偏序问题总结(各种套路)
因为一个傻逼T1没有切,所以我感觉我很傻逼。
所以在这里总结一些你们早就得心应手的方法,供我自己参考???
一维偏序:
- 树状数组
- 排序递推
二维偏序:
- 运用排序解决一维,然后退化为一维偏序问题
- 主席树
- 二维树状数组(内存容易爆炸)
- K-D tree,带个根号,当然也可以扩展到更高维,看你能不能在考场上写出来了(%%%yxs补充)
三维偏序:
- CDQ分治:(本质上也就是排序降1维,类似归并/双指针的方法处理1维,树状数组处理最后1维偏序)
- 化简题目或公式,去掉无用的一维,然后退化为二维偏序问题
四维偏序及更高:
这种题的数据范围肯定大不了,其实已经脱离了普通偏序的范畴
- 直接枚举
- 高维树状数组
- 各种套树
求大神们补充。。。我不会了。。。
标签:
专题总结
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· AI与.NET技术实操系列(五):向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)