没什么好写的。。（懒得补）
一些博客：http://www.cnblogs.com/GuessYCB/p/9090878.html
http://www.cnblogs.com/fenghaoran/p/remember.html
DP
四边形不等式
参考
一般对于如下形式状态转移方程：(f[i][j]=min or max(f[i][k-1],f[k][j])+cost[i][j])，(i<j)且(i<kleq j)。
1. 四边形不等式
若一个函数(cost[i][j])，满足 (cost[i][j]+cost[i'][j']leq cost[i][j']+cost[i'][j])，其中 (ileq i'<jleq j')，则称(cost)满足凸四边形不等式。(可理解为两交错区间之和不超过大区间与小区间之和)
2. 区间包含的单调性
若一个函数(cost[i][j])，满足 (cost[i'][j]leq cost[i][j'])，其中 (ileq i'<jleq j')，则称(cost)关于区间包含关系单调。(可理解为被包含的小区间(cost)之和不超过大区间)
3. 定理一
若(cost)同时满足四边形不等式和区间单调关系，则 (f) 也满足四边形不等式。
4. 定理二(关键)
若 (f) 满足四边形不等式，则决策单调，即 (P[i][j-1]leq P[i][j]leq P[i+1][j]) 或 (P[i-1][j]leq P[i][j]leq P[i][j+1]) 等，此处可据需要表示，只要 (P) 符合单调即可。据此可以缩小决策枚举区间，进行优化。
5. 定理三
(cost)为凸当且仅当 (cost[i][j]+cost[i+1][j+1]leq cost[i+1][j]+cost[i][j+1])。
据此可以简单验证cost是否满足凸四边形不等式，将 (i') 具体为 (i+1)，(j') 具体为 (j+1)，然后对式子变形，再固定一个变量，看做一个一元函数，进而判断单调性。如可变形为 (cost[i+1][j+1]-cost[i+1][j]leq cost[i][j+1]-cost[i][j])，固定 (j)，看 (cost[i][j+1]-cost[i][j]) 是关于 (i) 递增还是递减，若是递增，则cost为凸。
实际中大多只需打表观察cost是否满足四边形不等式、是否单调即可。具体可以见上面的链接。。（懒得再写）
数论 & 数学
见这儿。
数据结构
树链剖分
1. 如果边 u->v 为轻边，那么 (size[v]leq size[u]/2)。
证明：若 (size[v]>size[u]/2)，那么 u->v 会成为一条重边。
2. 树中任意两个节点之间的路径中重链、轻边的条数均不会超过(log_2n)，即树上任意一条链由不超过(log_2n)条重链和轻边组成。
证明：从根到任意非根节点 每遇到一条轻边，size至少会减半。
### 左偏树的性质及$O(n)$的构造 [就粘个链接吧](http://www.yhzq-blog.cc/%e5%b7%a6%e5%81%8f%e6%a0%91%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%80%bb%e7%bb%93/)。
图论
树
- （定义）删去重心后的树尽可能平衡，即以重心为根，所有子树大小都不超过整棵树的一半。
- 树中所有点到某个点的距离和中，到重心的距离和是最小的，如果有两个距离和，他们的距离和一样。例：BZOJ3510 首都.
- 把两棵树通过某一点相连得到一颗新的树，新的树的重心必然在连接原来两棵树重心的路径上。
- 一棵树添加或者删除一个节点，树的重心最多只移动一条边的位置。
- 树的中心一定在直径的中点上。树的中心是到最远点的距离最小的点。
- 从树上任意一个点 (dfs)，所到达的所有最远的点都是直径的端点。
- 树的所有直径必交于某一点或某条边。
### 二分图 **1. 若一个图不存在奇环，那么这是二分图；如果含有奇一定不是二分图是二分图。（二分图中的环只能是偶环，无奇环）**
### 竞赛图 **Defination：**每对顶点之间都有一条(有向)边相连的有向图。 **性质：（[证明见这](http://www.cnblogs.com/SovietPower/p/8461802.html)）** **1. 竞赛图一定存在哈密顿通路，强连通竞赛图一定存在哈密顿回路（强连通为其充要条件）。** **2. $(ngeq 3 ,3leq ileq n)$ n个点的强连通竞赛图中包含有长度为i的简单环。** **3. 竞赛图缩点后一定是条链。**
### 平面图 **Defination：**若能将无向图G=(V,E)画在平面上使得任意两条无重合顶点的边不相交，则称G是平面图。 link: [可平面图--百度百科](https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%9B%BE/19138688?fr=aladdin) **性质：平面图的边数 $mleq3*n-6$.** 应用：在平面图中将边数降到$O(n)$级别，如[BZOJ1997](http://www.cnblogs.com/SovietPower/p/8487571.html).
