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  • 从头整理一下

    大部分是照着书和课件来的,主要为了方便复习

    贪心

    1.选择不相交区间问题

    按照结束时间点排序

    2.区间选点

    考虑一个区间的后部最优,从后向前选

    3.区间覆盖

    去除无用点之后按照左端点排序,每次选择未处理区间内的第一个点进行询问

    4.流水作业调度

    (Johnson)设mi=min{ai,bi}记录转移的方向,排序之后依次判断,原来是a加在左边是b加在右边

    5.带限期和罚款的单位时间任务调度

    贪心的前提是一定要是单位时间,尽量先完成罚款比较大的工作,排序后找最晚时间去安排上,否则放在最后的空位上

    数学

    在oi上基本大部分的数学知识都体现在数论的有关内容上

    会推数学式子才是数论题的关键,数学才是数论题的基础与核心

    GCD:
    原理: (a,b) = (b,a%b)

    Code:

    int gcd(int a,int b)
    {
        if(a % b == 0)
        return a;
        return gcd(b,a % b);
    }

    Exgcd:

    目的是求: ax + by = gcd(a,b)的一组解(x,y)

    同时返回的是d = gcd(a,b)

    Code:

    int Exgcd(int a,int b,int &x,int &y)
    {
        if(!b)
        {
            x = 1;
            y = 0;
            return a;
        }
        else
        {
            int d = Exgcd(b,a%b,x,y);
            int t = x;
            x = y;
            y = t - (a / b) * y;
        }
    }

    Miller_Rabin

    这个算法是主要用来判断某一个数是不是质数的算法

    但是请注意这个算法具有随机性,而且是单点判断,不适用于区间的素数筛选

    这个算法的证明(手写):

    Code:

    int gg[8] = {2,3,5,7,13,29,37,89};
    Miller_Rabin(int a,int n)
    {
        int d = n - 1;
        int r = 0;
        while(d % 2 == 0)
        {
            d /= 2;
            r++;
        }
        int x = kuaisumi(a,d,n);
        if(x == 1)
        return true;
        for(int i=0;i<r;i++)
        {
            if(x == n - 1)
            return true;
            x = (long long)x * x % n;
        }
        return false;
    }
    bool is_prime(int n)
    {
        if(n <= 1)
        return false;
        for(int a=0;a<8;a++)
        if(n == gg[a])
        return true;
        for(int a=0;a<8;a++)
        if(!Miller_Rabin(gg[a],n))
        return false;
        return true;
    }

    线性筛:

    线性筛的算法有很多种,但是本文这里为了简便起见

    只介绍欧拉筛了,同时因为欧拉筛可以预处理莫比乌斯函数和欧拉函数等数论函数

    还可以得出每一个合数的最小非1因子

    好处多多a

    Code:

    memset(not_prime,0,sizeof(not_prime));
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        if(!not_prime[i])
        {
            prime[++prime_cnt] = i;
            phi[i] = i - 1;
            mu[i] = -1;
        }
        for(int j=1;j<=prime_cnt;j++)
        {
            int x = i * prime[j];
            if(x > n)
            break;
            not_prime[x] = true;
            phi[x] = phi[i] * phi[prime[j]];
            mu[x] = mu[i] * mu[prime[j]];
            if(i % prime[j] == 0)
            {
                phi[x] = phi[i] * prime[j];
                mu[x] = 0;
                break;
            }
        }
    }

    快速幂:

    这个的原理就是在实现的时候将每一个数将其"拆分"

    从而我们可以用倍数来×代替了×多少次

    Code:

    int quickpow(int a,int b,int p)
    {
        int res = 1;
        while(b)
        {
            if(b & 1)
            res = res * a % p;
            a = a * a % p;
            b >>= 1;
        }
        return res;
    }

    中国剩余定理:

    定理内容:

    中国剩余定理的形式是这样的:

    存在一个这样的式子:(中国剩余定理的限制条件:m1,m2,m3...mn这些数是互质的)

     然后我们的任务是求最小的整数x使得非负整数x满足以上条件

    我们设定一个 M = mi (即M为所有m的最小公倍数)

    方程 M / mi * ti ≡ 1 (mod mi) 中 ti 为其最小非负整数解 (这里可以用exgcd来实现求解)

    那么有一个解为 x = ∑ ai * M / mi * ti

    通解为: x + i * M

    特别地,算法的非负整数解为 (x % M + M) % M (将x移到[0,M]这个区间内)

    算法证明:

    因为M / mi 是除了mi之外的所有数的倍数

    那么对于任意的k ≠ i 都有 ai * M / mi * ti ≡ 0 (mod mk)

    又有M / mi * ti ≡ 1 (mod mi)

    将两边同时乘ai得 ai * M / mi * ti ≡ ai (mod mi)

