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2019年3月7日
topcoder SRM642 div1 hard WheelofFortune
摘要: 题目链接: "vjudge" 大意:有两个人参加一场游戏,这个游戏在一个编号为$0\text~n 1$的轮盘上进行,一开始轮盘上的数字均为0;一共有$m$轮,每一轮都有一个操作参数$s_i$,主持人等概率置顶某个位置$j$,从$j$开始数$s_i$个位置,每个位置上的数+1(这两个人均不知道主持人所
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posted @ 2019-03-07 01:16 EncodeTalker
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2019年3月4日
bzoj1559 [JSOI2009]密码
摘要: 题目链接: "[JSOI2009]密码" 我们先看第一问:输出方案数 我们把所有给出来的串丢到AC自动机里面去,然后在建出来的$trie$图上跑dp 由于$n\leq 10$我们很自然的就想到了状压 记$dp[i][j][sta]$表示原串匹配到了第$i$位,在AC自动机里走到了第$j$个节点,已经
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posted @ 2019-03-04 01:10 EncodeTalker
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2019年3月1日
bzoj4199 NOI2015 品酒大会
摘要: 题目链接: "NOI2015 品酒大会" 注意到题目中的”两杯$r$相似的酒也是$i$相似的($0\leq i include include include include include include include include using namespace std; typedef l
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posted @ 2019-03-01 01:15 EncodeTalker
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2019年2月26日
Yahoo Programming Contest 2019 补题记录(DEF)
摘要: D Ears 题目链接: "D Ears" 大意:你在一个$0 L$的数轴上行走,从整数格出发,在整数格结束,可以在整数格转弯。每当你经过坐标为$i 0.5$的位置时($i$是整数),在$i$的位置放置一个石子。现在给出最后的石子序列,但这个序列有可能是不合法的,定义一次操作是将第$i$个位置上记录
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posted @ 2019-02-26 21:53 EncodeTalker
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2019年2月25日
atcoder NIKKEI Programming Contest 2019 E - Weights on Vertices and Edges
摘要: 题目链接: "Weights on Vertices and Edges" 题目大意:有一个$n$个点$m$条边的无向图,点有点权,边有边权,问至少删去多少条边使得对于剩下的每一条边,它所在的联通块的点权值和大于等于该边的边权 其实是蛮简单的一道题目,为什么当时就自闭了呢。。。 正向删边明显不靠谱,
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posted @ 2019-02-25 00:37 EncodeTalker
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2019年2月21日
后缀数组小结
摘要: 后缀数组(SA)是解决一系列字符串问题的强有力的工具 后缀数组的本质其实是对字符串$s$的所有后缀按照字典序从小到大排序 比如说,对于字符串$s="aabbabab"$,我们将它的所有后缀排序得到如下的结果 $aabbabab$ $ab$ $abab$ $abbabab$ $b$ $bab$ $ba
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posted @ 2019-02-21 23:39 EncodeTalker
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2019年1月21日
codeforces1096G Lucky Tickets
摘要: 题目链接:https://codeforces.com/problemset/problem/1096/G 大意:给出$k$个数码$d_1,d_2,\cdots,d_k$,构造一个由这$k$个数码组成的$n$位数(可重复使用数码),使得该数的前$\frac{n}{2}$位数码之和等于后$\frac{
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posted @ 2019-01-21 16:16 EncodeTalker
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2019年1月18日
NTT算法小结
摘要: 从理论上说,经过人们优化的FFT已经十分优秀,能够处理大部分的多项式乘法,但是有的时候仍然会出现下面的情况: 1)常数仍然比较大 2)在进行与整数有关的FFT时,发现得到的结果是一堆诡异的数,你需要不停的和精度搏斗 那么在这时,你就需要学会快速数论变换(NTT) 前置芝士 快速傅里叶变换 你可以上网
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posted @ 2019-01-18 01:25 EncodeTalker
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2019年1月3日
FFT算法小结
摘要: 都应该知道多项式是什么对吧(~~否则学什么多项式乘法~~) 我们用$A(x)$表示一个$n 1$次多项式,即$A(x)=\sum_{i=0}^{n 1} {a_i} x^i$ 例如$A(x)=x^2+3x+1$就是一个$x$的二次多项式 多项式的加减都接触过,就是合并同类项的过程 乘法也很简单,就是
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posted @ 2019-01-03 00:11 EncodeTalker
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2018年12月27日
[USACO18DEC]Balance Beam
摘要: 题目链接: "这里" "或者这里" 答案是很显然的,记$g(i)$为在$i$下平衡木时的期望收益 那么$g(i)=max(f(i),\frac{g(i 1)+g(i+1)}{2})$ ~~好了做完了~~ TMD这个式子有和没有有什么区别啊(还是有区别的) 我们考察那些$g(i)=f(i)$的点 更特
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posted @ 2018-12-27 13:41 EncodeTalker
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