1.常见输入 给出 a b c https://www.acwing.com/problem/content/259/ 二分答案+二分图 二分 染色处理到小于等于mid 的值的时候需要continue 相当于不管他把他放在同一个房间里面 dfs(c) 首先当前点染成c 枚举所有领点 如果边的权值小于mid的话就需要不考虑continue j表示领点 如
学习还是到本质比较好，把之前只是记住的一些结论用各种理论理性愉悦一下 :happy:。 理性愉悦 首先要引入一些基本性质，设 \(f(u,v)\) 表示 \(u\to v\) 的流量，则： \(f(u,v)\leq c(u,v)\)，这是废话，流量需要满足基本的流量上限。 \(f(u,v)=-f(v,u)\)，称为反对称性。 \(\displaystyle \sum
https://www.nowcoder.com/practice/d3df40bd23594118b57554129cadf47b?tpId=295&tqId=1499549&ru=/exam/oj&qru=/ta/format-top101/question-ranking&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%3Ftab%3D%25E7%25AE%2597%25E6%25B3%2595%25E7%25AF%2587%26topicId%3D295
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode.cn/problems/binary-search 给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 点击查看代码 class Solution { public int search(int[]
圆桌问题 分析 二分图多重最大匹配 与二分图最大匹配的最大不同为： 二分图最大匹配中，左右两个点都只能被用一次，而在多重匹配中，左右的点都可以多次被用 网络流建图 从源点向左边点连一条容量为\(L_i\)的边 从所有右边的点向汇点连一条容量为\(R_i\)的边 将中间的所有连接，从左边点向
前言 力扣刷题笔记第一弹：二分查找。 记录和分享刷题过程中的收获，愿我们成为更好的自己！！！ 刷题顺序参考代码随想录，代码通过Python实现。（在VScode中安装LeetCode插件，编码体验远超网页） 题目1(E 704.二分查找) 给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个
A点集有\(n\)个点，B点集有\(m\)个点 考虑一棵生成树的prufer序列生成过程，最后剩下的两个点一定是一个在A点集，一个在B点集，也就是说\(n-1\)个A点集的点要被删去，\(m-1\)个B点集的点要被删去，prufer序列中要有\(n-1\)个B点集的点，\(m-1\)个A点集的点。 考虑对于一个长度为\(m-1\)的A点集
using namespace std; //二分模板 class Solution { public: vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) { vector<int> ans={-1,-1}; int n = nums.size(); if(n==0) return ans; //闭区间 int l
LeetCode69 x的平方根 class Solution(object): def mySqrt(self, x): """ :type x: int :rtype: int """ l, r, ans = 0, x, -1 while l <= r: mid = (l + r) // 2
点击查看代码 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; const int M = 1000; int n,a[100],m; void discrete(int a[]){ sort(a+1,a+1+n); a[0] = unique(a+1,a+1+n)-a-1; } int query(int x){ return lower_bound(a+1,a+1+a[0],x)-a; } int find(in
思路 第一问 第一问与YbtOJ「图论」第1章 二分图匹配 J. 祭祀一模一样。 考虑处理出原 dag 图的两两点之间能否可达（可用 Floyd），然后题中是求最大的若干点之间没有两两可达的点对。 那么建出二分图之后，发现如果出现一对匹配，那么相当于这两个点里面有一个不能选了，所以答案就是总的点
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sZ4y1i7NZ #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N=100010,M=2*N; int n,m; struct edge{int v,ne;}e[M]; int h[N],idx; int color[N]; void add(int
# -*- coding:UTF-8 -*- """ 二分查找算法 前提：排好序的数组，文件或者其它存储类型 原理：每次获取中间的元素跟要查找的元素比较，根据比较结果的不同移动left指针或者right指针再次搜索，这样每次搜索会减少一半的元素 """ def binarysearch(array, left, right, value): midd_in
https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array/ 解题思路： 1、数组旋转之后，分成了两个递增区间，所以第一个步骤就是确定mid位置在那个区间里面 2、在比较mid和target的大小，确定target在区间的左边还是右边 3、for循环判断
题目描述 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。 你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。
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。
C++ 二分图的最大匹配 /* * 二分图的最大匹配 * * 先前在介绍二分图时候，我们简述了什么是二分图，以及二分图的充要条件，并学会使用了染色法来判断二分图。 * 此次来介绍二分图的最大匹配。 * * 定义： * 二分图的匹配: * 给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M
\(\quad\)这个就是对于所有询问一起二分答案。一般的格式是 solve(值域，操作范围) ，表示在这个操作范围内，所有的操作都是涉及这个值域的（答案在这个值域，加减在这个值域），并且按照顺序排列。那么求解的大概的过程就是，对于当前值域二分一个答案，扫一遍，对于涉及的数值比这个二分的值小的操
大量生成函数！ 大概是给出 \(n\) 个无向图大小，连边概率 \(\frac{1}{2}\) ，定义 \(G_1\times G_2=(V',E')\) 为图的乘积，然后最后求 \[V=\{(a_1,a_2...a_n)|a_1\in V_1,a_2\in V_2...a_n\in V_n\} \]\[E=\{((a_1,a_2...a_n),(b_1,b_2...b_n))|(a_1,b_1)\in E_1,(a_2,b_2)\in E_2..
二分搜索法 对于while有两种写法易混淆 while(left<right) while(left<=right) 对于if里面的步骤也有易混淆的步骤 if(nums[middle]>target) left=middle; left=middle-1; 我们对于二分的基本的区间主要有 [left,rifht] 左闭右闭 [left,right）左闭右开 不断的在区间中进行搜索，
class Solution { public static void main(String[] args) { Solution solution = new Solution(); solution.countSubarrays(new int[]{ 2,1,4,3,5 },10); } public long countSubarrays(int[] nums, long k) {
二分查找 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中
有一个已经按升序排好序的数组，求某个数在数组中出现的下标区间。即，若这个数在数组中出现一次或多次，就给出这个范围。 #include <iostream> using namespace std; const int maxn = 100005; int n, q, x, a[maxn]; int main() { scanf("%d%d", &n, &q); for (int i = 0; i < n; i
二分图概念与判定 定义：对于无向图 \(G=(V,E)\)，若存在将 \(V\) 划分成两个不相交子集 \(A,B\) 的方案，使得 \(A,B\) 的点导出子图都不含边，则称 \(G\) 为二分图，\(A,B\) 为 \(G\) 的两部。 这即是说，\((u,v)\in E\rightarrow (u\in A,v\in B)\lor (u\in B,v\in A)\) 。 由此，我们也可以
整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经
