1600 Simple KMP 对于一个字符串|S|,我们定义fail[i],表示最大的x使得S[1..x]=S[i-x+1..i],满足(x<i)显然对于一个字符串,如果我们将每个0<=i<=|S|看成一个结点,除了i=0以外i向fail[i]连边,这是一颗树的形状,根是0我们定义这棵树是G(S),设f(S)是G(S)中除了0号点以外所有点的深度之和,其中0号点的深度为-1定义key(S)等于S的所有非空子串S'的f(S')之和给定一个字符串S,现在你要实现以下几种操作:1.在S最后面

概述 哈夫曼树:树的带权路径长度达到最小. 构造规则 1. 将w1.w2.-,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): 2. 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左.右子树,且新树的根结点权值为其左.右子树根结点权值之和: 3. 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林: 4. 重复(02).(03)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树. 基本操作 定义 1 权值 2 左孩子 3 右孩子 4 父节点 构造哈夫曼树(使用最小堆) 1 构造最小堆

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

orzYCB 虚树 %自为风月马前卒巨佬% 用于优化一类树形DP问题. 当状态转移只和树中的某些关键点有关的时候,我们把这些点和它们两两之间的LCA弄出来,以点的祖孙关系连成一棵新的树,这就是虚树. 容易证明,如果关键点数量为\(m\),则虚树点数不超过\(2m\). 虚树的构建 dfs原树,对点进行dfn标号,并将关键点按dfn从小到大排序. 搞个栈,栈内的点满足:都在从栈顶的点到原树的根的一条链上. 现在我们准备加入一个点\(x\) 直接加可能破坏一条链的性质,于是把栈顶的元素弹掉直到可以加

在上一篇的基础上,可以测试下行为树的嵌套,所谓的行为树嵌套,就是在一棵行为树下的某一个分支,接入另一棵行为树. 以下面这棵行为树为例: TestBehaviorTree2.lua TestBehaviorTree2 = BTBehaviorTree:New(); local this = TestBehaviorTree2; this.name = "TestBehaviorTree2"; function this:New() local o = {}; setmetatable(o

6.5 Huffman 树 Huffman 树又称最优树,可以用来构造最优编码,用于信息传输.数据压缩等方面,是一类有着广泛应用的二叉树. 6.5.1 二叉编码树 在计算机系统中,符号数据在处理之前首先需要对符号进行二进制编码.例如,在计算机中使用的英文字符的 ASCII 编码就是 8 位二进制编码,由于 ASCII 码使用固定长度的二进制位表示字符,因此 ASCII 码是一种定长编码.为了缩短数据编码长度,可以采用不定长编码.其基本思想是:给使用频度较高的字符编较短的编码,这是数据压缩技术的最

这两道题实际上考试的时候是一道题OwO 太可怕了,忙了我三个多小时,写了整整7K 这个题两个询问关联性不强,所以分开来考虑 QAQ的LIS树 考虑如何用dp求解答案 设dp(v)表示v到根的修改后的序列的和,c(v)是v点点权 那么v的答案就是dp(v)减去v到根的点权和 最直观的想法是我们从v点向上暴力跳父亲,跳到第一个不用修改的点u 不难发现因为u没有修改,所以之后的序列和u之后的序列是完全一样的 可以直接转移给v了,那么dp(v)的值就是dp(u)和v->u的序列和了 注意到v->u的所

目录 线段树 什么是线段树? 线段树的创建 线段树的查询 单节点更新 区间更新 未完待续 线段树 实现问题:常用于求数组区间最小值 时间复杂度:(1).建树复杂度:nlogn.(2).线段树算法复杂度:logn 什么是线段树? 叶子节点是原始组数arr中的元素 非叶子节点代表它的所有子孙叶子节点所在区间的最小值 例如:数组[2, 5, 1, 4, 9, 3]可以构造如下的二叉树(背景为白色表示叶子节点,非叶子节点的值是其对应数组区间内的最小值,例如根节点表示数组区间arr[0...5]内的最小值

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

Aragorn's Story 来源:http://www.fjutacm.com/Problem.jsp?pid=2710来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3966 这题就是一个模板题,模板调过了就可以过 #pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000") #include<stdio.h> #include<string.h> #include&l

题面 一句话题意: 给定一张 N 个点, M 条边的无向连通图, 每条边上有边权 w . 求删去任意一个点后的最小生成树的边权之和. 思路 首先肯定要$kruskal$一下 考虑$MST$里面去掉一个点,得到一堆联通块,我们要做的就是用原图中剩下的边把这些联通块穿起来 考虑这个点$u$在$MST$上的位置,可以知道有两种边:一种是从$u$的任意一个儿子的子树连到$u$的子树外面的,一种是在$u$的两个儿子的子树之间连接的 第一种情况: 考虑边$(u,v)$,没有进入$MST$中,那么若它是某个节

