基本算法模板
算法模板
文章目录
- 算法模板
- 排序算法
-
-
- 一、快速排序
- 二、归并排序
-
- 二分
-
-
- 一、整数二分
- 二、浮点数二分
-
- 二进制
-
-
- 一、lowbit()
-
- 单调队列
- 离散化
- kmp算法
- Trie树
- 并查集
- 哈希表
-
-
- 一、一般哈希
- 二、字符串哈希
-
- 树与图深度优先搜索
-
-
- 一、树的重心
-
- 树与图的广度优先搜索
-
-
- 一、图中点的层次
- 二、有向图的拓扑序列
-
- Dijkstra
-
-
- 一、朴素Dijstra O(n^2)
- 二、堆优化Dijstra O(mlogn)
-
- Bellman_ford() O(nm)
- spfa()
-
-
- 一、spfa求最短路 O(m)
- 二、spfa判断负环
-
- Floyd求最短路 O(n^3)
-
-
- 一.封印之门(例题）
-
- Prim()算法 O(n^2)
- Kruskal算法 O(mlogm)
- 染色法判定二分图
- 匈牙利算法 O(nm)
- 树形DP
- 记忆化搜索
排序算法
找规律网站：oeis
一、快速排序
基于分治思想
选择中间点为分界点，使得左边的数<=x,右边的数>=x
最后再递归左右两边
void quick(int q[],int l,int r)
{
if(l>=r) return;
int x=q[(l+r)/2],i=l-1,j=r+1;
while(i<j)
{
do i++;while(q[i]<x);
do j--;while(q[j]>x);
if(i<j) swap(q[i],q[j]);
}
quick(q,l,j);
quick(q,j+1,r);
}
二、归并排序
基于分治思想
1.[L,R]=> [L,mid],[mid+1,R]
2.递归排序[L,mid],[mid+1,r]
3.归并，将左右两个有序序列合并成一个有序序列
void merge_sort(int q[],int l,int r)
{
if(l>=r) return ;
int mid=l+r>>1;
merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);
int i=l,j=mid+1;
for(int k=l;k<=r;k++){
if(j>r||i<=mid&&a[i]<=a[j]) temp[k]=a[i++];//注意是a[i]<=a[j];
else temp[k]=a[j++],cnt+=mid-i+1; //cnt记录逆序对个数
}
for(int q=l;q<=r;q++) a[q]=temp[q];
}
二分
一、整数二分
//大于x的第一个数
//q[mid]>=x
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r)
{
int mid = l + r >> 1;
if (q[mid] >= x) r = mid;
else l = mid + 1;
}
//小于等于x的最后一个数
//q[mid]<=x
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r)
{
int mid = l + r +1>> 1;
if (q[mid] <= x) l = mid;
else r = mid - 1;
}
二、浮点数二分
double l=-10000,r=10000;
while(r-l>1e-8)
{
double mid=(l+r)/2.0;
if(mid*mid*mid<=n) l=mid;
else r=mid;
}
printf("%.6lf",l);
二进制
一、lowbit()
返回x中的最后一个1
int lowbit(int x)
{
return x&-x;
}
单调队列
滑动窗口
给定一个大小为 n≤106 的数组。
有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。
你只能在窗口中看到 k个数字。
每次滑动窗口向右移动一个位置。
以下是一个例子：
该数组为 [1 3 -1 -3 5 3 6 7]，k 为 3。
| 窗口位置 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|
| [1 3 -1] -3 5 3 6 7 | -1 | 3 |
| 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 | -3 | 3 |
| 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 | -3 | 5 |
| 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 | -3 | 5 |
| 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 | 3 | 6 |
| 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] | 3 | 7 |
你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时，窗口中的最大值和最小值。
#include 离散化
\802. 区间和
假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。
现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加 c。
接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数 l 和 r，你需要求出在区间 [l,r] 之间的所有数的和。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 n 行，每行包含两个整数 x 和 c。
再接下来 m 行，每行包含两个整数 l 和 r。
输出格式
共 m 行，每行输出一个询问中所求的区间内数字和。
数据范围
−10^9≤x≤10^9,
1≤n,m≤10^5,
−10^9≤l≤r≤10^9,
−10000≤c≤10000
输入样例：
3 3
1 2
3 6
7 5
1 3
4 6
7 8
输出样例：
8
0
5
#includekmp算法
#includeTrie树
高效的存储和查找字符串集合的数据结构。
模板题：
维护一个字符串集合，支持两种操作：
- “I x”向集合中插入一个字符串x；
