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OI 遗产目录
摘要: 鸽子在补文化课。
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posted @ 2025-12-09 16:17 FirCone
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静坐听雨(未完)
摘要: 2019.7.29 ~ 2025.11.29,再见,我喜欢了六年的 OI。
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posted @ 2025-11-30 22:17 FirCone
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给学弟学妹的一封信
摘要: 祝大家好运。
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posted @ 2025-11-30 12:10 FirCone
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NOIP 2025 游记
摘要: 我知道 / 再笨拙的翅膀 / 也能抓住风 ——《笨鸥》
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posted @ 2025-11-27 19:18 FirCone
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2025年12月11日
SAM 及一些扩展
摘要: 理解很浅,而且掺杂大量感性理解。 主要来自 max 的课,稍微抄了一点课件(可以吗?)。也参考了一些博客。 SAM 这里主要记录一些使用 SAM 的基本技巧。 SAM 用于维护所有子串。 SAM 的结构可以看成两部分:DAWG 和 parent tree。 SAM 的结构不对称。 DAWG 是反串
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posted @ 2025-12-11 11:52 FirCone
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自动机上的字符串匹配
摘要: 字符串自动机通常有些共性,尤其是在匹配上。 这里记一些带 fail 树和 ch 边(DAG)的自动机的共性。可以从匹配的角度理解这些自动机。 在匹配上,它们通过跳 ch 边来尾加,在无法尾加时通过跳 fail 边来尽可能维护“后缀”匹配,继续尝试尾加。 本质类似双指针(PAM 较特殊,但差不多),两
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posted @ 2025-12-11 11:51 FirCone
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网络流基础模型小记 Ⅰ
摘要: 这篇博客主要记录我这周学习网络流基础的心得,有一些基本的模型。 二分图、DAG、无向图 上的那些经典模型可能会放在之后的博客。咕。 技巧 1. 拆点、点边互化 我理解的拆点指:拆成入点和出点;原图边为出点向入点,点内边为入点向出点,入点出点分别连源汇或汇源。 拆点可以将入点和出点看做二分图的两部分,
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posted @ 2025-12-11 11:48 FirCone
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《对互异关系的容斥》学习笔记
摘要: 原论文:《对互异关系的容斥》。 还参考了:《互异关系容斥&集合幂级数小记》。 问题 问题:给定集合 \(S\),求有多少 \(S\) 的大小为 \(n\) 的子集满足元素 \(\oplus\) 和为 \(k\)。 给子集中的元素确定顺序:给定集合 \(S\),求有多少长度为 \(n\)、值域为 \(
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posted @ 2025-12-11 11:46 FirCone
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反演的 GF 形式及多维反演
摘要: 待学习:符号化方法,但是从集合幂级数推下来。 概述 定义 用多元 GF 定义集合幂级数: 可重集 \(S\) 可能含有不同元素 \(x_1,x_2,\ldots,x_n\),个数分别为它们的指数。 对于不可重集合 \(S\),将 GF \(\bmod x_1^2,\ldots,\bmod x_n^2
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posted @ 2025-12-11 11:45 FirCone
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容斥与反演
摘要: 由于笔者数学很菜,本文可能包含一些不严谨/错误之处,向大家道歉。 容斥和反演本质相同,都是通过赋系数来修正贡献的方法。 依据个人习惯,简单的容斥称为差分/单步容斥,升维称为多步容斥,采用单步容斥+递推 / 提取系数积。 常见的证明方式:考虑 \(g_a\to g_b\) 的贡献,反演也可向左/右分别
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posted @ 2025-12-11 11:44 FirCone
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多边形面积的容斥证明
摘要: 巧妙的容斥,但学长没讲证明,我又没找到非归纳的证明,于是和同学一起口胡了一个。 思考+讨论约 \(1.5h\),在三位同桌(大雾)的帮助下大概证出来了,可能还是不够严谨。 建议在平面直角坐标系内画一个奇形怪状的凹多边形来手玩。 设 \(O\) 为平面内任意一点,将多边形的顶点逆时针排序为 \(A_0
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posted @ 2025-12-11 10:22 FirCone
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凸壳操作小记
摘要: 昨晚下决心学烟火表演,今天终于想明白,昨天还想到一种简单的思考方式。 本文以下凸壳为例,上凸壳的情况容易类比。 Mincowsky Sum 两个点集 \(A,B\) 的闵可夫斯基和定义为 \(\{a+b\mid a\in A,b\in B\}\),即将一个点集中的点看成向量,另一个点集中的点沿着每个
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posted @ 2025-12-11 10:21 FirCone
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线性基求交与正交线性基
摘要: 花大把时间学了这两个东西,很有意思! Orz 线性基求交学习自:link1,link2,link3 正交线性基学习自:link1,link2,link3。 FWT 学习自:link。 拓展阅读:link。 约定 \(\operatorname{rank}(A)\) 表示线性基 \(A\) 的向量个数
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posted @ 2025-12-11 10:20 FirCone
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LGV 引理、Cauchy-Binet 定理、Matrix-Tree 定理、BEST 定理
摘要: 尽管有的证明较为繁琐,学习它们也很有意义。摘一段大佬的博客里的话: 为什么要写这个证明呢?周围很多人认为比较浪费时间,一般不考。然而输入感知定理其中的智慧,不仅对于图论、线性代数有了更深入的了解,还可以为思维注入一些新鲜血液,因此对我个人而言不全是浪费时间之举。 ——《Matrix Tree 定理及
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posted @ 2025-12-11 10:19 FirCone
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