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摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 考虑暴力,就是对于一对满足 \(a_u < a_v\) 的边 \(u \to v\),如果任意一个区间包含 \([\min(u, v), \max(u, v)]\),就将 \(u \to v\) 加入 DAG,然后做 P6134 [JSOI2015] 最小表示,就是判断是否 阅读全文
posted @ 2023-12-12 22:35 zltzlt 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 大家好,我是这个。 注意到可以树剖后线段树优化建图跑拓扑排序,但是空间复杂度 \(O(n \log^2 n)\),大概过不了。 注意到我们只会有一个 \(\text{dfn}\) 区间不是一条重链上一段前缀的形式(跨过 \(\text{LCA}\) 的那个区间),于是对这个 阅读全文
posted @ 2023-12-12 16:39 zltzlt 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 首先对 \(s\) 建 SAM,设 \(m = |t|\),然后考虑断环为链,把询问串 \(t\) 再复制一份拼接在后面,然后相当于问现在 \(t\) 的所有长度为 \(m\) 的本质不同子串在 \(s\) 中的出现次数之和。 考虑枚举子串的右端点,维护当前在 SAM 上的 阅读全文
posted @ 2023-12-11 22:05 zltzlt 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 提供一个傻逼 \(O(n^2)\) 做法。 首先考虑暴力 dp,设第 \(i\) 轮后在 \(j\) 坐标上的最小花费为 \(f_{i, j}\),有: \[f_{i, j} = \min f_{i, k} + |j - k| + \begin{cases} l_i - j 阅读全文
posted @ 2023-12-10 22:22 zltzlt 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 如果我们能把 \(x \to y\) 路径上的所有点权插入到线性基,那么可以 \(O(\log V)\) 查询。 但是因为线性基合并只能 \(O(\log^2 V)\)(把一个线性基的所有元素插入到另一个),所以只能倍增做 \(O((n + q) \log n \log^2 阅读全文
posted @ 2023-12-10 12:18 zltzlt 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LOJ 传送门 显然枚举物品做背包没有前途,于是我们把体积相等的物品捆绑在一起。 设 \(f_{i, j}\) 为考虑完体积 \(\in [1, i]\) 的物品,背包容量为 \(j\) 的最大值。可以贪心求出 \(g_{i, j}\) 为选 \(j\) 个体积为 \(i\) 的物品的价值最大值。 阅读全文
posted @ 2023-12-07 18:53 zltzlt 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 还是很有趣的一道题。场上直接暴拆式子,要维护动态凸包,本来以为是 \(\log^2\) 的,写着写着发现是 \(\log^3\),遂弃。 显然梯形面积最小等价于 \(y_0 + y_1\) 最小,而 \(y_0 + y_1\) 最小等价于梯形在 \(m = \frac{n} 阅读全文
posted @ 2023-12-07 18:50 zltzlt 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 CF 传送门 感觉和 CF1889C2 Doremy's Drying Plan (Hard Version) 有异曲同工之妙。 显然去除每个数的平方因子后,两个数相乘为完全平方数当且仅当它们相等。 考虑若确定了分段方案,那么修改次数就是,每一段重复出现的数的个数。 那么我们设 \(f_ 阅读全文
posted @ 2023-12-06 10:09 zltzlt 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LOJ 传送门 组合计数神题。下文的 \(m\) 指原题面中的 \(d\),\(k\) 指原题面中的 \(r\)。 考虑最后每个人得到的宝石数量的序列 \(s_1, s_2, \ldots, s_n\),考虑这种方案的出现次数。首先要在 \(m\) 次操作中分别选 \(s_i - 1\) 次给第 \ 阅读全文
posted @ 2023-12-05 08:48 zltzlt 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 洛谷传送门 AtCoder 传送门 设数字 \(i\) 第一次拿到的时间为 \(t_i\),所求即为 \(E(\max\limits_{i = 1}^m t_i)\)。 施 min-max 容斥,有: \[\begin{aligned}E(\max\limits_{i = 1}^m t_i) & = 阅读全文
posted @ 2023-12-04 17:14 zltzlt 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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