我的算法修炼之路--8——预处理、滑窗优化、前缀和哈希同余,线性dp,图+并查集与逆向图

我的算法修炼之路--8——预处理、滑窗优化、前缀和哈希同余,线性dp,图+并查集与逆向图


在这里插入图片描述
💗博主介绍:计算机专业的一枚大学生 来自重庆 @燃于AC之乐✌专注于C++技术栈,算法,竞赛领域,技术学习和项目实战✌💗
💗根据博主的学习进度更新(可能不及时)
💗后续更新主要内容:C语言,数据结构,C++、linux(系统编程和网络编程)、MySQL、Redis、QT、Python、Git、爬虫、数据可视化、小程序、AI大模型接入,C++实战项目与学习分享。
👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻
点击进入🌌作者专栏🌌:
Linux系统编程
算法画解
C++
🌟算法相关题目点击即可进入实操🌟
感兴趣的可以先收藏起来,请多多支持,还有大家有相关问题都可以给我留言咨询,希望希望共同交流心得,一起进步,你我陪伴,学习路上不孤单!

文章目录

前言

这些题目摘录于洛谷,好题,典型的题,考察各类算法运用,可用于蓝桥杯及各类算法比赛备战,算法题目练习,提高算法能力,补充知识,提升思维。
锻炼解题思路,从学会算法模板后,会分析,用到具体的题目上。
对应题目点链接即可做。

本期涉及算法:模拟 + 优化,图的性质 + 并查集,暴力枚举 + 预处理 + 滑动窗口(优化),线性dp,前缀和 + 哈希表 + 同余,正难则反-反图

题目清单

1.寻宝

题目:P1076 [NOIP 2012 普及组] 寻宝

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

解法:模拟 + 优化
根据题意模拟爬楼过程:

在这里插入图片描述

但是每层楼都去找那个房间的话,时间复杂度大,可以优化,用一个cnt[i]数组存:表示第i层楼有楼梯的房间数,用要找的第s个%cnt[i], 注意如果取模后=0,就是找第cnt[i]个符合要求的房间。

代码:

#include<iostream>usingnamespace std;typedeflonglong LL;constint N =1e4+10, M =110, MOD =20123; LL n, m;bool st[N][N];//标记楼梯信息 LL s[N][M];//维护指示牌信息 LL cnt[N];//用于优化,存第 i 楼有楼梯的房间个数intmain(){  cin >> n >> m;for(int i =1; i <= n; i++){ for(int j =0; j < m; j++)//注意:房间编号从0开始{ int a, b; cin >> a >> b;if(a){  st[i][j]=true; cnt[i]++;} s[i][j]= b;}}int pos =0; cin >> pos; LL ret =0;for(int i =1; i <= n; i++){  ret =(ret + s[i][pos])% MOD;//优化 LL step = s[i][pos]% cnt[i];if(!step) step = cnt[i];//注意 while(1){ if(st[i][pos]) step--;if(step ==0)break; pos++;if(pos == m) pos =0;//走了一圈 }} cout << ret << endl;return0;}

2.村村通

题目:P1536 村村通

在这里插入图片描述

解法:图的性质 + 并查集

这道题要将已经连接好的部分城镇和未连接的城镇都连通(可以是间接连接),连接的边数 = 连通块的个数 - 1。那么,就用并查集维护连通的点。 输入多组数据按ctrl + z结束。

#include<iostream>usingnamespace std;constint N =1010;int n, m;int fa[N

Read more

猫头虎AI分享|一款Coze、Dify类开源AI应用超级智能体快速构建工具:FastbuildAI

猫头虎AI分享|一款Coze、Dify类开源AI应用超级智能体快速构建工具:FastbuildAI

猫头虎AI分享|一款Coze、Dify类开源AI应用超级智能体快速构建工具:FastbuildAI,区别在于它的易用度和商业闭环功能 摘要:FastbuildAI 是一个开源 AI 应用“快速构建与商业化闭环”的工具。它让个人开发者与小团队用“可视化 + 零代码”的方式,几分钟把 AI 应用跑起来,并且把后续的算力计费、用户充值、营销与收款也一并考虑到位。当前为 beta.1 版本,已具备 AI 对话、多模型管理、MCP 调用、充值与余额体系等能力,后续会逐步上线工作流、智能体、知识库、插件市场等特性。 开源地址|猫头虎AI分享github: https://github.com/MaoTouHU/FastbuildAI 图1 首页 为什么是 FastbuildAI?(与 Coze、

By Ne0inhk
2026 Git 安装流程和基础使用步骤(保姆级教程)

2026 Git 安装流程和基础使用步骤(保姆级教程)

文章目录 * 前言 * 一、 Git 下载与保姆级安装步骤 * 二、 环境配置 * 配置 Notepad++ 为默认编辑器 * 三、 从零开始:Git 基础工作流 * 四、 新手必看:高频“翻车”坑点与解决方案 前言 Git 工具大家应该挺熟悉的,Git 是管理代码的工具,无论是在搭建前后端分离的复杂架构,还是在调试庞大的深度学习模型,一个清晰、规范的版本控制系统能帮你避开无数次“代码重构”带来的崩溃。Git 工具在大学期间实训时和工作中都会用到,那么今天在新电脑上手把手安装 Git 工具。 一、 Git 下载与保姆级安装步骤 前往 Git 官方网站(https://git-scm.com/),如下图点击 下载最新的 64-bit Git for Windows

By Ne0inhk
21m/s!UZH RPG组T-RO新作AC-MPC:微分MPC赋能强化学习,实现超人级无人机竞速

21m/s!UZH RPG组T-RO新作AC-MPC:微分MPC赋能强化学习,实现超人级无人机竞速

「MPC+RL」 目录 01 主要方法  1. 整体架构:RL决策 + MPC执行  2. Actor设计:学习代价而非动作 3. Critic设计与模型预测价值扩展 02  实验结果 1.训练效率与极限性能:学得更快,飞得更猛  2.鲁棒性:无惧风扰与参数偏差  3.可解释性:打开 RL 的黑盒  4.真实世界部署:零样本迁移的 21m/s 03  总结 在机器人控制领域,长期存在着模型驱动(MPC)与数据驱动(RL)的路线之争。前者理论完备但依赖人工调参,后者探索力强却受困于黑盒不可解释性。苏黎世大学 RPG 组的这项 T-RO 最新工作,为这一争论提供了一个优雅的融合解。 论文提出的

By Ne0inhk

直接能照着学、对应真实机器人研发岗的知识清单

我给你整理一份直接能照着学、对应真实机器人研发岗的知识清单,不分虚的,按「通用基础 → 细分岗位 → 学习路线」来写,你可以直接对标自己要走的方向。 一、所有机器人研发岗 必须会的通用知识 不管做硬件、软件、算法,这部分是底线: 1. 数学基础 * 高等数学(微积分、微分方程) * 线性代数(矩阵、旋转、四元数——机器人姿态核心) * 概率论与数理统计(滤波、定位、误差分析) 2. 编程基础 * C/C++(机器人实时控制、底层驱动必用) * Python(算法、调试、数据处理、快速原型) * Linux 系统(Ubuntu 为主,命令行、进程、文件系统) 3. 通用工程基础

By Ne0inhk