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RSS订阅原创 树状数组学习总结
例：lowbit（1） = 1 ， lowbit（2）= 2 ， lowbit（3） = 1 ， lowbit（4）= 4。我们只要一直加前面子树的总和即可，而我们可用n - lowbit（n）跟踪前面子树的位置。其中,c[n]记录 n - lowbit(n) +1 ~ n 的格子之和。然后，我们可以利用lowbit（n）来表示以n为根节点的子树的叶子节点的个数，那么，当我们Cn时，我们要继续把后面的C[n+lowbit(n)]也更新。假如我们要将第二格的格子+2，那么会影响C[2] , C[4]。
2023-11-15 11:48:05
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原创 [洛谷]P2014选课
树状dp和普通dp有何区别呢？其实树状dp就是在一棵树上进行背包问题。因为在题目中多了前后级关系（即先做……），所以我们才要用树的结构类型。应该选择后序遍历，因为后序遍历可以让最后的答案存储在根节点处。（2）存在多棵树：因为如果没有上一级的话会把上一级写作0，所以我们可以把0当作第一级，把几棵树当作0的子树？（3）树的遍历：到底是选择先序遍历还是后序遍历。题目分析：这道题就是一道非常经典的树状dp。（1）树的存储：前向星。
2023-11-06 14:49:16
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原创 LIS解题反思（贪心+二分答案）
因为选3时，当后面的数字只要大于3我们便可得n+1长度的子序列，相反，选5时后面的数字得大于5才可得n+1长度的子序列。然后，在处理第二种情况时，我们可以很明显地发现dp是一个单调递增的数列，那么我们就可以用二分答案来找到尽可能小的j。那么，我们现在便可以得到一个贪心的方法：我们尽可能地去更新子序列长度为i的序列的结尾的数字，使得该数字尽可能的小。如果a[i] > 目前最长子序列末尾的数，将a[i]添加到该序列末尾，更新最长子序列长度。用dp[i]储存子序列长度为i的序列的结尾的数字。
2023-10-18 11:12:33
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原创 【洛谷】通往奥格瑞玛的道路 解题思路（dijkstra堆优化+二分）及个人反思
那么我们可以先假定最高消费，然后使超过最高消费城市不得通行，在此基础上进行dijkstra操作，来判断此为最高消费时可不可走到终点。若我们按模板进行操作，仅对sin进行dijkstra操作，那么只能保证到达终点的生命值sin损耗最少，而不能保证经过的城市中一次最高消费最小。答案是可以的，对于生命值sin，肯定是到达终点时的损耗越少越好嘛，若仅对于sin，是可以进行dijkstra操作处理的。
2023-10-08 22:05:22
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原创 dijkstra堆优化程序及链式前向星储存有向图模拟
/将更新之后的子节点的dis存入q中找最小。} //重载运算符来构建小顶堆 ，如果要构建维护大顶堆那么改为 return this->dis < x.dis即可。i=e[i].next) // i指的是第几条路。//dis记载路径赋值，to表示子节点，next表示前一个兄弟节点。//x.now指的是现在在处理的点的坐标。// 链式前向星储存有向图。
2023-10-07 19:10:19
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空空如也
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