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摘要: 感觉是个很方便简洁的板子 点击查看代码 /** * Author: Simon Lindholm * Date: 2017-04-20 * License: CC0 * Source: own work * Description: Container where you can add lines 阅读全文
posted @ 2022-01-10 14:08 Administrator-09 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
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posted @ 2022-01-07 17:43 Administrator-09 阅读(167) 评论(0) 推荐(5)
摘要: 传送门 不要用百度搜这个题目名字 首先发现答案是个大约 \(3m\) 次的多项式,所以部分分可以暴力插值 然后考虑正解: 涉及到多项式的式子有时可以将多项式按幂次拆开 如 注意寻找能凑出插值的式子 点击查看代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std 阅读全文
posted @ 2022-01-06 21:42 Administrator-09 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 整个题解里没有严谨证明的地方……记一下做法好了 发现当 \(k\geqslant 2\) 的时候需要找到矩阵乘的循环节 也就是求 \(a^x\equiv a \pmod p\) 于是bsgs求一下 发现T了 首先 \(f(p_i^{c_i}p_j^{c_j})=lcm(f(p_i^{c_i} 阅读全文
posted @ 2022-01-06 21:37 Administrator-09 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 首先要求NayC每一轮输赢的概率 这个考场上糊了个贪心DP半天不知道哪里假了 朴素贪心错误的原因是最后要求胜率最大而不是期望得分最大 举个例子:在最后一局NayC落后一分,此时若有 \((0.5, 0.5), (0.4, 0.2)\) 她会选择前面一个,而不在乎可能更低的期望得分 关于力士参 阅读全文
posted @ 2022-01-06 21:32 Administrator-09 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 又是神仙题 想到了期望的线性性拆开但拆开之后不会算 dalao题解 于是这题还真是个点分治 考虑如何期望的线性性 发现每个点的贡献就是这个点在最后形成的点分树中的期望深度 于是枚举每个点,计算这个点成为当前点的祖先的概率 注意到对于每个点对 \((i, j)\),\(i\) 成为 \(j\) 阅读全文
posted @ 2022-01-05 07:22 Administrator-09 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 挺神仙的题,边界极其恶心 关于求所有情况中最小值的和:考虑转化为统计最小值 \(\geqslant i\) 的方案数,并对 \(i\leqslant n\) 求和 关于图上对权值和的期望一类问题的处理雷点: 一定要想好要不要带标号统计!除非不带标号的处理思路已经非常清晰否则还是尽量带上标号吧 阅读全文
posted @ 2022-01-03 21:37 Administrator-09 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 首先转化成一个能做的形式: 若一个数的循环节不为 \(n\) 则不可选 若一个数的循环节为 \(n\) 则仅有最小表示可选 然后考虑容斥出循环节为 \(n\) 的数的个数 令 \(g(n)\) 为循环节为 \(n\) 的约数的数的个数,\(f(n)\) 为循环节恰好为 \(n\) 的数的个数 阅读全文
posted @ 2022-01-03 21:04 Administrator-09 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 尝试手推exLucas无果,果断数据结构暴力 将式子写出来发现每个值的每次变化差值都只有1 所以线性筛分解质因数扔到线段树上暴力维护即可 复杂度略大于 \(O(nlogn)\) 点击查看代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #def 阅读全文
posted @ 2022-01-03 20:56 Administrator-09 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传送门 又一道神题…… 先扔一个坑在这里 类菲波那切数列(满足 f(n+m) = f(n+1) * f(m) + f(n) * f(m-1)) 都是满足 gcd(f(x) , f(y)) = f( gcd(x,y) )的 dalao题解 首先打表可以找到 \(f\) 的递推式(当然像上面题解一样直接 阅读全文
posted @ 2022-01-02 21:10 Administrator-09 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
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