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我做的ACM笔记 呵呵

Posted on 2006-08-05 18:07 oyjpart 阅读(457) 评论(0)  编辑 收藏 引用

贪心算法的判断--矩阵胚
适宜于用贪心策略来求解的许多问题都可以归结为在加权矩阵胚中找一个具有最大权值的独立子集的问题,即给定一个加权矩阵胚,M=(S,I),若能找出一个独立且具有最大可能权值的子集A,且A不被M中比它更大的独立子集所包含,那么A为最优子集,也是一个最大的独立子集。
实际上他就是不断的贪心一逐渐变成最大独立子集的,比如kruskal算法 呵呵

struct Record {
 string name;
 // ...
};

struct name_compare { // 使用"name"作为键比较Record
 bool operator()(const Record& a, const Record& b) const
 { return a.name<b.name; }
};

void f(vector<Record>& vs)
{
 sort(vs.begin(), vs.end(), name_compare());
 // ...
}
记得sort的第2个参数实际上比最后一个要排的元素[还要后一个!] 呵呵
如长为8   sort(&s[0], &s[8], name_compare());

求3个整数的余一数可这样预求:4,5,6 4*5*6=120; K*120/4%4=1;(K根据次式在1-4中穷举)

在对P类较优解问题的求解过程中,贪心策略无疑扮演着重要角色。

精度double 
if seg[j]左端点在seg[i]的右端点之前
明确一点
if( .left <= .right )
c++这里方便一点,没有精度的麻烦
而C则要(a.left-b.right)<1E-10?什么意思?我觉得c++也要啊!

熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。

1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。
2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。
3、计算几何——较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。
4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。

先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。

接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。

 常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。
extern char *strlwr(char *s);只转换s中出现的大写字母,不改变其它字符。返回指向s的指针。#i nclude <string.h>
extern char *strchr(char *s,char c);返回首次出现c的位置的指针,如果s中不存在c则返回NULL。


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