- “Q x”询问一个字符串在集合中出现了多少次。
共有N个操作，输入的字符串总长度不超过 105，字符串仅包含小写英文字母。
输入格式
第一行包含整数N，表示操作数。
接下来N行，每行包含一个操作指令，指令为”I x”或”Q x”中的一种。
输出格式
对于每个询问指令”Q x”，都要输出一个整数作为结果，表示x在集合中出现的次数。
每个结果占一行。
数据范围
1≤N≤2∗104
输入样例：
5
I abc
Q abc
Q ab
I ab
Q ab
输出样例：
1
0
1
#include并查集
基本思想：合并集合
int p[N]; //存储每个点的祖宗节点
// 返回x的祖宗节点
int find(int x)
{
if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
return p[x];
}
// 初始化，假定节点编号是1~n
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;
// 合并a和b所在的两个集合：
p[find(a)] = find(b);
哈希表
一、一般哈希
(1) 拉链法
int h[N], e[N], ne[N], idx;
// 向哈希表中插入一个数
void insert(int x)
{
int k = (x % N + N) % N;
e[idx] = x;
ne[idx] = h[k];
h[k] = idx ++ ;
}
// 在哈希表中查询某个数是否存在
bool find(int x)
{
int k = (x % N + N) % N;
for (int i = h[k]; i != -1; i = ne[i])
if (e[i] == x)
return true;
return false;
}
(2) 开放寻址法
int h[N];
// 如果x在哈希表中，返回x的下标；如果x不在哈希表中，返回x应该插入的位置
int find(int x)
{
int t = (x % N + N) % N;
while (h[t] != null && h[t] != x)
{
t ++ ;
if (t == N) t = 0;
}
return t;
}
二、字符串哈希
核心思想：将字符串看成P进制数，P的经验值是131或13331，取这两个值的冲突概率低
小技巧：取模的数用2^64，这样直接用unsigned long long存储，溢出的结果就是取模的结果
typedef unsigned long long ULL;
ULL h[N], p[N]; // h[k]存储字符串前k个字母的哈希值, p[k]存储 P^k mod 2^64
初始化
p[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i ++ )
{
h[i] = h[i - 1] * P + str[i];
p[i] = p[i - 1] * P;
}
计算子串 str[l ~ r] 的哈希值
ULL get(int l, int r)
{
return h[r] - h[l - 1] * p[r - l + 1];
}
树与图深度优先搜索
一、树的重心
给定一颗树，树中包含 n 个结点（编号 1∼n）和 n−1 条无向边。
请你找到树的重心，并输出将重心删除后，剩余各个连通块中点数的最大值。
重心定义：重心是指树中的一个结点，如果将这个点删除后，剩余各个连通块中点数的最大值最小，那么这个节点被称为树的重心。
输入格式
第一行包含整数 n，表示树的结点数。
接下来 n−1行，每行包含两个整数 a 和 b，表示点 a 和点 b 之间存在一条边。
输出格式
输出一个整数 m，表示将重心删除后，剩余各个连通块中点数的最大值。
数据范围
1≤n≤105
输入样例
9
1 2
1 7
1 4
2 8
2 5
4 3
3 9
4 6
输出样例：
4
#include树与图的广度优先搜索
一、图中点的层次
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环。
所有边的长度都是 1，点的编号为 1∼n。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果从 1 号点无法走到 n号点，输出 −1。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 a 和 b，表示存在一条从 a 走到 b 的长度为 1 的边。
输出格式
输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
数据范围
1≤n,m≤105
输入样例：
4 5
1 2
2 3
3 4
1 3
1 4
输出样例：
1
#include二、有向图的拓扑序列
给定一个 n 个点 m条边的有向图，点的编号是 1 到 n，图中可能存在重边和自环。
请输出任意一个该有向图的拓扑序列，如果拓扑序列不存在，则输出 −1。
若一个由图中所有点构成的序列 A 满足：对于图中的每条边 (x,y)，x 在 A 中都出现在 y 之前，则称 A 是该图的一个拓扑序列。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 x 和 y，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边 (x,y)。
输出格式
共一行，如果存在拓扑序列，则输出任意一个合法的拓扑序列即可。
否则输出 −1。
数据范围
1≤n,m≤10^5
输入样例：
3 3
1 2
2 3
1 3
输出样例：
1 2 3
#includeDijkstra
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-s06iW2Bi-1677642169409)(E:\ACM算法模板\最短路.png)]
一、朴素Dijstra O(n^2)
给定一个 n个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，所有边权均为正值。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 −1。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出格式
输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在，则输出 −1。
数据范围
1≤n≤500，
1≤m≤105,
图中涉及边长均不超过10000。
