[长期更新]模板&算法学习情况

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标+的表示已学完,标?的表示需要进一步学习,标-的表示有计划但未开始学习,标*的表示暂时没有计划学习

数学

*BSGS

?FFT&NTT

*Lucas&扩展Lucas

*差分约束

?多项式处理

-高斯消元

-线性基

?矩阵快速幂

-卡特兰数

+扩展欧几里得

+莫比乌斯反演

*容斥

-斯特林数

*线性规划

*中国剩余定理

筛法

+线性筛

-杜教筛

*洲阁筛

计算几何

?凸包&旋转卡壳(xuan2zhuan3qia3ke2)

*半平面交

数据结构

*CDQ分治

*整体二分

-莫队

-LCT

+ST表

+并查集

?块状链表

?双向链表

?树状数组

?线段树&主席树

-虚树

-左偏树(可合并堆)

二叉树

+Splay

?Treap(旋转)

-Treap(无旋)

-替罪羊树

-Size Balanced Tree

图论&树论

?tarjan

-点分治

+二分图匹配

?网络流

+最小生成树

?树链剖分

+树上倍增

最短路问题

+Floyd

+Dijkstra

+SPFA

*k短路问题

字符串

+KMP

?扩展KMP

+AC自动机

?回文自动机

+manacher

?后缀数组

?后缀自动机

?RK

其他

*bitset

+高精度

DP

?状压DP

*斜率优化

原文地址:https://www.cnblogs.com/dcdcbigbig/p/8997788.html

时间: 2024-10-05 20:25:28

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代码优化(长期更新)

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是:

Java代码优化(长期更新)

前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化.在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了. 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了. 这个观点,在现在看来,是要进行代码优化的一个原因,但不全对.在机械工艺发展的 今天,服务器动辄8核.16核,64位CPU,代码执行效率非常高,St

带花树算法学习笔记

带花树算法学习笔记 难得yyb写了一个这么正式的标题 Q:为啥要学带花树这种东西啊? A:因为我太菜了,要多学点东西才能不被吊打 Q:为啥要学带花树这种东西啊? A:因为我做自己的专题做不动了,只能先去"预习"ppl的专题了 Q:为啥要学带花树这种东西啊? A:因为可以用来做题啊,比如某WC题目 先推荐一个很皮很皮的带花树讲解: 戳这里嗷 QaQ 言归正传 带花树的算法用来解决一般图的最大匹配问题 说起来,是不是想起来网络流里面的最小路径覆盖? 或者二分图的最大匹配的问题? 的确,带花

C++标准模板库学习。。。

作为C++标准库相当重要的一部分,STL库提供一系列组件操作.它主要可以分为容器.迭代器.基本算法.函数对象以及内存分配器和配接器六个部分.整个STL库的代码都采用模板函数以及模板类的方式实现,具有高度的通用性.对于传统的应用程序来讲,模板库支持并且倡导一种新的编程风格,即称为泛型编程思想,以通用的模板方式来编写应用程序中的数据结构与算法. 16.1  STL常见容器 C++标准STL库中封装实现了常见数据结构,并以容器的方式提供给用户使用.STL容器主要包含vector向量.deque队列.l

近期学习情况总结

今天是5月1日.学校放假3天,带女朋友回家,吃完饭之后又玩儿了一会儿轮滑,又看了一会儿英语书,今天一天就这么过去了.大一的下半学期,这个学期的第二个月已经结束.回想上个学期的学习生活情况,再看下这两个月的学习进度,必须承认,目前没有上个学期做的好了 这个学期开了2门重要的课,一门是Java,一门是数据结构.尤其是后者,我能够清晰地认识到它的重要性.还有就是英语,本来是打算考6月份的CET4的,但是,学校规定大一不能考,所以也就没有足够努力的去做已经买了的四级资料.当然,最重要的还是没有时间,或者

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平衡二叉查找树 平衡二叉查找树是很早出现的平衡树,因为所有子树的高度差不超过1,所以操作平均为O(logN). 平衡二叉查找树和BS树很像,插入和删除操作也基本一样,但是每个节点多了一个高度的信息,在每次插入之后都要更新树的每个节点的高度,发现不平衡之后就要进行旋转. 单旋转 单旋转是碰到左左或者右右的情况下所使用的方法. 例如: 3 2 1 这种情况就需要旋转,因为3是根节点,它的左子树高度为0,右子树高度为2,相差超过1了,所以要进行旋转,而这是右右的情况,所以是单旋转. 2 / 1 3 这

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不相交集合 故名思意就是一种含有多个不相交集合的数据结构.典型的应用是确定无向图中连通子图的个数.其基本操作包括: Make-Set(x):建立一个新的集合,集合的成员是x: Union(x,y): 将包含x和y的集合合并为一个集合: Find-Set(x): 返回指向包含x的集合的指针: 下面是一个例子,(a)是一个无向图,(b)是使用不相交集合来找连通子图的个数.做法是初始为各个顶点为一个集合,然后遍历各个边,把边的端点的集合进行合并,当处理完所有的边,能连通的顶点就在一个集合里了,这样就生

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