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摘要： "题目" 搜索。并且通过题意所得到的信息先推出几个性质。 如果每个字母在开头的出现次数等于结尾的出现次数，则说明每个单词都有可能要成为起点。 而如果有字母在开头的出现次数比结尾的出现次数大，则只有以该字母为开头的单词才有机会成为起点，这样我们就可以只从他们开始dfs了。 阅读全文

摘要： "题目" dp状态定义的好题，初看这个题其实并不好想到他的状态，但是可以根据状态的定义，需要满足最优子结构。还有比较重要的一点就是方便转移方程。 首先我们定义dp[i]表示前i个数所能得到的最多个数，发现并不好转移，因此我们考虑多加一维状态j表示前i个数选j个的最多个数。这样就可以得出状态转移方程了 阅读全文

摘要： "题目" 一道入门的dp，首先要先看懂题目要求。 容易得出状态$dp[i][j]$定义为i时间疲劳度为j所得到的最大距离 有两个坑点，首先疲劳到0仍然可以继续疲劳。 有第一个方程： $dp[i][0]=max(dp[i 1][0],d[i][0])$ 而如果要休息则一定要休息到疲劳值为0才可以停止。 阅读全文

摘要： 每个海面要么放要么不放，因此可以用二分图匹配， 考虑把同一行内的能互相看到的点放到一个行块里，同一列内能看到的点放到一个列块里，然后每一个行块都可以和该行块里所有海面的列块连边，选了这个行块，就必须选且只选择一个该行块里的一个海面对应的列块。 c++ include include include 阅读全文

摘要： "题目" ) 二分好题 首先用二分找最小的绝对值差，对于每个a[i]都两个方向扫一遍，先都改成差满足的形式，然后再找a[k]等于0的情况，发现如果a[k]要变成0，则从他到左右两个方向上必会有两个连续的区间也随之变化， 然后我们有一点K， 使K点=0时，可以分别向左和右影响区间的值。并且影响之后的值 阅读全文

摘要： n SAT 是给定多个条件，问是否有一个赋值方式使所有条件得到满足。 每个条件都有n个变量， 而2 SAT 是存在时间复杂度为$O(nm)或O(n+m)$的做法($m$是条件数)的算法的问题。 2 SAT往往是判断是否有方案使条件得到满足的一个算法。 建图： 求解2 SAT问题，需要转移到图上，对于 阅读全文

摘要： "题目" 首先分析数据范围发现m很大，所以线性做法肯定不行，因此考虑倍增，即预处理出每个点跳1次后的位置。然后只用两个数组类似于快速幂，推出每个点跳m次后的位置。 预处理离每个点第k小的点，可以用长度为k的尺子尺取。 c++ include include include include inclu 阅读全文

摘要： "题目" 该题目可以用辅助数组l[i], r[i]来指向以data[i]为最小值的左端点和右端点。然后最后枚举每个data[i]寻找每个data[i]的美丽值的最大值。 然后辅助数组可以用单调栈求出。 c++ include include include include include inclu 阅读全文

摘要： "题目" 先判断是否有解，然后开两个栈，分别存进入递归时间复杂度为O（1）的变量，和时间复杂度为O（n）的变量，最后取最大值。 include using namespace std; int T; int tong[1000100]; stack s, s2; int main() { // fr 阅读全文

摘要： "题目" DP，及DP的优化。 这个题显然是一个DP，状态也比较好定义， 定义dp[i]表示双方总共取i个数时，所得到的最大差值。 然后可以得出状态转移方程，即 $dp[i]=max(data[j] dp[j 1]);j define N 1010010 define int long long u 阅读全文