摘要: 求SCC。 dfs一次。回溯序找出来。 回溯序从大到小,开始dfs遍历,所有遍历到的点组成SCC。 这里浅证: 这么干是为了避免dfs重复。这样可以直接标记了。 阅读全文
posted @ 2024-07-11 11:11 hhhhhua 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 树链剖分: 可以把路径分割成\(logn\)个区间。 概念: 重/轻儿子:当前节点的子节点中子树最大的子结点称为该节点的 重儿子,其余都为 轻儿子 重/轻边:当前节点到 重儿子 的边称为 重边,到 轻儿子 的边称为 轻边 重链:由 重边 构成的 极大路径 ->区间问题好解决,考虑序列化,链不就变成区 阅读全文
posted @ 2024-06-22 17:55 hhhhhua 阅读(30) 评论(0) 推荐(1)
摘要: \(dfs\)序 以\(DFS\)(先根遍历)⾸次访问顺序将节点重新排列。 特征: 每个顶点在序列中出现恰好⼀次(废话) ⽗节点排在⼦节点前⾯(废话) 每棵⼦树都占据序列的⼀个区间 欧拉序 记录\(DFS\)递归/回溯时依次经过的所有点。 特征: 每个点出现次数=度数(根多1次) 相邻点深度差1 \ 阅读全文
posted @ 2024-06-22 14:20 hhhhhua 阅读(81) 评论(1) 推荐(2)
摘要: T1(莫队,增量式维护答案) https://www.luogu.com.cn/problem/P1494 1731。 看上一篇总结的莫队。双倍经验。 QAQ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <alg 阅读全文
posted @ 2024-06-18 20:17 hhhhhua 阅读(61) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 睿频:中考量太大,太折磨人了。 凭记忆口胡。 多选最后一个: 条件:AE//GC,EF垂直平分线。 平行+垂直平分线,A证弧其实就是证角,D证菱形也差不多。 \(A\):弧DA = 弧AG 。 证:$\Delta AEH \cong \Delta EHC $ , 平行加等腰,直接ac平分角,o。 \ 阅读全文
posted @ 2024-06-15 17:48 hhhhhua 阅读(244) 评论(0) 推荐(1)
摘要: T1 T559。 T2(带权并查集) 1380。 把行和列的取值看成变量,其中行取1代表+1,列取1代表-1,为了凑x - y = c,这样可以拿并查集来做了。 维护d[x],到根的距离,我们把边定义为+,反向走为-。这样就行了,如果在一个集合,那么判断距离是不是c。 还可以差分约束,dfs(直接遍 阅读全文
posted @ 2024-06-10 12:08 hhhhhua 阅读(36) 评论(0) 推荐(1)
摘要: T1(批量式kruskal,增量式的nb应用) ABC355F. 这题边权巨小。只有10。考虑从此处下手。这里考虑kruskal的过程,我们一开始的想法是,不断加权值最小的边,但是这里显然有冗余,我们没有必要一个个取吧?考虑一次把x边取完。也就是开10批,当然开并查集维护连通关系,也就是维护出这10 阅读全文
posted @ 2024-05-29 22:07 hhhhhua 阅读(14) 评论(0) 推荐(1)
摘要: T1(状态置换,搜索与dp, dp存值结构体) T376。 还是从搜索角度去考虑:时间,前i物品,最多拿多少。 这样我们去设计状态,我一开始设置:时间,前i,值是拿多少。会发现这样会爆。 其实换一下,优化效果更好。前i物品,最多拿j,用的最少时间。 实际转移就是背包。存值就存结构体。 #includ 阅读全文
posted @ 2024-05-21 08:01 hhhhhua 阅读(56) 评论(0) 推荐(1)
摘要: \(upd:2025.9.23\) 重写(第五次了 前言 \(KMP\) 算法(\(Knuth-Morris-Pratt\) 算法)是一个著名的字符串匹配算法,效率很高,但是确实有点复杂。 本人被\(KMP\)已经折磨许久。五战KMP。方知之前理解确实浅。故写此篇。 KMP确实是很牛逼的算法。对这个 阅读全文
posted @ 2024-05-04 19:43 hhhhhua 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://www.acwing.com/problem/content/1014/ 最近在复习这块。突然感觉这题也没那么难想。 和y总讲的略有出入,结果一致,但思路更自然。 联系到我们的序列切割模型,把航线看成切割。我们第一步很容易得出状态 f[i][j]表示从(值域)1~i, 1~j中选,且 阅读全文
posted @ 2024-04-25 11:45 hhhhhua 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)