### 双连通分量 **Point(Edge) Biconnected Component)** **Defination：**双连通分量分双连通分量和边双连通分量两种。若一个无向图中的去掉任意一个节点（一条边）都不会改变此图的连通性，即不存在割点（桥），则称作点（边）双连通图。 link: [双连通分量--百度百科](https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%8C%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%88%86%E9%87%8F/5339004?fr=aladdin) **性质1：如果一个双连通分量内的某些顶点在一个奇圈中(即双连通分量含有奇圈)，那么这个双连通分量的其他顶点也在某个奇圈中；** **性质2：如果一个双连通分量含有奇圈，则他必定不是一个二分图。反过来也成立，这是一个充要条件。**
字符串
后缀自动机
https://www.cnblogs.com/SovietPower/p/9118563.html。
复杂度分析
1.
大(O)：
我们用记号(O(n))表示一个量时（这个量关于(n)的阶不超过(n)的阶），它本身是否真的包含阶为(n)的项，都是不确定的。
——巴赫曼
公式$$f(n)=O(g(n))，对所有n成立 ag{1}$$
表示存在一个常数(C)，使得$$|f(n)|leq C|g(n)|，对所有n成立 ag{2}$$
大(Omega)：
大(O)给出了函数增长的上界，而下界有另外的一个记号，即大(Omega)。
大(mathcal O)：
大(mathcal O)指出精确的增长的阶：$$f(n)=mathcal O(g(n))Leftrightarrow f(n)=O(g(n))且f(n)=Omega(g(n)) ag{4}$$
小(o)：
爱德蒙·兰道曾创立过一个“小(o)”记号，$$f(n)=o(g(n))Leftrightarrow|f(n)|leqvarepsilon|g(n)| 所有ngeq n_0(varepsilon)以及所有常数varepsilon>0 ag{5}$$
2. 均摊(leq)严格(<)期望
(非持久化下)均摊 (O(n)=) 严格 (O(n))。
期望 (O(n)) 仅在数据随机情况下 (O(n))，但是好像很难卡掉？
3. 启发式合并的总复杂度为 (O(nlog n))，因为每个点最多被合并 (O(log n)) 次。
每个点被从小集合合并到大的集合中时，它的集合大小会翻倍。
支持finger search的数据结构启发式合并都是一个(log)的，比如splay。
4. 复杂度均摊的数据结构不能实现可持久化。
5. LCT的本质是用Splay维护链剖分。LCT不用别的平衡树维护是因为Splay均摊分析下是(O(log n))，其它平衡树是(O(log^2n))。
6. 形如这样的树形DP的复杂度：
void DFS(int x,int fa)
...
DFS(v=son[x],x);
for(int i=0; i<=size[x]; ++i)
for(int j=0; j<=size[v]; ++j)
tmp[i+j]=f[x][i]*f[v][j];
size[x]+=size[v];
...
复杂度是(O(n^2))的。可以理解为每个点对只会在LCA处被统计一次，也可以归纳：
(T(a+b)=T(a)+T(b)+ab\frac{(a+b)^2}{2}=frac{a^2}{2}+frac{b^2}{2}+ab)
所以(T(n)=frac{n^2}{2})
或者：
7. 我个人对线段树合并复杂度的感性证明...（为啥这几段引用不能合起来啊）
每次合并两棵树，代价是两棵树的公共节点数，设它是(x)。
在合并完两棵树后，这两棵树的(2*x)个公共节点被合并成了(x)个，相当于删掉了(x)个点。
所以合并的代价（复杂度）就是，被合并点的点的个数，也就是删掉的点的个数。
而要删掉这个点就要先存在这个点，初始一共有(nlog n)个节点，所以删掉点的个数不会超过(nlog n)，所以总复杂度不会超过(nlog n)。
如果初始是对每个节点进行一次区间修改，和插入单点一样只会影响(log n)个点，所以初始还是一共最多有(nlog n)个点。
另外复杂度也不完全是公共节点数，因为还要从它往下一层才知道它是公共节点。
也许是这个能卡些线段树合并的复杂度吧，但是影响不大不管了。
8. (frac{2^{2n}}{C_{2n}^n}=O(sqrt n))。