题目链接 主席树=可持久化权值线段树. 如果你不会可持久化线段树,请右转 如果你不会权值线段树,请自行脑补,就是线段树维护值域里有多少个数出现. 可持久化线段树是支持查询历史版本的. 我们对每个数都进行一次基于上个版本的单点修改操作,这样每个版本就是维护的前\(p\)个数,这个权值显然满足可减性. 所以,要查询区间\([l,r]\)的第\(k\)大时,我们就用第\(r\)个版本减去第\(l-1\)个版本,我们就得到了一颗\([l,r]\)的权值线段树,然后跑第\(k\)小就简单了: 如果左儿子有

题目描述-->p2357 守墓人 敲了一遍线段树,水过. 树状数组分析 主要思路: 差分 简单介绍一下差分(详细概念太麻烦,看下面. 给定一个数组 7 8 6 5 1 8 18 20 35 //瞎敲的emmm 7 1 -2 -1 3 10 2 15//对应得到差分数组. 我们发现从[1,i]求和,得到的就是我们的原数组对应值.(这就是差分. 为什么用差分+树状数组? 对应差分,我们修改一个位置都会对应影响一段区间. 差分的话,我们修改一个位置就达到了修改后面区间的效果. 而我们修改一个区间,只需

  作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree

仙人掌 圆方树是用来解决仙人掌图的问题的,那什么是仙人掌图呢? 如图,不存在边同时属于多个环的无向连通图是一棵仙人掌 圆方树 定义 原先的仙人掌图,通过一些奇妙的方法,可以转化为一棵由圆点,方点和树边构成的树--圆方树,具体构建方法如下 原仙人掌的每一个点为圆点,对于每个环都新建一个方点,方点向环上的每一个圆点连边,就构成了圆方树. ___ 构建方法 用\(tarjan\)算法求出点双,对于每一个点双新建一个方点与环上的点相连,注意一条边连接两个点的不算点双. 代码: void tarjan(i

作者作为一个蒟蒻,也是最近才自学了线段树,不对的地方欢迎大佬们评论,但是不要喷谢谢 好啦,我们就开始说说线段树吧 线段树是个支持区间操作和查询的东东,平时的话还是蛮实用的 下面以最基本的区间加以及查询区间和为例 线段树顾名思义就是棵树嘛,叶子节点是每个基本点,它们所对应的父亲就是它们的和,具体如下图 但是对于这样的线段树来说,操作所需的时间是远达不到我们的要求的(会被t),因为我们会进行一些不必要的操作,就像如果没有查询到某个点,那么就没有必要去修改这个点的值,为此,我们会引入一个懒标记,记录每

关键字:线段树 可持久化 线段树:当版本(即对应的原序列的区间[1,r])一定时,每个节点的left,right下标为值域,值为其对应的原序列区间[1,r]中元素大小在值域中的元素个数. 可持久化:新版本(对应原序列[1,r])在旧版本(对应原序列[1,r-1])上建立,从树根向树叶构造,在旧版本的节点的旁边构造新版本的节点,值为旧版本节点值+1.搜索新版本树时,从新版本树根开始搜索即可.求区间第k大,同时遍历[1,l-1]对应版本树和[1,r]对应版本树,通过节点值的差来得到第k个节点. #i

前言 刚开始看着两道题感觉头皮发麻,后来看看题解,发现挺好理解,只是代码有点长. BZOJ 3672[NOI2014]购票 中文题面,题意略: BZOJ 3672[NOI2014]购票 设f(i)f(i)f(i)表示iii点所花的最小费用,可以写出方程式f(i)=min{ f(j)+pi(disi−disj)+qi }f(i)=min\{\ f(j)+p_i(dis_i-dis_j)+q_i\ \}f(i)=min{ f(j)+pi​(disi​−disj​)+qi​ }其中jjj是iii的祖先

一.哈希树概述 1.1..其他树背景 二叉排序树,平衡二叉树,红黑树等二叉排序树.在大数据量时树高很深,我们不断向下找寻值时会比较很多次.二叉排序树自身是有顺序结构的,每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继,不论是排序还是搜索它的综合性能比较好,但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就可能没有Hash树快. 1.2.基础理论 1.2.1.质数分辨定理 什么是质数 : 即只能被 1 和 本身 整除的数. 为什么用质数:因为N个不同的质数可以 ”辨别“ 的连续整数的数量,与这些质数的乘积相同.

涉及区间操作的一些套路必须要会呀 区间加减为了偷懒能不写线段树so我选择树状数组!! 但是区间乘除,最大值我想了想还是用线段树分块吧. 树状数组: 这里用网上的一张图: 这里灰色数组是原本的数组(a[i])红色数组则是树状数组(c[i])这里直接给出结论: c[i]=a[i-2^k+range[1,2^k]] k是i的二进制位从低到高位连续0的个数 与a[i]有关的 c[i+2^(k+j)] 且 i+2^(j+k)<n 这样就很好实现单点更改,区间查询了. void lowbit(int x)