1099. Work Scheduling Time limit: 0.5 second Memory limit: 64 MB There is certain amount of night guards that are available to protect the local junkyard from possible junk robberies. These guards need to scheduled in pairs, so that each pair guards

Miller-Rabin素数检测算法 其基于以下两个定理. Fermat小定理 若n是素数,则∀a(a̸≡0(modn))\forall a(a \not\equiv 0 \pmod{n})∀a(a̸​≡0(modn)),有an−1≡1(modn)a^{n-1} \equiv 1 \pmod{n}an−1≡1(modn). 二次探测定理 若n是素数,则x2≡1(modn)x^2 \equiv 1 \pmod{n}x2≡1(modn)只有平凡根x=±1x=\pm1x=±1,即x=1,x=n−1x=

从很早入坑ACM开始,便和各种算法的模板打着交道,虽然kaungbin的模板已经足够强大,但是自己在平常做题中也逐渐有着自己的一些模板,也有一些kuangbin模板中没有的更快的板子,虽然不确定时候以后会用到,但是能够记录下来形成自己的模板是最好的,,这样也对自己所学有个大致的总结,所以在搜寻网络上各种解决思路后,选择一位博主的解决方法: 利用python管理文件夹形式的模板库,生成 latex 的 .tex 文件,然后通过两次编译后得到 .pdf 的模板文件,,这样的好处是显而易见的,首先是代

写在前面: 第一年小白拿铜牌,第二年队友出走,加上疫情原因不能回校训练导致心底防线彻底崩盘,于是选择退役. 自从退役之后,一直想我打了那么久的ACM,什么也没留下觉得很难受,突然想到我打ACM的时候,模板的程度参差不一,有的时候错误的模板真的会影响结果,所以我想整理完我的和我的队友的模板留给未来的小伙伴们,希望你们可以在这条路上越走越远,加油! 这些模板有些是自己写的,有些是借鉴大佬邝斌,李煜东的,还有是去洛谷上看的那些榜一的题解然后修改的,过程坎坷,但是代码经过测试,应该是同时具备稳定性和效率

图论算法-Tarjan模板 [缩点:割顶:双连通分量] 为小伙伴们总结的Tarjan三大算法 Tarjan缩点(求强连通分量) int n; int low[100010],dfn[100010]; bool ins[100010]; int col[100010];//记录每个点所属强连通分量(即染色) vector<int> map[100010]; stack<int> st; int tot;//时间戳 int colnum;//记录强连通分量个数 void tarjan(

Edmonds 开花算法 input: 图G,匹配M,未饱和点u idea: 查找从 u 開始的 M-交错路径.对每一个顶点记录父亲节点. 发现花朵.则收缩. 维护 S 和 T.S 表示沿着已经饱和的边抵达的顶点构成的集合.收缩过程中的新顶点也属于 S. T表示当前图中沿着未饱和的边抵达的顶点构成的集合 ,一旦遇到还有一个未饱和的顶点.则得到增广路. init: S = { u }, T = ∅ iterate: 若 S 中无未饱和的点,则不存在从 u 開始的增广路.算法停止. 否则,取出一个未

基于残留网络与FF算法的改进-EK算法,核心是将一条边的单向残留容量的减少看做反向残留流量的增加. //网络流 //EK算法 //Time:16Ms Memory:348K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAX 205 #define INF

// 在单调递增序列a中查找>=x的数中最小的一个(即x或x的后继) while (l < r) { int mid = (l + r) / 2; if (a[mid] >= x) r = mid; else l = mid + 1; } // 在单调递增序列a中查找<=x的数中最大的一个(即x或x的前驱) while (l < r) { int mid = (l + r + 1) / 2; if (a[mid] <= x) l = mid; else r = mid

Template For ACM 一. 字符串 标准库 sscanf sscanf(const char *__source, const char *__format, ...) :从字符串 __source 里读取变量,比如 sscanf(str,"%d",&a) . sprintf sprintf(char *__stream, const char *__format, ...) :将 __format 字符串里的内容输出到 __stream 中,比如 sprintf(

1.KMP #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdio> using namespace std; const int maxn=1e6; ],b[maxn+]; ]; int len1,len2,t; int main() { scanf("%d\n",&t); while(t) { --t; scanf("%s%s",b,a);//a是母串 b是匹配串 l

KMP算法是一种改进的模式匹配算法,相比于朴素的模式匹配算法效率更高.下面讲解KMP算法的基本思想与实现. 先来看一下朴素模式匹配算法的基本思想与实现. 朴素模式匹配算法的基本思想是匹配过程中如果该位置相等,继续匹配各自的下一位,直至匹配完成,或者出现一位不匹配,如果该位置不相等,主串的匹配位置返回上次开始匹配位置的下一位,副串的匹配位置再次从头开始. 实现程序如下: 主串s,副串t,如果存在,返回t在s中第一次出现的位置,否则返回-1. int Index(char *s,char *t){

