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RSS订阅原创 DFS深度优先搜索“网格类问题”（c++实现）
深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它会尽可能深地搜索树的分支，当节点v的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。下面一些问题覆盖了DFS在中的主要应用场景：迷宫、单词方阵、Oil Deposits、马走日。迷宫路径和马遍历棋盘需要回溯（恢复状态）。石油问题和单词搜索只需标记访问，无需回溯。四方向（迷宫）、八方向（石油、单词）、特殊方向（马的“日”字形）。计数（迷宫、马遍历）、标记（单词）、连通性（石油）。
2025-04-10 20:02:13
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原创 “小明的作业”题解
若出现，向后检查是否连续出现相同模式。若连续出现≥2次，记为1次错误，并跳过整个连续区间；若单独出现，记为1次警告，仅跳过当前模式。错误：出现连续的"wa"或者连续的"aw"模式（至少连续两次相同模式）遍历字符串，逐个检查相邻字符是否构成"wa"或"aw"。警告：出现一次"wa"或者一次"aw"模式。若未出现，继续判断下一个字符。
2025-04-07 12:26:44
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原创 二分搜索与二分答案模板
只需把if里面二分查找的条件改成check，而解决题目的关键就是check函数的编写。二分答案：答案有一个区间，在这个区间中二分，直到找到最优答案。3.lower_bound和upper_bound。二分查找：在一个已知的有序数据集上进行二分地查找。
2025-04-03 10:02:27
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原创 “数字切割”题解
接下来只需遍历所有的切割位置，分割过后把两份数字相加，比较得出最大值即可。substr：从字符串中提取子串。stoi：将字符串转换为数字。
2025-04-02 20:22:01
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原创 牛客月赛“连续数组”题解
下面只需要对数组进行排序，然后判断是否是连续数组是的话输出"YES"，不是输出"NO"就好了。刚开始看到这道题的时候，酱只是单纯的把两个数组合并在一起然后排序，根据题目中的。，只能重写代码喽（所以做题一定要细心哦，不然功亏一篑）。如果不是，不满足题意，直接输出"NO"，然后结束代码。只需要判断后输入的数字是否大于前一个输入的数字，是否符合来判断输出，但是忽略了一个重要的条件。如果是，后面排序后相对顺序不会变化，符合题意；需要将这些数组的所有元素合并成一个新数组。个数组，每个数组的元素个数为。
2025-03-31 21:06:25
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原创 前缀和与差分
前缀和是一种对数组进行预处理的技术，它能够在O(1)时间内求出数组中任意区间的和。其核心思想是预先计算并存储数组从起始位置到每个位置的和。例如，原数组的前缀和数组为（假设下标从 1 开始）。差分是前缀和的逆运算，它主要用于对数组的某个区间进行快速增减操作。前缀和和差分是两种非常实用的算法技巧， 前缀和适用于频繁查询区间和的场景，差分适用于频繁修改区间的场景。两者可以相互转换，互为逆运算。掌握这两种技巧非常有必要噢。接下来还需要例题来巩固理解。
2025-03-26 21:56:34
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原创 常用的c++中的函数
的最小整数（向上取整）。ceil(1.0*a/b)可代替为(a+b-1)/b。的最大整数（向下取整）。floor(1.0*a/b)可代替为a/b。有效数据缩短（可结合erase去重）的绝对值（适用于浮点数）。的绝对值（适用于整数）。的余数（适用于浮点数）。
2025-03-23 17:26:57
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原创 STL的常用函数
STL 是 C++ 编程语言中的一个重要库，提供了一系列通用的模板类和函数，用于实现常见的数据结构和算法。酱将从和用个方面介绍几个常用的STL函数。
2025-03-22 11:30:30
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原创 上海理工大学校内选拔赛部分题解
当该数只出现过一次且是最大值的时候，输出的值为该数加上第二大的值。对于每个数，当该数不是最大值的时候，输出的值为该数字加上最大值；思路：对武器属性值和魔法属性值，并对它们进行排序。思路：这个题主要是找n个数的最大值和第二大值。的最大值依次相乘，并累加到。的最小值与魔法属性值数组。将排序后的武器属性值数组。中，得到最小冲突值。
2025-03-19 21:01:16
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原创 动态规划：从零开始了解DP的核心思想
上一篇文章酱提到了斐波那契数列，在这个问题上，很明显使用递归来解决时间复杂度是很高的，所以我们改成了用动态规划来解决。本篇文章酱将详细的介绍一下基础的动态规划。动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种解决复杂问题的算法设计方法，通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解（通常使用表格或数组），避免重复计算，从而提高效率。斐波那契数列。最大子数组和。背包问题。最长公共子序列（如果最短路径问题。今天的内容就酱就结束啦。
2025-03-15 12:12:52
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原创 时间复杂度：入门超详细版
程序的运行时间受到多种因素的影响，其中时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，低时间复杂度的算法能够显著提升程序性能，让程序更高效。下面我会详细介绍一下有关时间复杂度。时间复杂度是衡量算法运行时间长短的一个标准，通常用大O符号表示，它描述了算法运行时间与输入数据之间的关系。常数阶O(1): 只要没有循环等结构，时间复杂度都是O(1)。线性阶O(n): 含有非嵌套循环，循环n次，时间复杂度是O(n)。对数阶O(log n): 含有循环，且每次循环后都将运行次数减半，时间复杂度是O(logn)。
2025-03-14 23:16:54
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空空如也
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