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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 阅读全文
posted @ 2019-06-15 19:54 千叶繁华 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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/ 阅读全文
posted @ 2019-06-14 11:27 千叶繁华 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-13 16:57 千叶繁华 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-13 16:24 千叶繁华 阅读(459) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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。 阅读全文
posted @ 2019-06-13 15:47 千叶繁华 阅读(376) 评论(1) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-13 11:07 千叶繁华 阅读(401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-13 09:49 千叶繁华 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-13 09:01 千叶繁华 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-11 10:33 千叶繁华 阅读(530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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, 阅读全文
posted @ 2019-06-08 13:04 千叶繁华 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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