BZOJ 第二十二页 除草

本文针对一系列算法题目提供了简明扼要的解题思路,涵盖了从简单DP到复杂的数据结构及流算法等多种类型的问题,帮助读者快速理解并掌握各类算法题目的解决方法。

3100:这题至今不会 写的是暴力

3101:找规律

3103:用manachar维护出必须相同和必须不同的然后扫一遍

3105:由于后面仍为nim问题 所以用高斯消元将sg值消合法

3106:暴力DP

3107:简单DP

3108:乱搞

3109:搜索

3110:分治

3111:DP

3114:推式子

3115:= =……

3117:线段树+堆维护 不过似乎不是正解

3119:推一推

3122:就是不太好写的简单数论

3123:启发式合并主席树

3124:DP后贪心

3126:单调队列优化DP

3129:容斥

3130:网络流

3131:记忆化搜索

3139:搜索

3140:转化为二维的网络流

3142:推式子

3143:高斯消元

3144:网络流

3151:高精度+多项式除法

3155:咋乱搞都行

3156:斜率优化DP

3157:矩阵倍增

3158:网络流

3163:倍增背包

3164:DP

3165:线段树 logn的标记下传

3166:字典树

3169:贪心

3170:分离xy

3171:根据度数费用流

3172:AC自动机

3173:平衡树

3174:排序后DP

3175:网络流

3188:平衡树

3190:暴力就过了

3191:DP

3192:树状数组维护

3193:DP 记不太清了

3195:简单DP

3196:平衡树

转载于:https://www.cnblogs.com/zhonghaoxi/p/3285939.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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