链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/28576/A来源：牛客网 题目描述 给出一个长度为n的字符串s和q个查询。对于每一个查询，会输入一个字符串t，你需要判断这个字符串t是不是s的子串。子串的定义就是存在任意下标a<b<c<d<e，那么”s[a]s[b]s[c]s[d]s[e]”就
线段树如果加上一个操作，询问在 \([l,r]\) 中第一个大于或小于某个数的位置，你会怎么做。 显然的一种想法是，维护一个区间 \(\min,\max\) 然后二分长度，每次 Query。但是明显是两只 \(\log\) 的，太慢啦，有没有快一点的方法呢。当然有。 还是维护区间 \(\min, \max\) 我们假设我们要找到
关于二分边界 1. 终止条件 while (l < r) 2. mid取值 如果答案寄存在\(l\)上，则mid = (l + r + 1) >> 1，反之如果答案寄存在\(r\)上，则mid = (l + r) >> 1。 3. l, r取值 如果要求较小的答案，比如小于等于某数的最大值，就是将答案寄存在\(l\)上，以此为例此时 while (l < r) { int mid
原题 CF1707A Doremy's IQ 思路概述 题意分析 给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_i\) 和一个整数 \(q\)，对于序列中的每个元素按顺序遍历并选数，每个元素可选可不选，但如果出现选取了 \(a_i>q\) 的情况，\(q\) 减去 \(1\)，在保证选取元素数量最多的前提下输出选数情况。 思路分析 最先看
一、简述 本文章主要介绍有关二分图的两个基础算法。 二、二分图 二分图，它的端点可以被划分为两个集合，每个集合内部不含有边，边的两个端点分别位于两个集合。 关于二分图有一个性质，即一个图是二分图当且仅当该图不含有奇数环(一个环的边数为奇数，则这个环称为奇数环)。 三、染色法
设 \(k\) 为 \(a\) 中的空位数量。 首先咱们转化这个“相似”的条件，发现它其实是说，笛卡尔树的结构相同。 那么我们把p建笛卡尔树然后把a的数往上填。如果此时有上面小于下面就挂了(挂了：即每个询问答案都是NO) 然后对于中间的空，它需要 \(>\) 下面的最大值，并且 \(<\) 上面的最小值。
题意: 多组样例，对于每组样例，先给出一个n和m，n代表点的个数，m代表询问的个数，接下来n行，每行3个数(xi,yi,wi)，分别代表第i个点的坐标和权值，对于每组询问，首先给出一个坐标，让我们求出这个点到n个点中的值的最大值，这个点到第i个点的值定义为两点曼哈顿距离和i点权值的较小值。 题解: 曼儿
挂了点分，原因如下： r = mid - 1 ;mid = (l + r) / 2; Unknown TLE （本地测没有超过0.7s） 反正题不难。 T3一眼原题，其实现做也会，就是缩点后的拓扑 dp 。 然后做 T2，T2读了题的前几行：线段树区间覆盖，一看数据：我是傻逼。 然后开始想乱搞，但是都不太靠谱，然后我忽然发现这题可以二分，于是就
20220906三道模拟题 第一道没有什么技术含量，也没有什么算法，只要注意不出一些小失误就可以了。 第二题看到数据范围之后开始犯难，感觉想到的几种写法都无法拿到满分，其中有想到二分的正解思路，但因为没想明白如何打开区间所以最终沉没了。 正解就是二分第k个数的值，看小于它的数的个数
#递归函数： 有最大递归深度，默认接近1000，各版本略有差异 count = 0 def F1(n): n += 1 print(n)#1 2 3……996 F1(n) F1(count) #修改递归深度 import sys sys.setrecursionlimit(100) count = 0 def F2(n): n += 1 print(n) # 1 2 3……96 F2
一、时间复杂度 假设数据量是n、则每次查找的数据量分别是n、n/2、n/4、n/8、……n/2^k 。 k就是在找到数据的时候总共缩小的次数、而每次缩小的操作都只涉及两个数的操作、时间时间复杂度就是 n/2^k=1、即只剩一个数据的时候。k=log2n、所以时间复杂度就是O(logN)。 二、使用条件
一、思路 使用二分查找的前提是数组是有序的，思路是把整个数组根据中点一分为二，如果target小于中点，则将搜索目标缩小为左半部分再继续搜索，否则搜索目标缩小为右半部分，直到找到中点为target返回。 二、解题模板 int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0, righ
二分图，顾名思义，能分成两部分，每部分之间没有边的图。判定很简单，染色法，没有奇环就行。 void dfs(int x,int col){ v[x]=col; for(int i=head[x];i;i=edge[i].next){ if(!v[edge[i].v])dfs(edge[i].v,3-col); else if(v[edge[i].v]==v[x]){ jud=false;return; } } } dfs(
