chutzpah

之前从来没感觉有区别，可是自从做了【51nod】1384 全排列 发现在输出的数据量大的时候区别还是挺明显的。在输出字符串时，发现用puts(s)判了是45ms 而用scanf(“%s\n”,s)却是921ms 用for(i 0 to len)printf(“%c”,s[i]) 就超时了。显然puts()效率高很多，至于为什么呢？有些打印函数的额外开销比别的打印函数要多。“额外开销”是指与其它函数相

本文章涉及初等数论，组合数学，线性代数

我在找c++的GDB的调试，结果发现了这篇关于GO语言的GDB调试文章，发现GDB的操作是一样的 https://github.com/astaxie/build-web-application-with-golang/blob/master/zh/11.2.md使用GDB调试开发程序过程中调试代码是开发者经常要做的一件事情，Go语言不像PHP、Python等动态语言，只要修改不需要编译就可

伸展树（英语：Splay Tree）是一种二叉查找树，它能在O(log n)内完成插入、查找和删除操作。它是由丹尼尔·斯立特（Daniel Sleator）和罗伯特·塔扬在1985年发明的。 在伸展树上的一般操作都基于伸展操作：假设想要对一个二叉查找树执行一系列的查找操作，为了使整个查找时间更小，被查频率高的那些条目就应当经常处于靠近树根的位置。于是想到设计一个简单方法， 在每次查找之后对树进

原创作品，出自 “晓风残月xj” 博客，欢迎转载，转载时请务必注明出处（http://blog.youkuaiyun.com/xiaofengcanyuexj）。 由于各种原因，可能存在诸多不足，欢迎斧正！离线算法算法设计策略都是基于在执行算法前输入数据已知的基本假设，也就是说，对于一个离线算法，在开始时就需要知道问题的所有输入数据，而且在解决一个问题后就要立即输出结果，通常将这类具有问题完全信息

本文章大部分内容来自 Menci主席树是一种数据结构，其主要应用是区间第 kk 大问题。权值线段树传统的线段树用于维护一条线段上的区间，可以方便地查询区间信息。而如果将线段树转化为『权值线段树』，每个叶子节点存储某个元素出现次数，一条线段的总和表示区间内所有数出现次数的总和。利用权值线段树可以方便地求出整体第 kk 大 —— 从根节点向下走，如果 kk 小于等于左子树大小，说明第 kk 大在左子树

题目描述最近clover迷上了皇室战争，他抽到了一种地狱飞龙，很开心。假设地域飞龙会对距离为d的敌人每秒造成k/d2伤害。假设地域飞龙位于坐标轴原点，以每秒v1的速度向y轴正方向移动，敌人在（x,0）的位置，以每秒v2的速度向x轴负方向移动。问，敌人至少有多少血量永远才不会被地狱飞龙喷死。（伤害是连续造成的，不是一秒一秒间断的）输入第一行为数据组数T（1<=T<=1000） 每组数据一行，包含4个

令N = (V, E)为一个网络（有向图）并且有s, t ∈ V 为N的源点和目标点。最大流定义： 一条边的容量是一个映射c:E→R+c : E → R^+，记做 cuv c_{uv} 或者c(u,v) c(u, v)，代表着能通过这条边的最大的流量。定义： 一个流是一个映射  f:E→R+f : E → R^+，记做 fuv f_{uv} 或者 f (u,v) f (u, v)。每一条流有以下两个

概述 RMQ（Range Minimum/Maximum Query），即区间最值查询，是指这样一个问题：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ（A,i,j）(i,j<=n)，返回数列A中下标在i，j之间的最小/大值。这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题，下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法。当然，该问题也可以用线段树（也叫区间树）解决，算法复杂度为：O(N)~O(logN)，这里我们暂

求区间[A,B]与N互素的元素个数，这是一个经典的容斥问题。

集合N， n个属性容斥原理求具有n个属性之一（并集）的元素的个数求不具有n个属性中任何一个（交集）的元素的个数广义容斥原理求恰好具有m个属性的元素的个数

最大公约数算法分析欧几里德算法伪代码while b>0    do r←a%b         a←b         b←rreturn a算法分析：欧几里德算法是计算最大公约数的传统算法,也是最简单的算法,效率很高时间复杂度:O(lgn)(最坏情况:斐波那契数列相邻的两项)空间复杂度:O(1)但是,对于大整数来说,取模运算非常耗时

个人笔记不喜勿喷 算法的模拟运行过程

求最大权闭合图，这是一个非常抽象的问题，具体可以参考下面这篇论文，有严谨的证明： 《最小割模型在信息学竞赛中的应用》在许多实际应用中，给出的有向图常常是一个有向无环图（DAG），闭合图的性质恰好反 映了事件间的必要条件的关系：一个事件的发生，它所需要的所有前提也都要发生。一个常 见的例子就是制定大学的选课计划，其中一些课程需要以另一些课程为基础，这就是给出了 有向无环图。若给所有课程打