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前几日看了刘汝佳写的

前一章讲到了用二维数组解题，今天加深一个

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

作为一个初学者，第一次接受动态规划，

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]

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

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

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) {

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 ->

单点更新，区间求和：