小技巧。

一切问题先抽象出数学模型来再去做

今后遇到比较大的数时，比较难算的运算时，可以考虑是否可以通过

1.循环节         例如做的400百年就是一个循环 星期与日期相同
2.经过几轮之后就不改变的

         如HDU5239            线段树的题  一个数的平方取（2^63-2^31 ==9223372034707292160）  重复有限次就不会改变了

     等特性来减少时间

3。dp题做题先写出好想的递推式，然后再优化，根据时间复杂度或空间复杂度来优化

      如  HDU  5542      通过树状数组将n^3优化到n^2logn

      还有SDUT 2169   通过剪枝优化

   超时了的题先尝试剪枝再去改其他思路：

4.剪枝技巧：1.是遍历的结果比现有的结果还要大（小）即 更加不符合条件时就舍弃接下来的过程

            例如：1.DFS()中   if(mi>=Mi)      ///剪枝
                                         return ;
                                    if(sum==0)
                                {
                                  Mi=min(Mi,mi);
                                   return;
                                 }

                      2.或者DFS中已经找到结果了就用标记变量 进行剪枝，if(flag) return ;

                      3.  dp中用于减少for的次数

                     4.记忆化搜索

5.

dp[p][m][have][geowei]：p:处理的数位，m:该数对13取模以后的值，have:是否已经包含13 ,gaowei结尾的数

尝试用二维数组去写dp[][] 加上各种标记，结果超时了，用四维就不用纠结，各种情况的状态了。

记忆化搜索用多维一般会比 维数少的更好控制，更不易超时（当维数少的记忆化搜索超时时 改用更多维数去记忆
 ，来减少时间消耗。因为剪枝剪得不好造成的）
   例如数位dp时

6.遇到无思路问题：一：先分析样例： 1 先打表分析样例    2手写几组分析样例。

7。二分类问题，（也可包括三分）

       if(get(mid)==x){

       ans=mid; break;

        }

       else if(get(mid)>x)    high=mid-1;

      else low=mid+1;                                                                                  //是双向唯一的映射

上面的二分方法的判断条件 只适用于 mid 唯一映射一个值得情况，即 一个mid是唯一的对应一个get（mid）；

if(get(mid)

else   {

ans=mid;            //也可以求最大值ans=max(mid,ans)，最小值ans=min(mid,ans);

high=mid-1;

}                                                      ///适应于多对一的映射

这种方法适用于  多个不同的mid 对应相同的get()值， 并且会使ans 取满足条件的最小的mid值

if(num                 high=mid;  
            else  
            {  
                low=mid;  
                zmax=max(zmax,mid);  
            } 
 这种二分的判断方式适用于高精度问题（小数的二分）

8 高精度问题一般是较小的数+eps与较大的数进行相等的比较

9   1  超时的原因 时间复杂度， 2  数值超过了最大值了，变成负的的了。 如在二分的时候。。

10   数位dp 的值一律用 long long 或 unsigned long long ，特别容易爆，所以wa时一定要检查是不是爆了