黑客HK的博客

二分图（Bipartite Graph）是一种特殊的图，它的顶点可以被分成两个互不相交的集合，使得图中的每条边都是连接两个不同集合中的顶点。判断一个图是否是二分图，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法。在主函数中，首先读入图的信息，然后对每个连通分量调用。请注意，这个代码示例假设图的顶点编号从。开始，需要对相关部分进行相应的修改。函数进行判断，最后输出判断结果。如果你的图顶点编号从。

函数中使用了优先队列来优化算法的效率，优先队列中的元素按照权重从小到大排序。在每次迭代中，优先队列中权重最小的未加入最小生成树的顶点将被加入最小生成树中。算法是一种用于寻找加权图中最小生成树的算法。的值，以适应不同的图结构。你可以根据实际需要修改。

算法是一种用于寻找图中两点间最短路径的算法，适用于无负权边的图。下面是一个使用C++实现的。函数中使用了优先队列来优化算法的效率，优先队列中的元素按照权重从小到大排序。的值，以适应不同的图结构。你可以根据实际需要修改。

算法是一种用于求解所有顶点对之间的最短路径问题的算法，特别适用于稠密图。下面是一个使用C++实现的你可以根据实际需要修改和的值，以适应不同的图结构。

算法的核心思想是使用深度优先搜索（DFS）来遍历图，同时维护一个栈来存储当前搜索路径上的顶点。当一个顶点无法继续前进时，我们从栈中弹出顶点，直到找到一个已经在栈中的顶点，这样就找到了一个强连通分量。我们从栈中弹出顶点，直到找到根节点，并将所有弹出的顶点标记为同一个强连通分量。类来找到强连通分量。然后，我们输出强连通分量的数量，并打印出每个顶点所属的强连通分量标识符。然后，我们遍历邻接顶点，如果邻接顶点还没有被访问过，我们递归地调用。如果邻接顶点已经在栈中（即它是当前搜索路径上的一个祖先），我们更新。

线段树是一种非常强大的数据结构，用于解决区间查询和更新问题。它允许你对一个数组的子区间执行各种操作，如求和、求最小值、求最大值等。如果查询区间完全在当前节点的代表区间内部，我们直接返回该节点的值。如果查询区间与当前节点的代表区间相交，我们递归地查询两个子节点，并将结果合并后返回。请注意，这个模板假设数组是从0开始索引的。如果你的数组是从1开始索引的，你可能需要对代码进行一定的调整。此外，根据你的具体需求，你可能需要修改。我们首先更新叶节点的值，然后递归地更新父节点的值，直到根节点。函数来执行不同的操作。

ST表（Sparse Table）是一种用于解决范围最值查询问题的数据结构。它可以以较小的空间复杂度提供快速的查询效率。这个模板假设查询的是最小值，如果需要查询最大值或其他 associative 操作，只需要在构造函数和查询函数中相应地修改操作即可。的第一列，然后通过动态规划的方式填充其他列，确保每个区间的最小值都可以快速计算得到。值，然后返回两个覆盖整个查询区间的区间的最小值。查询时，我们首先计算出查询区间长度对应的。在这个模板中，我们首先预计算了每个位置。值，以便于后续快速计算区间长度对应的。

RMQ（Range Minimum Query）问题是在一个数组中查找给定区间内最小元素的问题。它是一个非常常见的数据结构问题，有很多高效的算法可以解决这个问题，例如。是一种二叉树形数据结构，它允许快速查询数组中的最小值、最大值、总和等统计信息。算法的C++实现，因为它是一种非常强大且易于理解的解决方案。请注意，这个实现假设数组是从0开始索引的。Segment Tree的查询和构建时间复杂度都是。的信息，并且它的左子节点和右子节点分别包含区间。实现的问题，或者需要进一步的帮助，请告诉我！

KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种用于字符串匹配的著名算法，其核心思想是利用已经匹配的信息来避免做无用的比较，从而提高匹配效率。：在KMP算法中，Border是指已经匹配的子串的最长前缀，也是后缀。例如，在字符串"ababa"中，border是"ab"。直接跳到下一个可能的匹配位置，这样就避免了重复匹配已经确定不匹配的字符。函数中，我们使用这个前缀函数来在文本字符串中查找模式字符串。这个算法的关键之处在于，当匹配失败时，我们不需要回溯文本指针。）中最长相等的前缀后缀的长度。

树状数组（Binary Indexed Tree，简称BIT）是一种用于高效处理数组范围查询和单点更新操作的数据结构。它解决了传统的线段树在处理范围查询时的低效问题，并且在某些情况下，比如查询和更新操作频繁的情况下，它比线段树更快。请注意，树状数组的索引是从1开始的，所以我们在所有操作中都对索引进行了加1的处理。此外，树状数组的大小通常是原始数组的大小加上1，以确保我们可以安全地使用索引来访问所有的节点。表示为一个二进制数，然后用这个二进制数的最后一个1来确定它是哪个父节点的子节点。调用来计算出区间和。

将到达的最大点转化为是否可以被当前的最大点到达。上代码~我知道你们就是想要这个！所以我们从n到1枚举起点。对于这个图来讲我们可以。然后可以发现这样的性质。

根据题意，我们维护两个set，一个主人s2一个宠物s1，一开始先分别插入一个极大值一个极小值，如果输入的是宠物，价值为b，就在s2中找到两个数t1,t2，分别是比当前b小的数的最大值，比当前b大的最小值。对于怎么找两个值，我们用lower_bound来解决，it是用Lower bound找大于等于b的第一个指针，那么it的前一个 数就是小于b的最大值。因为当我们找最大值和最小值时，当有找不到的时，我们赋的极值就会影响答案，然后我就打了个看上去似乎挺冗杂的特判。用set可以比较方便的实现这道题。

首先观察数据范围非常明显的Θ(nlog2​n)的复杂度这道题主要需要思考的是如何保证攻击系统能打出怎么保证最）解法无法承受所以 ————排序后用一个指针维护最小满足条件的攻击系统即可。

圆圈代表树，所有直线的交点为眼睛坐标，显然两棵白色的树对于当前的眼睛坐标来说是没有相互遮挡的。也就是说当树干直径为 0.010.01 时，树干的中心必须与眼睛相距 286286 以上才会使得其夹角小于 0.010.01 度，但中间隔了 286286 棵树还没有被挡住是不可能出现的事，因此这种情况可以忽略。黄色部分的角度分别为两棵树干与眼睛形成的夹角的一半，设为 1b1 和 2b2；cc 的角度可由两个边向量做内积来计算，b1 和 b1 可由反三角函数来计算，都是非常简单的。如果两棵树相互遮挡，必有。

P2866 [USACO06NOV] Bad Hair Day S题解