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RSS订阅原创 【刷题】信息学奥赛一本通1250：The Castle（一个狠题）
①位运算来判断墙，②方向数组的表示（其实也是服务位运算），③记录连通块数和最大连通块数，④bfs基础写法
2026-03-30 21:40:14
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原创 【理清思路】连通块问题
①图的连通块问题；②二维数组连通块问题1---一本通1329细胞---计算cnt；③二维数组连通块问题2---一本通1216红与黑tmp---计算tmp以及多测问题
2026-03-29 13:18:54
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原创 【刷题】力扣56. 合并区间
①vec.back() 和 vec.end() 区别；②sort函数里用lambda/写比较函数cmp的区别；③本题正解
2026-03-28 10:40:49
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原创 【刷题】洛谷P5318 【深基18.例3】查找文献（搜索的基础知识）
本文介绍了图的两种搜索算法（DFS和BFS）的实现方法，重点讨论了如何保证字典序最小的搜索顺序。关键点在于对邻接表中每个节点的邻接点进行排序，从而确保从小到大的遍历顺序。文章详细展示了使用邻接矩阵和邻接表实现DFS/BFS的代码模板，并通过P5318例题说明具体应用。时间复杂度分析表明，虽然需要对邻接表进行排序，但总体复杂度为O(mlogm)。文中还特别强调了在BFS实现中需要在入队时立即标记节点的重要性。
2026-03-27 17:09:01
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原创 【刷题】信息学奥赛一本通1224：最大子矩阵 之 两种理解方式
这个题目说了0<N<=100，所以就算四层循环也才2^8，不超过2^9，所以不会越界。但是像洛谷P1115最大字段和1≤n≤2×10^5，两层循环就爆了，所以这个题用暴力的话只能拿一部分分，要用动态规划来解决（二十六）早上刷题突然刷的脑子有点乱了，这个二维矩阵还挺有意思，有两种理解方式，日常用格子视角多一点，写着写着突然把数组下标理解成边界线下标了，于是混写起来的话总是答案错误，所以写一下这篇用以警醒。想象在格子之间画线，线0在格子1之前，线1在格子1之后。表示第 i 行第 j 列的那个。
2026-03-20 10:16:18
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原创 【刷题】信息学奥赛一本通1072：鸡尾酒疗法
摘要：本文讨论了临床实验数据比较中避免浮点数精度误差的方法。通过将疗效比较公式(heal[0]/num[0]与heal[i]/num[i]的差值)转换为整数运算，将两边同乘100和分母num[0]num[i]，得到100heal[0]num[i]-100heal[i]num[0] > 5num[0]*num[i]的整数判断条件。该方法有效消除了小数运算带来的精度问题，并强调了题目要求严格大于而非大于等于的判断条件。最终给出了使用long long数组存储数据、通过整数比较实现的C++代码解决方案。
2026-03-18 15:26:52
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原创 【理清思路】关于计算长度size/length sizeof() strlen
本文总结了C/C++中常用的字符串长度计算方法：1. size()是STL方法，返回string对象有效字符数；length()是没有STL时用的；2. sizeof计算变量占用的内存字节数，常用于数组初始化；3. strlen是C函数，计算字符串有效字符数（不含'\0'）。特别指出：sizeof包含结束符，strlen不包含；字符数组初始化时常用sizeof确定大小，但获取字符串实际长度需用strlen。示例说明char p="abcdef"时，sizeof返回7，strlen返回6。
2026-02-01 12:06:41
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原创 【理清思路】高精度算法
高精度算法用于处理大整数运算问题，主要包括加减乘除四种基本运算。通过字符串输入数字，倒序存储到数组中，逐位处理并考虑进位/借位。加法需处理最高位进位，减法需考虑负数情况，乘法采用双重循环计算各位乘积，除法通过模拟竖式计算实现。关键点包括：ASCII码转换、倒序存储、进位处理、前导零去除等。这些方法解决了基本数据类型无法存储超大整数的问题，适用于需要处理数百位甚至更长数字的场景。
2026-01-28 12:14:27
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原创 【理清思路】结构体字节对齐
结构体字节对齐规则总结：1）以最大成员类型为对齐基准；2）按定义顺序分配内存；3）地址需满足类型整数倍。例如，含int和char的结构体可能占8或12字节，取决于成员顺序。特殊情况：1）使用#pragma pack可强制指定对齐值；2）位域结构按位分配，同类型成员可合并；3）联合体(union)共享内存，大小等于最大成员。合理排列成员可优化内存占用，如将小类型集中定义可减少填充字节。
2025-12-06 16:23:03
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原创 【python】机器学习PyTorch with CUDA (GPU版本) 相比普通CPU版本有感
摘要：本文对比了PyTorch的CPU与GPU版本差异，重点阐述了GPU加速的优势。实验表明，GPU版本能将训练速度提升10-100倍，处理更大规模数据，并支持更复杂模型。文章通过代码示例展示了GPU计算的时间优势，指出GPU适合机器学习任务而CPU更适合基础学习。同时解释了PyTorch GPU版本的安装原理，强调其作为连接框架与GPU硬件的"翻译官"作用。最后提到可通过conda环境灵活切换不同版本，满足不同计算需求。
2025-11-17 13:02:59
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原创 【理清思路】冒泡排序
i++)//比如j=10-1=9，则有9个数需要排序，这样更直观。j++)//比如第2趟排完后，还有n-2个数要排。j--)//n趟，j倒着数便于内层循环索引使用。i++)//只排k次，若全排，则i<=n。// 时间复杂度：最好O(n)、最坏O(n^2)、平均O(n^2)// 冒泡排序：从头到尾，每次比较相邻两个元素，如果满足条件则交换。// n个元素冒泡排序，最坏情况下需要进行n-1次排序。// 从小到大排序 n = 6。// 空间复杂度：O(1)
2025-11-15 16:41:45
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原创 【理清思路】指针的运算
都属于第二类，先算p++，此时p++这个表达式指向nums2，但是p指向nums3；此时进行*p，即6；最后对6先++后输出，得7。// 数组特点：支持随机访问（访问效率高）、插入删除效率慢，内存连续。后++，所以先*p,取出来9，然后p++取出*p，然后+1，输出。// 数组名字：数组首元素的地址。指向原来的元素（用于解引用和递增）变量本身已经+1，现在指向。p暂时变成nums[3]作用于当前已经改变后的。*p为1，先++后输出。运算符作用于 p++得出结果是0，而不是1。取出来5，后让5++
2025-11-09 20:25:14
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空空如也
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