kmp的思想，保留上一状态，减少递归查找次数：O（m+n） 好比说找一个串的不重复前缀个数，相当于保留上一状态j位置的不重复前缀个数，那向前推进一个字符，判断s[j+1]==s[i],那么在num[j]基础上+1就行，否则回退到nxt[j]判断是否可行，重复即可，因为每一个状态都能保证最优（nxt[]是记录可以有重复的！！） 所
学习自该位大神的博客--高维前缀和 大致就是我们考虑高维前缀和的时候，朴素的想法是通过容斥原理求前缀和，在维数较高时不可取。故，我们采取用 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) a[i][j]+=a[i][j-1]; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++)
走路 题目描述 有一条很长的数轴，一开始你在0的位置。接下来你要走n步，第i步你可以往右走ai或者bi。 问n步之后，0到m的每个位置，能不能走到？ 输入格式 第一行，两个整数n,m。 接下来n行，每行两个整数ai,bi。 输出格式 一行，一共m+1个数，每个数都是0或1表示能否走到，数字之间不用空格隔开。 样
这里写目录标题 1. 时间复杂度1.1 例题01 异或运算：不进位相加 1. 时间复杂度 所谓常数操作就是跟数据量无关，是一个固定时间的操作。（加减乘除位运算等等） 冒泡排序的时间复杂度为 O (
1.str 知识点：hash算法 + 线性DP f[i][j]=sum(f[i-1][j-ai[k]]) 匹配到第i个碱基在原蛋白质序列的方案总数 const int N=10000+10;int len;unsigned ll data[100+3][10+2],s[10000+10],po[N];int k;int mod=1e9+7;int ai[N],lenth[100+3][10+2];int f[100+3][N];char
前置知识 之前写的普通莫队笔记，在这里当个前置知识，其实大约知道莫队大概就是把询问离线下来，分块并排序之后用两个指针 \(l,r\) 来更新信息统计答案即可。 有时在区间转移的时候，有些删除或添加的操作无法实现，那么当只有一种操作不能实现的时候，就可以用莫队来解决这个问题，然而普通莫
进制转换： 1. 十六进制与二进制相互转化 十六进制的每一位占二进制中的四位，因此需要先定义十六进制从0~F的二进制值，即： string a[16] = {"0000", "0001", "0010", "0011", "0100", "0101", "0110", "0111", "
1.线性代数方程组的解法 直接法： LU分解，高斯消元法 迭代法： Jacobi迭代，Gauss-seidel迭代 1.1高斯消元法 例题 设方程组增广矩阵(A|b) 高斯消元步骤 在这里插入代码片 例题 在这里插入代码片
随便提几笔吧，时间不太充裕就不写太多了。 就是在区间的基础上再加上一个时间。 来个例题 数颜色|维护队列 直接就是考虑按照 \(l\) 所在块, \(r\) 所在块, \(t\) 的优先级排序，然后可以证明在块长取 \(n^{\frac{2}{3}}\) 时最优，可用最劣情况证明其复杂度。 然后就是稍微注意点细节
console.log(a) var a; console.log(a) a = 10 console.log(a) function a() { let c = 1; } console.log(a) //相当于: function a() { let c = 1; } var a; console.log(a) console.log(a) a = 10 console.log(a) console.log(a
前后缀优化建图是指一个点连向的区间一定是一段前缀或一段后缀的形式。 这种情况前后缀可以做到比线段树优化建图 \(O(n\log n)\) 边数更优的 \(O(n)\) 的边数. 实现起来也比线段树更简单： 这样就是 \(u\) 对之前所有点都连边了。 但满足这种条件的题目可能不多，一道例题是P6378 [P
二分答案即将求值问题转化为判断问题 14356: 工资 题目描述 n+e在暑假参加了打零⼯的活动，这个活动分为n个⼯作日，每个⼯作日的⼯资为Vi。有m个结算⼯钱的时间,n+e可以自由安排这些时间，也就是说什么时候拿钱，老板说的不算，n+e才有发⾔权！（因为n+e是⼟豪，他是老板的老板） n+e不喜欢身上⼀
