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在学习扩展欧几里德算法之前，先来回顾一下欧几里德算法。欧几里德算法又称辗转相除法，它是用来求两个数的最大公约数其依赖于一个定理：gcd(a,b) = gcd(b,a%b);欧几里德算法：void gcd(int a,int b){ return b?gcd(b,a%b):a;}扩展欧几里德算法是用来在已知a,b求解一组x，y使得a*x+b*y=gcd(a,b)(根据数论中不定方程解

母函数（Generating function）详解在数学中，某个序列的母函数是一种形式幂级数，其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法。母函数可分为很多种，包括普通母函数、指数母函数、L级数、贝尔级数和狄利克雷级数。对每个序列都可以写出以上每个类型的一个母函数。构造母函数的目的一般是为了解决某个特定的问题，因此选用何种母函数视乎序列本身

通过find函数找出该节点的根节点，通过UNION函数将两棵树合并。加入rank[N]来记录每个节点的秩（即树的高度），并按秩进行合并，可避免合并时的最糟糕情况，（树形为一条直线）通过路径压缩可以减少每次寻找根节点的次数。下面通过HDU1232（畅通工程）来进行分析：Code#include #include #include using namespace std;

克鲁斯卡尔（Kruskal）算法（只与边相关）算法描述：克鲁斯卡尔算法需要对图的边进行访问，所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度只和边又关系，可以证明其时间复杂度为O（eloge）。算法过程：1.将图各边按照权值进行排序2.将图遍历一次，找出权值最小的边，（条件：此次找出的边不能和已加入最小生成树集合的边构成环），若符合条件，则加入最小生成树的集合中。不符合条

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。　　Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。其基本思想是，设

树状数组：1、Add(x,d)：让A[x]增加d   2、query(L,R)：计算区间[L,R]中所有元素的和Code：#include #include using namespace std;int C[100010],n;int lowbit(int &x){ return x&(-x);}int sum(int x){ int ret =

解题思路：线段树区间修改，详见代码。Code：#include #include using namespace std;typedef long long LL;#define MAX 110000LL n,m;LL _Sum,_Max,_Min;struct Tree{ LL L,R; LL Sum,add,Min,Max;}trees[MAX*3];vo