/** *调用erfen方法，输入数据int[] s= {0,1,2,3,4,5}和8，输出方法的返回值 */ public class Erfen { public int search(int[] nums, int target) { int l=0; int r=nums.length-1; while(l<=r) { int m=(l+r)/2; if(nums[m]==target) return m; if(nums[m]>target)
二分图 可以将一个图分为两部分，这两部分内部没有边，都是由一部分连向另外一部分 那么就称这个图为二分图 染色法判别二分图 如何判断二分图 不含奇数环是一个充要条件 只要没有奇数环，就是一个二分图，只要是一个二分图，就没有奇数环 所以我们可以通过染色的方式来判别一个图是不是二
为什么要使用二分查找？ 普通的查找找比较多：the general find need more time! 二分搜索的有点就是时间复杂度是O(logn)的，而普通的查找时间复杂度是O(N)的。但他们所消耗的空间是一样的。同时普通查找不需要数组有序，直接for循环即可，但是二分查找需要数组有一定的顺序。 template ``
793. 阶乘函数后 K 个零 图床：blogimg/刷题记录/leetcode/793/ 刷题代码汇总：https://www.cnblogs.com/geaming/p/16428234.html 题目 思路 首先我们令\(zeta(x)\)为\(x!\)末尾零的个数。根据172.阶乘后的零有\(zeta(x)=\sum_{k=1}^\infty\left\lfloor\frac{x}{5^k}\right\rfloor\)
1.二分查找算法(非递归)介绍 我们讲过了二分查找算法，是使用递归的方式； 二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找 二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n)，即查找到需要的目标位置最多只需要㏒₂n步，假设从[0,99]的队列(100个数，即n=100)
前言 题目传送门！ 更好的阅读体验？ 这一题内部比赛时考到了，个人觉得是一道二分答案好题。 本题时间很宽松，导致 \(O(n \log^2 n)\) 的代码可以跑过去。 但是，我内部比赛的时限是 \(1\) 秒，这就导致需要 \(O(n \log n)\) 的代码了。 思路一 显然是一道二分答案题目。 二分答案老套路，设
前言 题目传送门！ 更好的阅读体验？ 这题是常规的二分答案。 前置知识：二分答案 教大家一个小技巧：如何判断一题是否可以使用二分答案，以及如何编写程序？ 设计 \(f(x)\) 函数，确认其是否满足单调性。 如果不满足单调性，可能是 \(f(x)\) 函数设计错了，但更有可能是本题无法使用二分答案。
使用二分查找的条件： 有序数组 需求 在数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}中,查找某个元素的位置 实现步骤 定义两个变量，表示要查找的范围。默认min = 0 ，max = 最大索引 循环查找，但是min <= max 计算出mid的值 判断mid位置的元素是否为要查找的元素，如果是直接返回对应索引
先用二分法谋定一个数，temp_ans = (L + R) / 2； 我们假设这个temp_ans ，就是所有删除方案中，maxn个最小差值中的最大的那个，即答案：ans。而根据题目要求，我们需要拿掉M个石头。所以，我们要拿着这个temp_ans 去做个检测，检测是否可以在拿走 <= M 个石头的情况下结束检测。如果可以，则这个temp
二分、三分、01分数规划 二分查找 单调函数求零点 二分查找：在一个单调有序的集合中查找元素，每次将集合分为左右两个部分，判断解在哪个部分中并调整集合上下界，重复直到找到目标元素。 //找>=x的第一个位置 //求最小值 int l=0,r=ll,mid; while(l<r) { mid=l+(r-l>>1); //(l+r)
# 整体二分 本文代码见[这](https://oi-wiki.org/misc/parallel-binsearch "这")。 二分，精髓就在于一个"猜测"。猜测答案是否小于 $mid$ 、是否等于 $mid$ 。 先想一个简单的问题：一次查询全序列中排名为 $k$ 的数。 排名的定义是：小于一个数的数的个数+1。 当然可以排序然后输出。
二分查找的难度不低： 从定义上来看： 为什么需要二分查找 大神总结：[]:https://leetcode.cn/circle/article/xYBtLt/#迭代版模板