目录 DFS BFS 拓扑排序 最短路 最小生成树和二分图 DFS 用dfs(递归)搜索每一种情况 #include <iostream> using namespace std; const int N = 10; int n; int path[N]; bool st[N]; void dfs(int u) { cout<<u<<endl; if(u == n) { for(int i = 0; i
前言 当问题是求某一个最值时，可以考虑用二分来枚举答案。可以用二分的前提是答案具有二段性。以求满足条件的最小答案为例，首先最小答案一定是满足条件的，如果对于任何大于最小答案的值也满足条件，任何小于最小答案的值不满足条件，那么就称所求答案具有二段性。通过最小答案这个值
以听课为主，附带做了课中所有的例题。对基础数据结构，如：线性、非线性数据结构、图论，进行了巩固。对之前自己薄弱的算法思想和代码进行了初次学习，如：动态规划、递归分治、贪心、搜索。下一步需要针对薄弱点、难点进行大量练习。 以下是学习过程中制作的知识点思维导图
set的优点： 1.自动排序 2.不需要考虑大小； 3.去重 string更像是一种字符串数组的优化版 计算集合的并 给你两个集合，计算其并集，即 。 注： 中不允许出现重复元素，但是 与 之间可能存在相同元素。 输入格式 输入数据分为三行，第一行有两个数字 ，分别表示集合 A 和集合 B
题目：调整数组顺序使奇数位于偶数前面：输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前面部分，所有的偶数位于数组的后面部分。要求时间复杂为o(n). 解题思路： 思路一:归并排序里面归并步骤的时候的思想时间复杂度O（n） 与归并排序想法一样都是开辟一个辅助空间 通过cu
初学者学习机器学习应该选择哪本教材？ 来吧，做一个时代的弄潮儿……卷进来吧…… 据我观察，现在很多想转行从事机器学习的，其实都不是因为真的喜欢，而是因为这个方向挣钱多。但是话说回来，我也喜欢赚钱多的机会…… 这几年其实火起来的人工智能技术，说到细的地方其实是深度学习，deep learn
① 所有的正数都可开平方 令：P(x):x是正数；Q(x):x可开平方 ②没有最大的自然数 令：；P(x,y):x>y ┐
文章目录 判断字符串中是否有数字找出数组中第一个负数小写转大写比较数组对应位并分大小存放排序冒泡排序 判断字符串中是否有数字 题目描述 在STR到STR+99单元中存放着一个字符串，试编写程序测试该字符串中是否有数字，若有将CL置1，否则CL置0。 代码及注释 DATA SEGMENT ST
栈 栈与卡特兰序列【例题】进出栈序列问题（AcWing130） 表达式计算【练习】表达式计算4（AcWing151） 单调栈【例题】直方图中最大的矩形（AcWing131）【练习】城市游戏（AcWing152） 对于栈的基本特性，这里就不再赘述。着重讲解与栈有关的应用以及相关习题。 栈与卡特兰序列 关于卡特
一.数学期望的概念 「学习笔记」期望问题 是学习期望概率dp的基础，建议学习后再来阅读该学习笔记。 数学期望（简称期望），是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映了随机变量平均取值的大小。 数学期望可以用加权平均数来理解，可能取值就是初始数据，概率就是每个数的权，此时期望
1.定义 例子 即，定义为： 注意： 1.数列极限的“ ε-N”语言，即满足这些条件为极限 2.若数列{Xn}不存在极限，就称{Xn}发散 3.ε的作用主要体现在任意小，它是用来刻画Xn趋向于a的程度的，太大不行。常对ε做一些大小的限制，都没关系，但注意左端永远是大于0 4.对于
假如对一个拥有n个元素的集合，它的子集有2^n个。为了方便理解，不妨取n=3，元素为{1，2，3}来举例说明。下表中，0代表该元素在子集中未出现，1代表出现了。 观察此表可发现，各元素在子集中的出现与否，0和1可组成的二进制数，都和唯一的十进制数一一对应着。并且对应的十进制数的范围正好是2^n
一.基本概念 数学期望（简称期望），是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映了随机变量平均取值的大小。 对于随机变量 \(X\)，它有 \(n\) 种可能的取值，取值为 \(x_i\) 的概率为 \(P(x_i)\)，那么它的数学期望 \(E(X)=\Sigma _{i=1}^{n} x_i P(x_i)\)。 举个例子：给定一个随机变量