首先需要说明的是BFS算法(广度优先算法)本质上也是枚举思想的一种体现,本身效率不是很高,当数据规模很小的时候还是可以一试的.其次很多人可能有这样的疑问,使用搜索算法的时候,到底选用DFS还是BFS,博主觉得对于最短路搜索来说是都可以的,数据规模不大,广搜解决最短路的效率要高一些,还有对于搜索过程中搜索的单位为1时,广搜更合适. 这里总结一下BFS算法,DFS是一条路走到黑,不行再回退一步,直到所有的路都试一遍,而BFS则是需要有一种层的概念,每次走到一个状态,将该层所有可能的情况都加入队列,加

首先是当年stoer和wagner两位大佬发表的关于这个算法的论文:A Simple Min-Cut Algorithm 直接上算法部分: 分割线 begin 在这整篇论文中,我们假设一个普通无向图G=(V,E),其中每条边e都有一个正实数权值w(e). 如果我们知道:怎样找到两个节点s,t,以及怎样得到对于s-t的最小割,我们就几乎解决了整个问题: 定理2.1: 设s和t是图G中的两个节点,设G/{s,t}是合并s和t后得到的图, 则图G的全局最小割可以通过“图G对于s-t的最小割”和“图G/

一.算法步骤 建立一个队列,初始时队列里只有起始点,再建立一个数组记录起始点到所有点的最短路径(该数组的初始值要赋为极大值,该点到它本身的路径赋为0,下面的模板中该数组为dist[]).然后执行松弛操作,用队列里有的点作为起始点去刷新到所有点的最短路,如果刷新成功且被刷新点不在队列中则把该点加入到队列最后.重复执行直到队列为空. 二.算法模板 struct Edge { int s, e, dist; //边的起点.终点.长度 Edge() {} Edge(int s, int e, int d

2017-09-17 21:10:45 writer:pprp 看了看dijkstra算法,用自己语言总结一下主要过程吧, 首先,明确这个算法用处是在于计算单源最短路径问题并且边权非负,给出一个起点可以找到其他点的最短路径 复杂度为O(n^2) 思想:贪心的做法,每次只看现在的最短路的部分,但是要记得更新已确定该点到其他点的距离 总结一下,dijkstra的做法:需要 dis vis map 三个数组给出起点就可以找到到其他所有点的最短路1.初始化dis数组和起点的dis和vis2.进行N个点的

ISAP // UVa11248 Frequency Hopping:使用ISAP算法,加优化 // Rujia Liu struct Edge { int from, to, cap, flow; }; struct ISAP { int n, m, s, t; vector<Edge> edges; vector<int> G[maxn]; // 邻接表,G[i][j]表示结点i的第j条边在e数组中的序号 bool vis[maxn]; // BFS使用 int d[maxn]

R - Work scheduling Time Limit:500MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice URAL 1099 Description There is certain amount of night guards that are available to protect the local junkyard from possible junk r

目录 STL标准模板库 STL简介 STL pair STL set STL vector STL string STL stack STL queue STL map upper_bound和lower_bound STL bitset greater< int>()和less< int>() 2. 数论 2.1 素数 2.1.1 素数筛选(判断 < MAXN的数是否是素数) 2.1.2 素数筛选(筛选出小于等于MAXN的素数) 2.1.3 大区间素数筛选 2.2 素数筛选

Index 分类细则 说起分类准则,我也是很头疼,毕竟对于很多算法,他并不是单调的,而是多方面的都挂得上钩.所以,从始至终,分类准则一直都是我很纠结的问题. 经过思量,首先分出比较主流的几类:Number.Graph.Network.Structure.Geometry: 接着,考虑到C++是ACM的重头戏,而STL又是其中浓墨重彩的一笔,所以专门分出一类STL来总结一下: 然后又分出String一类,毕竟字符串相关算法也是挺多的啊: 最后,总得有一类Other吧! 虽说,分类分好了,可是有的算

RMQ问题是求解区间最值的问题. 这里分析的是ST算法,它可以对所有要处理的数据做到O(nlogn)的预处理,对每个区间查询做到O(1)查询 ST算法本质是一个DP的过程 这里通过举一个求最大值实例来理解ST算法: 我们有这样一串数字 数值:35 13 65 99 88 75 64 51 42  55 66 83 12 44 65 12 位置:1    2  3   4   5   6   7    8   9  10 11 12 13 14 15 16 首先我们定义一个dp表达式:st[i][