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摘要: 2024.12.23 上午学习了期望,一个期望线性限制直接走遍天下! 上午成功把例题写完了 慵懒的下午有点摆,只写了2题 吃完饭乒乓球打了一小会,打算以后乒乓球就晚上打就行了,中午卷题 还是不够专注,明天设计一个备忘录,把学习时想干的事写在上面,学习完再干 晚上期望后面写不下去了,杀了个回马枪,干了 阅读全文
posted @ 2024-12-23 21:11 daydreamer_zcxnb 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法理解 对于随机变量 \(X\),有 \(n\) 个可能的取值,取值为 \(x_i\) 有 \(P(x_i)\) 的概率,则它的数学期望则为 \(E(X)=\sum_{i=1}^nx_iP(x_i)\) 性质 其中期望的线性限制最重要,它可以将两个完全独立的期望拆分开来单独计算,详见例题 T1: 阅读全文
posted @ 2024-12-23 17:36 daydreamer_zcxnb 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NIM游戏及其证明 题目描述即为T1,不多赘述 有向图游戏及SG函数 而对于由\(n\)个有向图游戏组成的组合游戏,设它们的起点分别为\(S_1, S_2, \ldots, S_n\),则有定理: 当且仅当\(\text{SG}(s_1) \oplus \text{SG}(s_2) \oplus \ 阅读全文
posted @ 2024-12-20 12:34 daydreamer_zcxnb 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 加法原理 乘法原理 排列数 从 \(n\) 个数中任取 \(m\) 个元素的排列的方案数,表示为 \(A^m_n=\frac{n!}{(n-m)!}\) \(0!=1\) 全排列 \(A^n_n\) 组合数 从 \(n\) 个元素中取出 \(m\) 个元素的组合的个数,表示为 \(\dbinom{n 阅读全文
posted @ 2024-12-19 21:15 daydreamer_zcxnb 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
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posted @ 2024-12-16 21:24 daydreamer_zcxnb 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基本概念 同余 欧拉定理 欧拉定理推论及扩展欧拉定理 扩欧不会证(悲 费马小定理 ps:这里对费马小定理的证明需要使用欧拉定理,建议先学习欧拉定理 扩展欧几里得算法 注意:ybt上的题解写的是错误的,我的博客也被误导了,将下文中所有 \(gcd(x,y)\) 手动替换成 \(gcd(a,b)\),抱 阅读全文
posted @ 2024-12-11 10:27 daydreamer_zcxnb 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 埃氏筛: 筛选 \(1...n\) 中所有的质数 考虑一个质数 \(x\) ,它的\(2x,3x,4x...n/x*x\)都是合数,打上标记即可 \(O(NloglogN)\) for(int i=2;i<=n;i++){ if(vis[i]) continue; p[++cnt]=i; for(i 阅读全文
posted @ 2024-12-10 21:20 daydreamer_zcxnb 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024.12.9 早上有点小困,多睡了半个小时,上午把矩阵快速幂写完了,感觉效率有点小低 然后中午去外面屯了一点食物 下午开始写CDQ分治,迅速的切掉了一道题,然后下一道题就开始了漫长的调题,然后一直调调不过,情绪有点崩溃了 晚上准备出去打乒乓球放松一下,结果一直赢,把一直霸台的老师都给打下去了, 阅读全文
posted @ 2024-12-09 21:21 daydreamer_zcxnb 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法简介 用于解决三维数点问题: 给定形如你个 \((x,y,z)\) 的三维坐标,然后让你求有多少个点三个维度的坐标都小于这个点 做法:用分治思想将其转化为二维数点 二位数点:先用排序解决掉第一维,再用树状数组维护第二维小于它的点数 分治思想:我们把一个区间划分为两半,我们只统计左半部分修改对右半 阅读全文
posted @ 2024-12-09 20:54 daydreamer_zcxnb 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 矩阵计算 矩阵加减法 要求两个矩阵的行和列相等,两个矩阵对应的位置相加减即可 矩阵乘法 一个数 \(k\) 乘矩阵 \(A\),把 \(k\) 乘以矩阵的各个元素,记为 \(kA\) 两个矩阵 \(A\) 与 \(B\) 相乘,要求 \(A\) 的列数等于 \(B\) 的行数, \(A\) 尺寸为 阅读全文
posted @ 2024-12-07 12:02 daydreamer_zcxnb 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)
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