随笔分类 - 模板
摘要：因为每组至多选择一个物品，可以将每组看做一个整体，这样就类似于01背包问题。 用表示前组物品放入一个容量不超过的背包可以获得的最大价值。 对于第组物品： 不放入第组物品，= 放入第组的第个物品，\(f(i
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摘要：暴力拆分 暴力拆分就是把第种物品看做个独立的物品，每个物品只有一个，转化为01背包问题。 const int N=110; int f[N]; int n,m; int main() { cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) { int v,w,s; ci
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摘要：状态表示：表示从前个物品中选，总体积不超过的情况下的最大价值。 和01背包一样，完全背包问题的每种物品都有两种策略，但是也有不同点。 对第i件物品来说： 不放第i件物品，那么f[i][v]= f[i- 1][v], 这步跟01背包是一样的。 放第i件物品。这里的处理和01
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摘要：状态表示：从前个物品中选，总体积不超过的情况下的最大价值 （蓝书上定义的是总体积为的最大价值，初始化时要作出相应的修改） 状态转移： 选第个物品： 不选第个物品：\(f(i,j)=f(i-1,j)\
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摘要：acwing800 const int N=100010; int a[N],b[N]; int n,m,x; int main() { cin>>n>>m>>x; for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; for(int i=0;i<m;i++) cin>>b[i]; int
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摘要：acwing799 const int N=100010; int a[N]; int n; int main() { cin>>n; for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; unordered_map<int,int> mp; int l=0,r=0; int ans=0;
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摘要：一维差分 const int N=1e5+10; int a[N],b[N]; int n,m; int main() { cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>a[i]; b[i]=a[i]-a[i-1]; } while(m--) { int l,r,x
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摘要：一维前缀和 const int N=1e5+10; int a[N],sum[N]; int n,m; int main() { cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++) sum[i]=sum[i-1]+a[i
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摘要：归并排序求逆序对 const int N=1e5+10; int a[N],b[N]; int n; LL ans; void merge(int l,int r) { if(l>=r) return; int mid=l+r>>1; merge(l,mid); merge(mid+1,r); in
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摘要：归并排序 const int N=1e5+10; int a[N],b[N]; int n; void merge_sort(int l,int r) { if(l>=r) return; int mid=l+r>>1; merge_sort(l,mid); merge_sort(mid+1,r);
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摘要：快速排序 const int N=1e5+10; int a[N]; int n; void quick_sort(int l,int r) { if(l>=r) return; int i=l-1,j=r+1,x=a[l+r>>1]; while(i<j) { while(a[++i]<x); w
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摘要：第k个数 const int N=1e5+10; int a[N]; int n,k; int quick_sort(int l,int r,int k) { if(l>=r) return a[l]; int i=l-1,j=r+1,x=a[l+r>>1]; while(i<j) { while(
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