要：算法 转化题意: 给出一个无向正权无自环图 要求对于每个点 经过它的最短"简单环"的长度 有一种错误的思路, 对于每次询问 我们以该点 \(s\) 作为起点 先处理出到其余每点的最短路, 从一条边走回来即可 这个思路容易找到反例, 具体的, 我们显然可以发现如果 \(s\) 分别到 \(u\) 和
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摘要：算法 仔细做题可以发现, 一定是上半区下半区匹配, 特别的, 对于 \(N\) 为奇数的情况, 中间值可以任意归为上半区下半区 问题转化为将 \(A\) 任意上半区的数移动对应到 \(B\) 任意下半区的数, 完成之后 \(A\) , \(B\) 一定匹配 显然的, 将 \(A\) 中上半区的数和
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摘要：算法 首先, 合法路径上至少有两条边颜色不同, 我们考虑正难则反, 统计不合法的数量, 那么合法数量就等于总可能数 \(-\) 不可能数 中间转化的部分在这里写没有什么意义, 跳转至 Luogu 题解区 那么我们的问题转化成, 如何计算多条路径中, 某些路径不合法的情况数 首先我们需要考虑, 对于每
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摘要：算法 赛时也是想到了大部分吧, 实现上还是有问题 这里给出一种判断自己是否想出了正解的办法: 如果问题足够复杂, 解法足够简单, 那么是错的, 因为我不是天赋哥 转化题意 对于序列 \(s\) , 找出一段区间 \([L, R]\) , 使得区间长度至少为 \(k\) 的前提下, 令所有数的 \(\
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摘要：算法 先转化题意 在有 \(n\) 个点 \(m\) 条边的有向图上, 从点 \(S\) 开始, 最终到达一个拥有酒吧的点 求途径最大点权和, 其中可以重复经过一个点, 但是点权和不再计算 现在动用一下注意力, 在抽象有向图上不好处理, 我们考虑 \(\rm{DAG}\) 的情况 显然的, 对于一个
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