qq_43240470的博客

2019年2月25日 晚上七点，再一次来到有关“程序设计”的课堂，这次，老师针对ACM/ICPC进行了全面且具体的介绍，让我们深刻了解开设这门课程的目的，而自己亦有修学这门课程的理由。目前，全国范围内含金量最高的计算机赛事便是ICPC和CCPC。 现在的自己比不了从小就开始接触编程的别人，但只要肯付出，亦有可能收获一定的成绩。那么，便从现在做起，从开始的STL学起。...

二分法的拓展——三分法 不同于二分法中数据的单调性，三分法可用于求解某凸性或凹性函数的极值，由于通过函数本身表达式并不容易求解，故可以用三分法不断逼近求解。 三分法类似二分的定义Left和Right mid = (Left + Right) / 2 midmid = (mid + Right) / 2; 如果mid靠近极值点，则Right = midmid； 否则(即midmid靠近极...

单调队列 单调队列中元素具有单调性，队首和队尾都可进行出队操作，而只有对位可以进行入队操作。 若在单调队列中插入元素，若插入的元素破坏单调性，则删除队尾元素直到插入的元素不再破坏单调性为止。往往用于取最优值——访问首尾元素。 小知识：使用freopen("1.txt","r",stdin); 该语句可直接导入样例数据，无需重复多次输入样例，大大的节省了时间，同时也提高了输入的准确率。 ...

这段时间对搜索有了一定的了解，对深搜和广搜也有了一定的认识，知道了两者之间的区别以及何时使用哪种搜索方式。 深搜可以说是“一条路走到黑”，它能列举出所有的可能，将所有情况全部枚举出来。而广搜则是耗时最短——最快速的搜索。根据不同的题目，采用不同的方法。今天在上数分课的时候讲到梯度，引出“盲人下山”（找到最快捷的下山方式），若将其编程，则就是广搜问题。 同时，上节课还开了新的专题——二分，这里的...

数据结构 1、栈 栈顶近栈顶出。插入一般称为进栈（PUSH），删除则称为退栈（POP）。用一个栈指针TOP指向栈顶。若TOP＝0，表示栈空，TOP=N时栈满。进栈时TOP加１。退栈时TOP减１。当TOP<0时为下溢。栈指针在运算中永远指向栈顶。 2、队列 队列是队尾进，对头出（先入队的元素先出）。 3、树及二叉树 二叉树的关键词：度、结点（结点有叶结点、分支节点，同时称上端结点为...

图论 图的存储结构： 1、二维数组邻接矩阵存储 2、数组模拟邻接表存储 图的邻接表存储法，又称链式存储法。本来是要采用链表实现的，但大多数情况只要用数组模拟即可。 void add_edge(int from,int to,int dis) //加入一条从from到to距离为dis的单向边 { edge[++num_edge].next=head[from]; edg...

数据结构——堆 堆结构是一种数组对象，它可以被视为一棵完全二叉树。树中每个结点与数组中存放该结点中值的那个元素相对应。 堆分为大根堆和小根堆（大根堆即为父结点大于子结点，小根堆则相反）。 对堆的操作主要有两个：put和get。put指加入元素，get则从堆中取出并删除一个元素。 堆的应用： 经典的Huffman树问题。Huffman树的构造方法如下： 从森林里取两个权和最小的结点； ...

二叉树 性质： 在二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个结点（i>=1）。 深度为k的二叉树至多有2^k –1个结点（k>=1）。 【特别】一棵深度为k且有2k–1个结点的二叉树称为满二叉树。如下图A为深度为4的满二叉树，这种树的特点是每层上的结点数都是最大结点数。 对任意一棵二叉树，如果其叶结点数为n0，度为2的结点数为n2，则一定满足：n0=n2+1。 具有n个结点的完...

并查集的作用： 查询两点是否联通，即两点的关系。 于是在用克鲁斯卡尔建造最小生成树时，可以用并查集判断是否需要加入此边，也可以查询u到v的路径中的最小边权。 并查集可以通过压缩路径进而大大减少复杂度，从而A一题。并查集的实现操作步骤：建立一个新的集合，将包含x和y的动态集合合并为一个新的集合，返回一个指向包含x的集合的代表。 判断元素是否属于同一集合： bool judge(int ...

搜索专题结束了…… 二分查找是二分算法中最简单基础的一类题目，在一个单调有序的集合中查找元素，每次将集合分为左右两部分，判断解在哪个部分中并调整集合上下界，重复直到找到目标元素。 而二分法更多用于通过二分来找答案，先将答案具有的特定范围单调排序再进行二分验证。 二分最大的特点即为省时，其消耗时间为，使用二分法能最大限度节省时间有效防止超时问题。 ...

