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xml-rpc是一个远程过程调用(RPC)协议，它使用XML来编码调用和HTTP作为传输机制。[1]"xml-rpc"还是指通常以使用远程过程调用的XML，独立于特定的协议。本文是关于协议"的xml-rpc"。

经典题目

---------------一、模板---1、NGUNSTTD-POName: NeverGiveUpNeverSurrenderTerribleTerribleDamage-PowerOverwhelmingUsage: Put it before main functionTags: 头文件 循环 常用语句---/** head-file **/

int __builtin_ffs (unsigned int x)返回x的最后一位1的是从后向前第几位，比如7368（1110011001000）返回4。int __builtin_clz (unsigned int x)返回前导的0的个数。int __builtin_ctz (unsigned int x)返回后面的0个个数，和__builtin_clz相对。int __built

*.bat@echo off :loop rand.exe > data.in std.exe std.out my.exe my.out fc my.out std.out if not errorlevel 1 goto loop pause goto loop

Name: NeverGiveUpNeverSurrenderTerribleTerribleDamage-PowerOverwhelmingUsage: Put it before main functionTags: 头文件 循环 常用语句/** head-file **/#include #include #include #include #include #in

一维模板const int maxn=50001;class CRMQ{ private: int Max[20][maxn]; int Min[20][maxn]; int idx[maxn]; public: int val[maxn]; void initRMQ(int n) { idx[0]=-1;

详细解说 STL 排序(Sort)作者Winter详细解说 STL 排序(Sort)0 前言: STL，为什么你必须掌握1 STL提供的Sort 算法1.1 所有sort算法介绍1.2 sort 中的比较函数1.3 sort 的稳定性1.4 全排序1.5 局部排序1.6 nth_element 指定元素排序1.7 partition 和stable_partitio

1.    树的直径概念：树中的最长路。求法：两次深搜或DP。1-两次深搜：任找一点A为源点，深搜遍历得到最远点B，这个最远点B必定在直径中（感性想想，以A点为源点找到的最长路后面一段必定属于树的直径的一部分）；再以这个最远点B为源点深搜遍历求一个最长路，这个最长路即为树的直径。2-DP：显然最长路的两个端点必然是叶子或者根节点。设f(i)表示到i最远的叶子，g

模板----2013/6/29double prim(double a[maxn][maxn],double d[maxn],int n,int s){ bool v[maxn]={0}; double ans=0,m; int t; for (int i=0;i<n;i++) d[i]=INF; d[s]=0; for (int lo

#include #include #include #include using namespace std;const int maxn=155555;const int INF=-1;struct NODE{ int to; long long w; int next;}link[maxn];int edge,node,src,dest;

什么是插头dp

什么是后缀数组后缀树（Suffix tree）是一种数据结构，能快速解决很多关于字符串的问题。

计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法。

爬山算法爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。爬山算法一般存在以下问题：局部最大高地：也称为平顶，搜索一旦到达高地，就无法确定搜索最佳方向，会产生随机走动，使得搜索效率降低。山脊：搜索可能会在山脊的两面来回震荡，前进步伐很小。解决方法：随机重启爬山算法简单来说，爬山算法就是一种简单的贪心，假

动态树动态树问题, 即要求我们维护一个由若干棵子结点无序的有根树组成的森林。要求这个数据结构支持对树的分割、合并，对某个点到它的根的路径的某些操作，以及对某个点的子树进行的某些操作。在这里我们考虑一个简化的动态树问题，它只包含对树的形态的操作和对某个点到根的路径的操作：维护一个数据结构，支持以下操作:• MAKE TREE() — 新建一棵只有一个结点的树。

可持久化数据结构(Persistent data structure)就是利用函数式编程的思想使其支持询问历史版本、同时充分利用它们之间的共同数据来减少时间和空间消耗。因此可持久化

树的直径树的直径(Diameter)是指树上的最长简单路。直径的求法：两遍搜索 (BFS or DFS)任选一点w为起点，对树进行搜索，找出离w最远的点u。以u为起点，再进行搜索，找出离u最远的点v。则u到v的路径长度即为树的直径。简单证明：如果w在直径上，那么u一定是直径的一个端点。反证：若u不是端点，则从直径另一端点到w再到u的距离比直径更长

什么是哈希表哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。哈希表作为一种高效的数据结构，有着广泛的应用。如果哈希函数设计合理，理想情况下每次查询的时间花费仅仅为 O(h/r)，即和哈希表容量与剩余容量的比值

