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摘要： AI写的，但是也够用了。本身移码就是个比较少见的东西。 在计算机组成原理的语境下（结合你之前问的源码、编译，这肯定是计算机领域的问题），“移码”（又叫偏移码，英文为 Offset binary 或 Biased code）是一种用无符号数来表示有符号整数的编码方式。 它的核心逻辑就一句话：把一个真值 阅读全文

摘要： 待补，含部分AI 浮点数是遵循 IEEE 754 的标准规定存储的，浮点数主要是由符号位，指数位和尾数这三部分组成的，而且有一些特殊的规定，其中包含 NaN 这个恶心人的玩意。 浮点数主要也就是32位单精度和64位双精度这两种： 特性 单精度 (float) 双精度 (double) 总位数 32 阅读全文

摘要： 朴素的试除法 这里将从本质去分析这个简单的算法, 如果只是背模版, 请直接看代码, 或其他题解 算数的基本定理: 每个数N都可以唯一分解成一堆质数相乘的形式 即N = p1^b1 * p2^b2 * p3^b3 * ... * pk^bk;(p为质数) 分解质因数 和试除法判断质数有点像 按正常思路 阅读全文

摘要： 约数个数 在小于 \(10^5\) 的数中，一个数最多有128个因子。 在小于 \(10^5\) 的数中，一个数最多有 \(128\) 个因子。 在小于 \(10^6\) 的数中，一个数最多有 \(240\) 个因子。 在小于 \(10^7\) 的数中，一个数最多有 \(448\) 个因子。 在小于 阅读全文

摘要： 对于树来说，创造一颗树，比优化一棵树要简单得多。 如下面这道题：CF_GYM_105930_H 最小生成树， 这题就是变量下，最优化最小生成树，一般来说，我们很容易想到两种思路，一种是先做一遍最小生成树，然后再利用这 \(k\) 条边优化，但是稍微一试，就容易发现，这并不简单，一方面是要优化哪一条边 阅读全文

摘要： 个人的一些，不太成熟的思想。 比赛有很多策略，好的策略事半功倍，可以减少不必要的时间损失，或者为题目争取更少的罚时。 模拟样例（危险） 这是一种非常危险的方法，用好了可以帮助做题，但是一旦没想出来，它的耗时是非常严重的，一般情况下，除非实在是做不出来了，或则实在没别的题做了，不然不能使用此法。 本身 阅读全文

摘要： 本质上就是贪心，把边从小到大排，然后选边。按这个思路根据排法不同，就可以得出各种生成树。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; const 阅读全文

摘要： 这是个人对一些、语言内部大体运行逻辑的整理，包括 C++，Java，Python 和汇编。很多来自于网络，不保证完全正确，有错请指出。 C++ 的具体细节见这篇文章：深入理解 C++ 编译过程：从源码到可执行程序的完整工具链 - 知乎。而这里要写一下，理解的东西，不同的架构有不同的指令集，这个指令集 阅读全文

摘要： 本质上还是差分，但是实现形式上差了不少。 树上差分的本质就是根节点的权值等于子树的权值和，从而实现修改一个节点就影响整个包含这个点的节点，这种影响是向上的。设 \(a\) 原数组，\(c\) 为差分数组那么关系就是 \(c_{u} = a_{u} - \sum {c_{son}}\)。 给 \(u\ 阅读全文

摘要： 溢出时判断 溢出是未定义行为（即 UB），一般情况利用是没有问题的，但是在判断时会出现 bug，如以下代码： int check(int x) { return x + 1 > x; } 在 \(x\) 不等于 \(inf\) 时这个函数的返回值始终为 \(1\)，因为溢出是未定义行为，编译器会略过 阅读全文