ccpc final总结

质因数分解，观察指数的规律。

感觉跑不满的暴力，直接上。

探索有效操作的特点，如：有效操作序列是否满足递加递减性。

 搜索是很好用的。

bfs:

最短路模型，多源bfs，双端队列，双向搜索，A*。

dfs:

双向搜索,IDA*，迭代加深。

搜索树的规模随着层次的深入增长很快，并且我们能够确保答案在一个较浅的节点时，就可以采用迭代加深DFS。

 

剪枝：
优化搜索顺序，多数情况下是排序以后，按照从大到小或是从小到大搜索。

最优性剪枝，如果当前情况比已经搜出的最优情况更坏，而且继续搜索出的情况不能比已经搜出的最优情况好，那么不需要继续搜索。

可能性剪枝，如果这样搜索下去不能产生可行方案，那么不需要继续搜索。比如：计算剩下的代价的极值来优化，使用估值函数。

排除等效冗余，如：可行性问题中，相同情况只需要成功一次即可。如果元素乱序会产生重复，那么尝试将元素排序。

二进制优化，使用二进制速度会更快，如：状压。