基本概念LCA：树上的最近公共祖先，对于有根树T的两个结点u、v，最近公共祖先LCA(T,u,v)表示一个结点x，满足x是u、v的祖先且x的深度尽可能大。RMQ：区间最小值查询问题。对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)，返回数列A中下标在[i,j]里的最小值下标。 朴素LCA算法求出树上每个结点的深度。对于查询LCA(u,v)，用p

欧几里得算法求两个树

在数论，特别是整除理论中，原根是一个很重要的概念。对于两个正整数，由欧拉定理可知，存在正整数， 比如说欧拉函数，即小于等于 m 的正整数中与 m 互质的正整数的个数，使得。由此，在时，定义对模的指数为使成立的最小的正整数。由前知 一定小于等于 ，若，则称是模的原根。

首先是一个例题，用1X2的方块

什么是树链剖分

RMQ(Range Minimum/Maximum Query)问题是求区间最值问题。

二分图（AC）/*=================================*\| 节点u所在的强连通分量是否为二分图| Call: bipartite(u);\*=================================*/int color[maxn];bool bipartite(int u){ for (int i=head[u];i!=-1;i

我的模板#include #include #include #include using namespace std;const int maxsize=32;struct Matrix{ int element[maxsize][maxsize]; int size; int modulo; void init_matrix(int _

#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#i

//-----KosarajuvectorG[maxn],G2[maxn];vectorS;int vis[maxn],sccno[maxn],scc_cnt;void dfs1(int u){ if (vis[u]) return; vis[u]=1; for (int i=0;i<G[u].size();i++) dfs1(G[u][i]); S.

#include #include #include #include #include using namespace std;const int maxn=41111;//-----Tarjanvector G[maxn];int pre[maxn],lowlink[maxn],sccno[maxn],dfs_clock,scc_cnt;stack S;void

贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）是由 RichardBellman 和 Lester Ford 创立的，求解单源最短路径问题的一种算法。有时候这种算法也被称为Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore 也为这个算法的发展做出了贡献。它的原理是对图进行V-1次松弛操作，得到所有可能的最短路径。其优于迪科斯彻算法的方面是边的权值可以为负数、实现简单，缺

//用类，或者结构体定义都行class trie{public: trie* next[26]; int num; int value; trie() { for(int i=0;i<26;i++) next[i]=0; value=0;//记录是不是一个单词 num=0;//记录单词出现的次数

Floyd-Warshall算法 for (int k=1;k<=n;k++) { for (int i=1;i<=n;i++) { for (int j=1;j<=n;j++) { if (a[i][k]+a

在学习算法的过程中，我们除了要了解某个算法的基本原理、实现方式，更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度。在时间复杂度和空间复杂度之间，我们又会更注重时间复杂度。时间复杂度按优劣排差不多集中在：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n)到目前位置，似乎我学到的算法中，时间复杂度是O(log n),

要想使用标准C++中string类，必须要包含#include // 注意是，不是，带.h的是C语言中的头文件using  std::string;using  std::wstring;或using namespace std;下面你就可以使用string/wstring了，它们两分别对应着char和wchar_t。string和wstri

新的模板#include #include using namespace std;const int OO=1e9;//无穷大const int maxm=1111111;//边的最大数量，为原图的两倍const int maxn=2222;//点的最大数量int node,src,dest,edge;//node节点数，src源点，dest汇点，edge边数in

Ford-Fulkson的具体步骤1、初始化网络中所有边的容量，c继承该边的容量，c初始化为0，其中边即为回退边。初始化最大流为0。2、在残留网络中找一条从源S到汇T的增广路p。如能找到，则转步骤3,；如不能找到，则转步骤5。3、在增广路p中找到所谓的"瓶颈"边，即路径中容量最小的边，记录下这个值X，并且累加到最大流中，转步骤4。4、将增广路中所有c减去X，所有c加上X，构成新

void dijkstra(int n,int dist[],EDGE edges[],int pre[],int src,int dest){ int _min,u,v,w; bool visit[maxn]={0}; for (int i=1;i<=n;i++) { dist[i]=OO; } dist[src]=0;

一、网络流的定义有向图 G = ( V, E )中：•有唯一的一个源点S（入度为0：出发点）•有唯一的一个汇点 T（出度为0：结束点） •图中每条弧 (u, v) 都有一非负容量 c ( u, v )满足上述条件的图G称为网络流图。记为： G = ( V, E ，C)1、可行流◆每条弧 ( u, v )上 给定一个实数f(u,v),满

#include #include #include using namespace std;const int maxn=4444;const int maxm=1111111;struct EDGE{ int to; int w; int next;}edges[maxm];int head[maxn];int edge,node;int