    最后我们带入x = ∑ ai * M / mi * ti

    从而原方程组成立

    Code:

    void exgcd(int a,int b,int &x,int &y)
    {
        if(b == 0)
        {
            x = 1;
            y = 0;
            return ;
        }
        exgcd(b,a % b,x,y);
        int t = x;
        x = y;
        y = t - a / b * y;
    }
    int crt()
    {
        int ans = 0;
        int M = 1;
        int x,y;
        for(int i=1;i<=k;i++)
        M *= b[i];
        for(int i=1;i<=k;i++)
        {
            int t = M / b[i];
            exgcd(t,b[i],x,y);
            x = (x % b[i] + b[i]) % b[i];
            ans = (ans + t * x * a[i]) % M;
        }
        return (ans + M) % M;
    }

    拓展中国剩余定理

    这个与中国剩余定理不同的地方就在于这里的mi不一定两两互质了

    解法:

    我们假设已经求解出前k - 1个同余方程组的解为x

    并且有M=∏(i1,k1​)mi

    那么前k个方程组的通解为 x + i * M(i ∈ Z)

    对于我们即将插入第k个方程后形成的k个方程形成的方程组

    我们就是要求一个正整数t,使得

    x + t * M ≡ ak (mod mk)

    我们针对于这一个式子转化一下就可以得到:

    t * M ≡ ak - x (mod mk)

    我们可以利用exgcd求解t

    若这一个方程组无解t那么这整个方程组也就是无解的(显然,我们无法找到一个x使得x满足以上的方程成立条件)

    若有,则前k个同余式构成的方程组的一个解为:
    xk = x + t * M

    所以我们整个算法的核心思路就是我们求解k次exgcd对于方程进行了k - 1次的展开

    Code:

    int exgcd(int a,int b,int &x,int &y)
    {
        if(b == 0)
        {
            x = 1;
            y = 0;
            return a;
        }
        int d = exgcd(b,a % b,x,y);
        int t = x;
        x = y;
        y = t - a / b * y;
        return d;
    }
    int excrt()
    {
        int x,y,k;
        int M = b[1];
        int ans = a[1];
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            int aa = M;
            int bb = b[i];
            int c = (a[i] - ans % bb + bb) % bb;  // x + t * M ≡ ak (mod mk) 
            int d = exgcd(aa,bb,x,y);  //求一组解 
            int m = bb / d;
            if(c % d != 0)  //若无解就直接返回 
            return -1;
            x = x * (c / d) % m;
            ans += x * M;
            M *= m; //要将这个mi加入到M里面 
            ans = (ans % M + M) % M;  // xk = x + t * M 
        }
        return (ans % M + M) % M; //返回值 
    }

    放两道模板题:

    中国剩余定理

    拓展中国剩余定理

     

    BSGS(Baby Step Giant Step)算法

    它还可以找循环节!

    其实它还叫(拔山盖世算法qwq)

    这个算法的问题主要就是求解已知A, B, C,求X使得A^x = B (mod C)

    然后这个算法的核心思路就是分块枚举(也就是比较好看的暴力)

    我们需要完整地算出第一行的所有数的值

    在第二行及以后我们便可以对于每一行都进行二分运算(这里我们对于它进行排序便于二分)

    我们判断在每一行的值有没有等于的地方

    最后就可以在有这个函数值的一行进行算找那一个特殊值就好了(对于取模运算可以在快速幂的时候注意一下)

    分块的大小是sqrt() * sqrt()的

    而接下来将给出为什么是sqrt()的证明

    因为 x = i*m-j , 所以x 的最大值不会超过p

    由费马小定理知: 当p为质数且 (a,p1 时 ap-1 ≡ (mod p)

    所以 当 x = p-1 时 ap-1 ≡ 1 会重新开始循环 所以 x 最大不会超过 p-1

    所以:如果枚举 x 的话枚举到 p 即可。

    所以使 imj<=p , 即 m=⌈√p⌉ , i,j 最大值也为m。

    Code:

    int size;
    bool erfen(int x)
    {
        int l = 0;
        int r = size;
        while(l + 1 != r)
        {
            int m = (l + r) >> 1;
            if(z[m] >= x)
            r = m;
            else
            l = m;
        }
        return z[r] == x;
    }
    int BSGS(int a,int b,int p)
    {
        size = sqrt(p);
        int nowv = 1;
        for(int i=1;i<=size;i++)
        {
            nowv = (long long) nowv * a % p;
            z[i] = nowv;
            if(z[i] == b)
            return i;
        }
        sort(z + 1,z + size + 1);
        for(int i=2;(i - 1) * size + 1<=p;i++)
        {
            int y = (long long)b * kuaisumi(kuaisumi(a,size * (i - 1),p),p - 2,p);
            if(erfen(y))
            {
                for(int j=(i - 1) * size + 1;j<=i*size;j++)
                if(kuaisumi(a,j,p) == b)
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }
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