06 2019 档案
摘要：题目传送 表示一开始也是一脸懵逼，虽然想到了DP，但面对多变的状态不知从何转移及怎么合理记录状态。之（借鉴大佬思路）后，豁然开朗，于是在AC后分享一下题解。 发现数据范围出奇地小，不过越是小的数据范围，算法的灵活性就越大。小数据对我们各个算法的组合及时间复杂度的掌握要求很高。面对二维的最优化选择，其
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摘要：按照旧例，先安利一下主要作者：一扶苏一 以及扶苏一直挂念的——银临姐姐：银临_百度百科 （滑稽） 好哒，现在步入正题： 先看第一题： 题解： 在NOIP范围内，看到“求方案数”，就说明这个题是一个计数问题。数据范围小的时候一般用DP/递推，数据范围大了的话一般就是数学问题的（组合数学警告）。如果这道
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摘要：题目传送 由于于题目保证输入的ti是递增的，所以发现当我们统计完一艘船的答案后，这个答案多少会对下一艘船的答案有贡献。同时还发现如果对每个艘船都记录他的乘客在整个数据出现的所有国籍中相应出现的次数，在这道题的范围下，显然会爆空间，其实这个题如果按照一般的静态数组存储的话，光是记录每个船的乘客就会爆空
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摘要：先安利一下题目作者：一扶苏一 先看第一题： 这道题就是一道简单的模拟题，只要不管一开始的位置，模拟移动与格子对应的触发事件就行了。话不多说，看代码： 再看第二题： 爆搜显然是得不了全分的。我们从最简单的情况看起: 假如一棵树只有一个根节点u，那么答案就是uT； 如果 u 只有一个孩子 v，那么要么选
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摘要：题目传送 简单地说，这题就是让我们求前i个数的最大子串和和最值。 对于最大子串和，我们可以设一个变量qian，表示以当前元素结尾的最大子串的子串和。若搜索完第i-1个小朋友，现在看到第i个小朋友时，若qian大于0，就说明以第i-1个小朋友为结尾的最大子串和的值大于0，那么让这小朋友连上这个字串的话
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摘要：题目传送 显然，在这样的数据范围下搜索是没希望的了。好好分析一下，发现小涵时不可能拿到与一个武将最默契的另一个武将了。所以考虑一下默契值次大的一对武将。 显然，对每一个武将来说，小涵是可以拿到默契值次大的武将。如果小涵拿到所有默契值次大的武将组合中最大的那个组合M会怎样？ 考虑当小涵拿到所有默契值次
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摘要：题目传送 题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。 发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。 普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常
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摘要：题目传送 思路非常简单，只要开始时把结构体排个序，每次给赢的加分再排序，共r次，最后再输出分数第q大的就行了。 （天真的我估错时间复杂度用每次用sort暴力排序结果60分。。。）实际上这道题估算时间复杂度时O括号里的n并不是输入的n，而是输入的n乘2，这就要求我们精准地估算时间复杂度以采取合适的算法
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摘要：题目传送 题目大意：有按顺序放的n种花，相同种类的花放一起，每种花最多放ai盆，共放了m盆花，求放花方案数。 求方案个数一般有以下思路：1、搜索；2、递推/动态规划；3、贪心；4、分治。。。 玄学估计发现，仅是可行解就有非常多的数量，显然搜索不行了。联想到“背包问题的方案总数”，猛然发现：这题不就相
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摘要：在32位编译器下size_t可看做unsigned int； 在64位编译器下size_t可看做unsigned long long； sizeof返回的数据类型就为size_t。 C++之size_t
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摘要：转自:https://www.cnblogs.com/magisk/p/8809922.html 概况：一个最小可达1bit的特殊数据结构
