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摘要: 题目 "传送门" 思路 首先一点是很容易想到的 $a (x+1)^2+b (x+1)=a (x^2+2 x+1)+b (x+1)=a x^2+2 x a+a+b x+b$ 整理一下可以得到 $a x^2+b x+2 x a+a+b$ 是不是有点眼熟,特别是前两项 题目中还有一个重要的条件$0 inc 阅读全文
posted @ 2019-11-30 14:58 loney_s 阅读(110) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 比较水的一道题, 只要知道$a+b=\sum_{i=1}^{n}i$ 之后模拟一下就行了 代码 阅读全文
posted @ 2019-11-30 14:23 loney_s 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 如果我们从正向开始思考, ~~也就是像笔者这个蒻鸡一样开始思考DP~~ 你就会发现每一个DP值需要有4个辅助数组来转移 而且当前的DP值对后续的DP值都还有影响 但是换一个思路思考, 很容易可以发现答案是具有单调性的 也就是说二分 最终的形状一定是一个梯形 接着你在梯形内寻找 阅读全文
posted @ 2019-11-30 11:50 loney_s 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 由于对于普通的二叉搜索树, 随机数据倒是没有什么 但是构造数据很容易就会其退化为1条链 也就是说从$O(log_n)$的优秀复杂度退化到$O(n)$ 有人想到,可以对深度太深的树进行一次中序遍历 重新来构建这颗树,也就是 替罪羊树 , 但是实在是太暴力,而且不太好写 所以人们想到了另一个方案, 阅读全文
posted @ 2019-11-25 20:41 loney_s 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 首先可以很容易的发现 $f(n)=a^x b^y$ 之后我们根据函数的定义单独考虑$f(n)$是a的多少次幂乘上b的多少次幂 然后我们很容易的发现, $f(n)$这个函数其实就是对指数进行了$g_n=g_{n 1}+g_{n 2}$ 也就是斐波拉契数列 之后可以自然而然地想到 阅读全文
posted @ 2019-11-24 15:28 loney_s 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 首先我们考虑暴力的做法 也就是说我们直接用欧拉定理直接暴力做 时间复杂度为$O(n m)$ 这个时间复杂度明显是原地爆炸的 但是我们考虑在用欧拉函数的过程中 每一层都会使用到上一层的$\varphi$ 单独考虑$\varphi$的变化过程,很容易发现 $\varphi(\va 阅读全文
posted @ 2019-11-24 15:18 loney_s 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 挺好的一道拓展欧拉定理的板子题 我们已知$a^b\%m=a^{b\%\varphi(m)+\varphi(m)}\%m$ 当然此时$b =\varphi(m)$ 也就是说,我们可以从上至下的一层一层的算, 但是每一层的模数是不一样的 具体来说第i层的模数是$\varphi\v 阅读全文
posted @ 2019-11-24 15:10 loney_s 阅读(283) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 欧拉函数 定义 $\varphi(x)$=小于等于x的与x互质的数 $\varphi(x)=\sum_{i=1}^{x}[gcd(x,i)==1]$ 特殊的$\varphi(1)=1$ 怎样求 $O(n log_n)$ 枚举每一个小于等于n的i, 之后暴力求$gcd(n,i)$。 但是过于暴力 $O 阅读全文
posted @ 2019-11-22 16:22 loney_s 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 "传送门" 思路 部分分1(36) 首先很容易想到一个DP $dp_{i,j}$表示i号节点的前驱是j 转移也很简单 $dp_{i,j}=min_{k=1}^{j 1}dp[k][j 1]+(s[i] s[j 1])^2$ 当然要保证可以转移 部分分2(64) 直接对这个DP进行优化 很容易可 阅读全文
posted @ 2019-11-21 21:01 loney_s 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目 思路 部分分 对于m=2或者m=3的情况 我们可以直接定义状态 $dp_{n,i,j,k}$表示前n中烹饪方法第一种主要食材用了i次,第二种主要食材使用了j次,第三种主要食材用了k次的所有方案数 \(dp_{n,i,j,k}=dp_{n-1,i,j,k}+dp_{n-1,i-1,j,k}+dp 阅读全文
posted @ 2019-11-20 16:48 loney_s 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
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