读入优化文件版本：
1 struct IO{ 2 char cha[1 << 26], *s; 3 IO(){ 4 freopen("testdata.in","rb",stdin); 5 freopen("testdata.out","w",stdout); 6 s[fread(s=cha,1,1<<26,stdin)] = 0; 7 } 8 inline int read(){ 9 register num = 0; 10 while (*s < 48) 11 s++; 12 while (*s > 32) 13 num = num * 10 + *s++ - 48; 14 } 15 return num; 16 }; 17 IO ip; 18 #define read ip.read
用的时候直接写a.read(),b[i].read()之类的就好。
比<queue>里面的普通队列常数小的写法（循环队列）
1 const int maxn = (1 << 20); 2 struct queue{ 3 int l,r,q[maxn]; 4 queue():l(1),r(0){} 5 inline void push(int x){ 6 q[++r & (maxn-1)] = x; 7 } 8 inline void pop(){ 9 l++; 10 } 11 inline int front(){ 12 return q[l & (maxn-1)]; 13 } 14 inline bool size(){ 15 retunr l <= r; 16 } 17 };
杂记 方便但龟速的vector版本邻接表
突然发现vector老人家还是可以当邻接表用的。
于是心生一念随手敲一spfa板子。
1 vector <int> linker[maxn],val[maxn]; 2 inline void add_edge(int from,int to,int dis){ 3 linker[from].push_back(to); 4 val[from].push_back(dis); 5 }
关键代码一，建图。写法上比链表式邻接表简单许多。
1 struct Edge{ 2 long long int from,to,dis; 3 }; 4 Edge edge[maxn]; 5 int head[maxn]; 6 int cnt = 0; 7 void add_edge(long long int from,long long int to,long long int dis){ 8 edge[++cnt].from = head[from]; 9 edge[cnt].to = to; 10 edge[cnt].dis = dis; 11 head[from] = cnt; 12 }
关键代码二，遍历，好像差不多。
for (int i = head[u];i!=0;i = edge[i].from){ //邻接表，您大可为所欲为 } for (register int i=0;i < linker[u].size();++i){ //vector，您亦可为所欲为 }
实际测试
邻接表十个点跑了484ms
vector不加玄学优化是1016ms
加了也有920ms，性能严重损失。
有传闻说vector在CCF的老爷机上跑得更慢，那我就更应该用链表式邻接表了。