输入样例：
3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4
输出样例：
3
第一步：dist[1]=0,dist[i]=0x3f3f3f3f
第二步：循环n次
st[]为已经确定最短距离的点
第三步：找到不在st中的距离最近的点t
第四步：把t放进st,用t更新其他点的距离
#include二、堆优化Dijstra O(mlogn)
给定一个 n个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，所有边权均为非负值。
请你求出 1号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 −1。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出格式
输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在，则输出 −1。
数据范围
1≤n,m≤1.5×105,
图中涉及边长均不小于 0，且不超过 10000。
输入样例：
3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4
输出样例：
3
#includeBellman_ford() O(nm)
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环， 边权可能为负数。
请你求出从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，输出 impossible。
注意：图中可能 存在负权回路 。
输入格式
第一行包含三个整数 n,m,k。
接下来 m 行，每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出格式
输出一个整数，表示从 11 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离。
如果不存在满足条件的路径，则输出 impossible。
数据范围
1≤n,k≤500,
1≤m≤10000,
任意边长的绝对值不超过 10000。
输入样例：
3 3 1
1 2 1
2 3 1
1 3 3
输出样例：
3
第一步：循环k次
第二步：备份dist到backup
第三步：更新每条边距离
#includespfa()
一、spfa求最短路 O(m)
最坏O(nm)
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环， 边权可能为负数。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 impossible。
数据保证不存在负权回路。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出格式
输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在，则输出 impossible。
数据范围
1≤n,m≤105,
图中涉及边长绝对值均不超过 10000。
输入样例：
3 3
1 2 5
2 3 -3
1 3 4
输出样例：
2
思想：如果dist[i]减小，就去更新i的所有出边
第一步：把起点1入queue
第二步：取出队头t,更新t的所有出边，如果出边dist[j]减小且不在队列中，则入队
#include二、spfa判断负环
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环， **边权可能为负数**。
请你判断图中是否存在负权回路。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出格式
如果图中**存在**负权回路，则输出 `Yes`，否则输出 `No`。
数据范围
1≤n≤2000,
1≤m≤10000,
图中涉及边长绝对值均不超过 10000。
输入样例：
3 3
1 2 -1
2 3 4
3 1 -4
输出样例：
Yes
如果dist[j]>dist[t]+w[i]
则cnt[j]=cnt[t]+1
如果cnt[j]>=n ,则存在负权回路
#includeFloyd求最短路 O(n^3)
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HWKg41hu-1677642169409)(E:\ACM算法模板\floyed算法.png)]
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
再给定 k 个询问，每个询问包含两个整数 x 和 y，表示查询从点 x 到点 y 的最短距离，如果路径不存在，则输出 impossible。
数据保证图中不存在负权回路。
输入格式
第一行包含三个整数 n,m,k。
接下来 m 行，每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
接下来 k 行，每行包含两个整数 x,y，表示询问点 x 到点 y 的最短距离。
输出格式
共 kk 行，每行输出一个整数，表示询问的结果，若询问两点间不存在路径，则输出 impossible。
数据范围
1≤n≤200,
1≤k≤n^2
1≤m≤20000,
图中涉及边长绝对值均不超过 10000。
输入样例：
3 3 2
1 2 1
2 3 2
1 3 1
2 1
1 3
输出样例：
impossible
1
基于动态规划，三重for循环
#include一.封印之门(例题）
蒜头君被暗黑军团包围在一座岛上，所有通往近卫军团的路都有暗黑军团把手。幸运的是，小岛上有一扇上古之神打造的封印之门，可以通往近卫军团，传闻至今没有人能解除封印。
封印之门上有一串文字，只包含小写字母，有 k种操作规则，每个规则可以把一个字符变换成另外一个字符。经过任意多次操作以后，最后如果能把封印之门上的文字变换成解开封印之门的文字，封印之门将会开启。
蒜头君战斗力超强，但是不擅计算，请你帮忙蒜头君计算至少需要操作多少次才能解开封印之门。
输入格式
输入第一行一个字符串，长度不大于 1000，只包含小写字母，表示封印之门上的文字。
输入第二行一个字符串，只包含小写字母，保证长度和第一个字符串相等，表示能解开封印之门的文字。
输入第三行一个整数 k(0 < k < 676)。
接下来 kk 行，每行输出两个空格隔开的字符 a, b，表示一次操作能把字符 a变换成字符 b。
输出格式