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摘要：freopen 基本用法：freopen("文件名.拓展名","操作种类(我反正只知道有r&w)","标准输入输出"); 如果想重新用键盘屏幕输入输出，可以：freopen("CON","r或w","stdin或stdout")； 几个简单的性质： 1、stdin和stdout同时只能对应一个输入/
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摘要：题目传送 主要是搜索顺序不同导致效率千差万别。 联想人做数独的策略，总是先填可填数最少的那个空，再填选择第二少的。。。其实这种策略就造就了一个深度浅时分支也较少的搜索树。合适的搜索顺序再配合剪枝==AC。 所以搜索顺序为：从当前可填数的数目最少的那个空开始。注意：每填一个空，都会导致同行同列同九宫格
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摘要：又是一道剪枝剪了半天的搜索题。。。题目传送 要充分利用题目中的约束条件：1、；2、对于每个k(1≤k≤m)k(1≤k≤m)满足ak=ai+aj(0≤i,j≤k−1)ak=ai+aj(0≤i,j≤k−1),这里i与j可以相等。由此可以推出a1一定=2(也能减少很多操作次数了吧) 还是先找找搜索过程要面
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摘要：题目传送 一道特别毒瘤能提醒人不要忘记剪枝的题。 首先不要忘了管理员的话。忘把长度大于50的木棍过滤掉真的坑了不少人(包括我）。 显然是一道DFS题 。考虑剪枝。 找找搜索要面临的维度、状态：原始木棍的长度len，原始木棍的条数m，当前正在拼第k条原始木棍、还剩下没拼完的长度rest，木根的编号。
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摘要：题目传送 显然是道深搜题。由于蛋糕上表面在最底层的半径确认后就确认了，所以搜索时的面积着重看侧面积。 找维度/搜索面临状态/对象：当前体积v，当前外表面面积s，各层的半径r[]，各层的高度h[]。 可行性剪枝考虑/找限制、上下界： 1、考虑当前：当前体积v一定小于总体积N；第i层的半径和高度一定比上
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摘要：考试结果：6.10AK 6.12：100（评测机）200（本地&&兼容评测机版） OI的考试做题流程无非是： 通读全部题目——》找一个最有把握/最简单的题——》分析思考——》把算法、程序从脑子里过一遍——》认真打码——》挖边界、找BUG、调BUG（只过样例是不够的 ——来自noip样例会的全过预期分
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摘要：与普通的最短路径不同的是，题目中新引入了一个计入总体的费用——城市建设费。由于城市建设费由整体的某最大值决定，导致解没有最优子结构的性质，给思维带来难度。 既然最棘手的是城市建设费，我们就对它分类讨论。为了分类有效，我们先把城市繁华度从小到大排个序，这样分类讨论时当前路径的城市的最大繁华度即为不严格
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摘要：一、简述： 众所周知，深搜（深度优先搜索）的时间复杂度在不加任何优化的情况下是非常慢的，一般都是指数级别的时间复杂度，在题目严格的时间限制下难以通过。所以大多数搜索算法都需要优化。形象地看，搜索的优化过程就像将搜索树上没用的枝条剪下来，因此搜索的优化过程又叫剪枝。剪枝的实质就是通过判断决定是否要沿当
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摘要：一、二分 二分最基本的用途是用来对一个有序数列二分查找元素，由于二分的时间复杂度仅为O（log n），又是还可以用于枚举可能的答案进行判定，即为二分答案。考试时考的最多的也是二分答案（毕竟二分查找都有STL写好的函数了...）。 二分答案题型总结： 能用二分答案做的题一般都有单调性，即在某个限度内，
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摘要：题目传送 （其实有一个更正经的题解） 看了许久，发现这题貌似就是一个动态规划啊，但毕竟是贪心题库里的题，还是想想用贪心解吧。 经过（借鉴大佬思路）十分复杂的思考后，终于理解出了这题的贪心思路。该题的难点主要在最后可在任意湖边停住，而且不能往回走，在一个湖钓鱼时的效率还会越来越少。常规的思路看来是不行
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摘要：题目传送： P3373 【模板】线段树 2 P2023 [AHOI2009]维护序列 该题较传统线段树模板相比多了一个区间乘的操作。一提到线段树的区间维护问题，就自然想到了“懒标记”：为了降低时间复杂度，我们只需将要要查询的区间的真实值更新出来，而不至于一直细分到区间的每个单元，并给更新真实值的区间
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