上个周末，由于参加英语竞赛错过了一堂课，已经开始了搜索的学习。 搜索，其实就是穷举出问题的所有或部分情况从而求出问题解的一种方法。搜索相较于一般的枚举法有了一定的方向性和目的性。而这就用到了状态转移。目前，所常用的状态转移分为两种——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。广度优先搜索是按照层数一层一层来遍历的，根据队列先进先出的原理，将每一层的节点按从左到右的顺序依次放入队列中；而深度...

最近看到参加比赛的同学日夜兼程地写代码、打比赛，虽没有亲身经历，但也感觉出了其中的紧张与激烈。 有一个同学，报名参加了比赛，作为女生，佩服她的这份坚持，同时还不得不佩服她的做题能力——对题目的理解及题型的熟练度。 继续看搜索问题，深度优先搜索可以通过递归及非递归来实现 运用递归实现： Function Dfs (Int Step, 当前状态) Begin 可加结束条件 从当前状态循环拓展下...

1、栈（stack） 栈只能操作最顶端元素。 头文件: #include &lt;stack&gt; 定义： stack&lt;data_type&gt; stack_name; 操作： empty() -- 返回bool型，表示栈内是否为空 (s.empty() ) size() -- 返回栈内元素个数 (s.size() ) to...

1、栈（stack） 栈只能操作最顶端元素。 头文件: #include &lt;stack&gt; 定义： stack&lt;data_type&gt; stack_name; 操作： empty() -- 返回bool型，表示栈内是否为空 (s.empty() ) size() -- 返回栈内元素个数 (s.size() ) top(...

这周一直在做贪心的题，发现贪心的最大特点就是——读完题目后往往没有思路，无从下手；而当有思路后，代码并不会消耗太多时间。 近期的题目，关联数据比较多，往往会用到pair类型或结构体。 pair类型 pair包含两个数据值。与容器一样，pair也是一种模板类型。但在创建pair对象时，必须提供两个类型名。 pair与其他标准类型不同，可以直接访问其数据成员：其成员都是共有的，分别命名为fir...

贪心算法最主要的是思路，一般有了思路，解题过程就会简便。 且通过例题来看，往往在主函数前使用solve函数，在solve函数中提现具体解题思路过程。 贪心题需要通过具体题目要求，找出要“贪”的对象，进而思考“贪”的方法。 ...

//A是问题的输入集合即候选集合 Greedy(A) { 　　S={ };　　　　　　　　　　　//初始解集合为空集 　　while (not solution(S))　　//集合S没有构成问题的一个解 　　{ 　　　　x = select(A);　　　　　//在候选集合A中做贪心选择 　　　　if feasible(S, x)　　　　//判断集合S中加入x后的解是否可行 　　　　　　S = S+{x}; 　　　　　　A = A-{x}; 　　} 　　return S; ｝

近期的新知识点并不是很多，主要都是做题练习。 贪心涉及到多变量的题目较多，故常用到数据结构 以背包问题举例： struct bag { int w; //物品的重量 int v; //物品的价值 double c; //性价比 }a[1001]; //存放物品的数组 排序因子（按性价比降序）： bool cmp(bag a, bag b) { ...

这周开始讲动态规划。动态规划问题是在多阶段问题中求取最优解问题（每步最优以保证全局最优）。 动态规划与贪心的最大区别在于贪心只能解决部分求最优解问题，而动态规划则能全部解决。但动态规划相较于贪心更加复杂，耗时更多。但可对动态规划进行优化，排除重复计算（以空间换取时间）——记忆化搜索，将已有结果存入数组，将再次用到此结果时直接调用数组数据而非重复计算。动态规划解决问题往往是自下而上的，而贪心往往相...

这几天是清明假期，老师说对于写代码的人来说除了春节的那几天是没有假期的。这几天，在平时的做题网站上，每天都开了五小时的竞赛，我虽没有参加，但也从同学那里看了一些题目。全英文的题目，虽说平时做的题大多也都是英文，但平时也就用有道简单的就翻译出来了，然而真正做题的时候，电子词典什么的是绝对不可能的，so:English is very important! 再就是，近期的背包问题。 01背包是最基...

最短路径 1、Floyed算法 2、Dijkstra算法 3、Bellman-Ford算法：Ford（福特）算法，同样是用来计算从一个点到其他所有点的最短路径的算法，也是一种单源最短路径算法。能够处理存在负边权的情况，但无法处理存在负权回路的情况。 4、SPFA算法：简单的说就是队列优化的bellman-ford，利用了每个点不会更新次数太多的特点。 并查集 动态地维护和处理集合元素之...