如果蒜头君能开启封印之门，输出最少的操作次数。否则输出一行 -1。
样例输入复制
abcd
dddd
3
a b
b c
c d
样例输出复制
6
#include
Prim()算法 O(n^2)
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 `impossible`。
给定一张边带权的无向图 G=(V,E)，其中 V 表示图中点的集合，EE 表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。
由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含三个整数 u,v,w，表示点 u 和点 v 之间存在一条权值为 w 的边。
输出格式
共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 `impossible`。
数据范围
1≤n≤500,
1≤m≤105,
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 10000。
输入样例：
4 5
1 2 1
1 3 2
1 4 3
2 3 2
3 4 4
输出样例：
6
第一步：初始dist[i]为无穷大
第二步：循环n次
第三步：找到集合外距离最近的点t
第四步：用t更新其他点到集合的距离
第五步：将t放入集合中，st[t]=true
#includeKruskal算法 O(mlogm)
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 `impossible`。
给定一张边带权的无向图 G=(V,E)，其中 VV 表示图中点的集合，EE 表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。
由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含三个整数 u,v,w，表示点 u 和点 v 之间存在一条权值为 w 的边。
输出格式
共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 `impossible`。
数据范围
1≤n≤105,
1≤m≤2∗105,
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 1000。
输入样例：
4 5
1 2 1
1 3 2
1 4 3
2 3 2
3 4 4
输出样例：
6
第一步：将所有边按权重从小到大排序
第二步：枚举每条边，如果a,b不连通，就将这条边加入集合中——————并查集
#include染色法判定二分图
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环。
请你判断这个图是否是二分图。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示点 u 和点 v 之间存在一条边。
输出格式
如果给定图是二分图，则输出 `Yes`，否则输出 `No`。
数据范围
1≤n,m≤10^5，
输入样例：
4 4
1 3
1 4
2 3
2 4
输出样例：
Yes
二分图当且仅当图中不含奇数环
#include匈牙利算法 O(nm)
二分图的最大匹配
给定一个二分图，其中左半部包含 n1 个点（编号 1∼n1），右半部包含 n2 个点（编号 1∼n2），二分图共包含 m 条边。
数据保证任意一条边的两个端点都不可能在同一部分中。
请你求出二分图的最大匹配数。
二分图的匹配：给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称 M 是一个匹配。
二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配数。
输入格式
第一行包含三个整数 n1、 n2 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示左半部点集中的点 u 和右半部点集中的点 v 之间存在一条边。
输出格式
输出一个整数，表示二分图的最大匹配数。
数据范围
1≤n1,n2≤500,
1≤u≤n1,
1≤v≤n2,
1≤m≤105
输入样例：
2 2 4
1 1
1 2
2 1
2 2
输出样例：
2
#include树形DP
-
没有上司的舞会
Ural 大学有 N 名职员，编号为 1∼N。
他们的关系就像一棵以校长为根的树，父节点就是子节点的直接上司。
每个职员有一个快乐指数，用整数 Hi 给出，其中 1≤i≤N。
现在要召开一场周年庆宴会，不过，没有职员愿意和直接上司一起参会。
在满足这个条件的前提下，主办方希望邀请一部分职员参会，使得所有参会职员的快乐指数总和最大，求这个最大值。
输入格式
第一行一个整数 N。
接下来 N 行，第 ii 行表示 ii 号职员的快乐指数 Hi。
接下来 N−1 行，每行输入一对整数 L,K，表示 K 是 L 的直接上司。
输出格式
输出最大的快乐指数。
数据范围
1≤N≤6000,
−128≤Hi≤127
输入样例：
7
1
1
1
1
1
1
1
1 3
2 3
6 4
7 4
4 5
3 5
输出样例:
5
#include记忆化搜索
901. 滑雪
给定一个 R 行 C 列的矩阵，表示一个矩形网格滑雪场。
矩阵中第 i 行第 j 列的点表示滑雪场的第 i 行第 j 列区域的高度。
一个人从滑雪场中的某个区域内出发，每次可以向上下左右任意一个方向滑动一个单位距离。
当然，一个人能够滑动到某相邻区域的前提是该区域的高度低于自己目前所在区域的高度。
下面给出一个矩阵作为例子：
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9
在给定矩阵中，一条可行的滑行轨迹为 24−17−2−1。
在给定矩阵中，最长的滑行轨迹为 25−24−23−…−3−2−1，沿途共经过 25 个区域。
现在给定你一个二维矩阵表示滑雪场各区域的高度，请你找出在该滑雪场中能够完成的最长滑雪轨迹，并输出其长度(可经过最大区域数)。
输入格式
第一行包含两个整数 R 和 C。
接下来 R 行，每行包含 C 个整数，表示完整的二维矩阵。
输出格式
输出一个整数，表示可完成的最长滑雪长度。
数据范围
1≤R,C≤300,
0≤矩阵中整数≤10000
输入样例:
5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9
输出样例：
25
#include