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2022年7月30日
[游记]2022纪中重游
摘要: 写在前面 这次纪中集训似曾相识,但又有所不同。 机房,饭堂是同往常一致的(饭堂的饭还是一如既往的一言难尽。。。 宿舍倒是搬迁了,但较以往而言,内部没有什么大的变动(倒是热水倒是有了,泡泡面不愁了 宿舍少了两位熟客,却又迎来了两位新客。。。 转眼也初三毕业了,高中又会迎来怎样的分别? 带着茫然和无措,
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posted @ 2022-07-30 15:42 unknown_future
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2022年7月12日
[状压DP]Sculpture
摘要: 题目大意 给定一个
n
∗
n
的范围,其中有
m
个点不能部署雕像。 其中雕像要满足不能部署在同一行和同一列。 类似于
s
s
l
O
J
上的一题 “车” (其实就一模一样 分析 数据范围
N
是小于等于二十的,考虑如何表达这个的状态和进行状态转移。 因为只有两种情况:选于不选。所以可以考虑
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posted @ 2022-07-12 22:03 unknown_future
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[爆搜]Torchbearer
摘要: 题目大意 给定一个正整数
n
, 求最小的正整数
m
满足
n
∗
m
的值的每位由
0
,
1
构成(十进制下)。 思路 本来看到
0
,
1
串,想到的是用二进制搞。 但是发现自己这方面存在大锅,而且人也很菜。 于是转变了思考方向。 对于乘积的每一位都是由
0
,
1
构成,那么考虑模
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posted @ 2022-07-12 21:01 unknown_future
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[纪中][线段树]矮人排队
摘要: 题目大意 给定一个数列。 有两个操作 一,调换队列中下标为
x
和
y
的元素的位置; 二,询问一个数列
D
的
a
,
a
+
1
,
a
+
2......
b
的一种排列方式为该队列的子队列。 解析 一,显然,取这个数列的每个元素所对应的下标的最大值
m
a
x
t
和 最小值
m
i
n
t
。 当
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posted @ 2022-07-12 14:28 unknown_future
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2022年2月26日
[欧拉筛][洛谷]线性筛素数
摘要: 线性筛素数 洛谷题目
L
i
n
k
解析 这里运用欧拉筛。 欧拉筛是埃氏筛法的改进版。 例如,在埃氏筛法里,对于
12
有 &2 * 6& 和
3
∗
4
两种情况筛到,如果以一种方法能够让一个数只能被筛过一次,就能够进一步提高算法效率。 Code #include <bits/
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posted @ 2022-02-26 11:15 unknown_future
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2022年2月19日
[51nod : 2102][位运算] 或减与
摘要: 题目
L
i
n
k
解析 按照题目说法,即输出
a | b - a & b
即可。 但是按照这则运算,可以发现
a | b - a & b = a ^ b
这个可以举例说明,再次就不赘述了。 Code #include <bits/stdc++.h> #define ll long l
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posted @ 2022-02-19 14:46 unknown_future
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[51node : 3216] [位运算] 授勋
摘要: 3216 授勋 51nod 题目
L
i
n
k
题目解析 因为任意一个正整数都可以用
2
的幂次方表示,所以这道题有解。 所以把这个数转化为二进制时,每一位的 "
1
" 对应的的就是一个二的
n
次幂。 例:
6
(10) →
110
(2) \(6 = 2^1 +
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posted @ 2022-02-19 09:04 unknown_future
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2022年2月18日
[51nod : 2106] [位运算] 一个奇数次
摘要: 一个奇数次 51nod 题目
L
i
n
k
解析 这里采用的是位运算异或。 让 ans 每次都异或输出的数,因为 a ^ a = 0 的, 所以每次异或时出现偶数次的数就可以消掉(异或符合交换律)。 因为题目中指定只有一个数会出现奇数次,所以易证这个做法的正确性。 Code #include <
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posted @ 2022-02-18 20:49 unknown_future
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2022年1月20日
[sslOJ1213][计算几何]多边形面积(difficult)
摘要: 题面 sslOJ
L
i
n
k
思路 首先题目讲明,这个是一个由
(
1
,
2
)
,
(
2
,
3
)
.
.
.
.
.
.
(
n
−
1
,
n
)
,
(
n
,
1
)
这些边构成的点。 于是利用叉积算出这个多边形的面积。 但是题目里说过,这个多边形可能是不合法的。 有两种情况: 1)点的数量小于等于二 2)非相邻的边相
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posted @ 2022-01-20 15:06 unknown_future
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2022年1月19日
[sslOJ 1715] 计算面积
摘要: 题面 sslOJ
L
I
N
K
解析 这是一个很神奇的结论: 设矢量P = ( x1, y1 ),Q = ( x2, y2 ),则矢量叉积定义为由(0,0)、p1、p2和p1+p2所组成的平行四边形的带符号的面积,平行四边形面积就是叉积的绝对值。 但是遗憾的是,本人并不会证明。 但是我们还是可以
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posted @ 2022-01-19 09:03 unknown_future
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