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前几日看了刘汝佳写的

定义一颗字典树：struct Trie{ int n; // n可以存储相关有用信息，视情况而定 Trie *next[maxn]; //maxn视字典树中有多少种元素而定}定义字典树的根并初始化：Trie *root;void init(){ root = (Trie *)malloc(sizeof(Trie)); root ->

互质版：#include #include #include using namespace std; typedef __int64 int64; int64 a[15],b[15]; int64 Extend_Euclid(int64 a, int64 b, int64&x, int64& y) { if(b==0) {

http://www.topcoder.com/tc?module=Static&d1=tutorials&d2=binaryIndexedTrees#prob树状数组中用的d【】，每个点都有一定的管辖范围；如d[1]=a[1];d[2]=a[1]+a[2];d[3]=a[3];d[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4];等等；这样

Floyd可以求出任意两点间的最短距离，代码也相对简单，对于稀疏图来说效率也还是不错的，但由于三个for循环导致时间复杂度较高，不适合稠密图。Floyd算法模板（精简版）：void Floyd(){ int dist[maxn][maxn]; // dist存储i到j的最短距离 for(int k = 1; k <= n; k++) for(int

用优先队列实现模板：struct node{ int pos, dist; friend bool operator < (node a, node b) { return a.dist > b.dist; }};int Dijkstra(int n,int start,int end){ bool visited[maxn]

作为一个初学者，第一次接受动态规划，

朴素Dijkstra不需要用到堆，每次找最小值都得遍历一遍，时间复杂度较高。点是从编号0到编号n-1的n个点。以下是模板：int Dijkstra(int a,int b) //a是起点，b是终点{ bool visited[maxn]; // 记录访问点 int pos = a, min, dist[maxn]; // pos是个标记点，标记每次最小边对应的

前一章讲到了用二维数组解题，今天加深一个

单点更新，区间求和：