随笔分类 - 学习笔记
摘要：图论系列： 前言： 欲买桂花同载酒，终不似，少年游。 相关题单：戳我 一.树上启发式合并 前置知识：树的重儿子。 1.引入 启发式算法是基于人类的经验和直观感觉，对一些算法的优化。（其实就是感觉是对的就是对的），例如并查集的启发式合并，将小集合合并到大集合中。 因为在路径压缩的时候，大集合的根没有改
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摘要：图论系列： 前言： 相关题单：戳我 一.最小瓶颈路 唉，前面4个题单里其实有不少题是最小瓶颈路的做法啊。讲解摘自 wiki 。 1.定义 无向图
摘要：图论系列： 前言： 相关题单：戳我 算法讲解：戳我 AT_abc218_e [ABC218E] Destruction 最大生成树。 代码： 略\fad AT_abc235_e [ABC235E] MST + 1 把原本图的边和询问的边混在一起，跑最小生成树的时候看是否有可能将询问的某条边加上（但不
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摘要：图论系列： 前言： 狼煙を上げろ 猫はきっと戻らぬ 格子を開けろ 降り積る雪雪 相关题单：戳我 算法讲解：戳我 本题单部分题要求掌握各种STL的用法以及某些经典树上问题求法&算法。 CF1242B 0-1 MST 一类经典的依靠图的性质做的题。有一张完全图，
摘要：图论系列： 前言： 相关题单：戳我 算法讲解：戳我 CF1829E The Lakes 给定一张
摘要：图论系列： 前言： 相关题单：戳我 算法讲解：戳我 代码可能过多啊，到时候页面别卡死了，所以就把代码最前面的缺省源删了（反正就是几个头文件/define int long long，自己加一下即可）。 并查集记得初始化，最小生成树记得排序。 P3367 【模板】并查集 板子题，给定
摘要：图论系列： 前言： 咲いた野の花よ ああどうか教えておくれ 人は何故傷つけあって 争うのでしょう 相关题单： 题单1 讲解 题单2 讲解 题单3 讲解 题单4 讲解 终于补全了，┭┮﹏┭┮。 一.并查集 1.基础定义与操作 （1）定义 并查集是一种用于管理元素所属集合的数据结构，实现为一个森林，其中
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摘要：图论系列： 前言： もしも明日がくるのなら あなたと花を育てたい もしも明日がくるのなら あなたと愛を語りたい 走って 笑って 転んで 相关题单：https://www.luogu.com.cn/training/641352 一.割点与桥 双连通分量是针对无向图来说的，有向图是强连通分量。在了解双
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摘要：图论系列： 前言： 僕は 明快さ故にアイロニー 優柔不断なフォローミー 後悔後悔夜の果て 相关题单：戳我 一.强连通分量相关定义 基本摘自oi wiki ，相关定义还是需要了解。 强连通分量主要在研究有向图可达性，针对的图类型为有向弱联通图。 1.强连通定义 强连通：对于有向图的两点
摘要：图论系列： 前言： ぽつり夕立を食らった 此処に帰る傘はないんだ ふたりで嵐を待った どこへ行こうか 探してんだ 相关题单：戳我 一.图论基本定义 其实可以查oi wiki 的。 1.图 图：图是一个二元组
摘要：字符串系列： 前言： 人麻了。 六、AC自动机学习笔记+杂题 先咕着，没咋学会。
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摘要：字符串系列： 前言： kmp绝对™最恶心人的算法了，为什么要初学者学这种恶臭玩意。哦对，大家为什么 vp CF 都很有实力唔。 欠的账最后还是要还的。 五、kmp&exkmp学习笔记+杂题 相关题单：戳我 1.kmp 作为最经典的字符串匹配入门算法，实际上
摘要：字符串系列 前言： 孩子从小就自卑。 四、最小表示法&Manacher学习笔记+杂题 相关题单：戳我 1.最小表示法 最小表示法是用于解决字符串最小表示问题的方法。 （1）字符串的最小表示： 字符串
摘要：字符串系列 前言： 回来上课吧，不然真的就没人了。现在也是没有脑子 三、Trie树学习笔记+杂题（进阶1 Trie） 相关题单：戳我 1.trie树简介 字典树，英文名 trie。顾名思义，就是一个像字典一样的树，核心原理就是用空间换时间，利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符
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摘要：字符串系列 前言： 竟然下雪了，但是天是灰蒙蒙的。 二、哈希学习笔记+杂题（进阶1 字符串哈希） 相关题单：戳我 字符串哈希因为是一种玄学做法，所以具有极强的延展性。所以再碰到字符串的题时，抛开马拉车，kmp，字典树，AC自动机，SA&SAM，先想一下哈希的做法，如果时间复杂度允许，那就可以直接上哈
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摘要：字符串系列 前言： 骗分神器，我之前竟然没有学。 一、哈希学习笔记+杂题（基础2 字符串哈希） 相关题单：戳我 1.哈希（hash）简介 哈希算法（Hash Algorithm），又称散列算法。有两种用法，第一种就是将一字符串转化成任意进制的数，目的是方便存储。第二种就是将大范围的数映射成小范围的数
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摘要：前言： 由于搜索的题还是做的太少了，所以以后有可能会不定期更新。 四、还是进阶的dfs/bfs 相关题单：戳我 1、dfs （1）meet in the middle P2962 [USACO09NOV] Lights G 颠覆了我对折半搜索的认知，果然，只要满足了折半搜索的几个性质，基本上都可以使
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摘要：搜索杂题： 博客中讲述的题的题单：戳我 二、dfs/bfs的各种变式 1、深搜 深搜以指数级的时间复杂度闻名，稍不注意时间就会爆炸，所以一般会用到剪枝的技巧（这个技巧基本上是因题而异，需要平时的刷题与积累）。深搜同样也是一种可变性极高的算法（其实都可以不叫做一种算法，深搜已经是一种做题的思想，很多题
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摘要：前言： 没啥好说的了。 所以只能来写博客了。 搜索杂题： 相关题单：戳我 三、进阶 dfs/bfs 1、dfs进阶——折半搜索(meet in the middle) 由于深搜的时间复杂度在每种状态有两个分支的情况下是
摘要：搜索杂题： 博客中讲述的题的题单：戳我 一、基础的BFS与DFS： 深搜和广搜都可以遍历出在一定限制下可能出现的所有情况，但是朴素的搜索一般复杂度极高，成指数级别，需要用到各种五花八门的优化方式，后面会一一介绍，但基础很重要，几乎不用考虑优化，直接模拟题意就可以了。这篇博文讲的是习题ing。 深搜一
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