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HDU7326 string magic(Easy Version)
HDU7326 string magic(Easy Version) tag：回文自动机 题目链接 题意： 多组样例，每组输入一字符串(长度1e5以内)，输出满足下列条件的子串个数： 该串由两个完全相同的回文串拼接而成 做法： 字符串的题目一般都比较板，洛谷的P4287可以说是这道题目的原题，我们先看看原题是怎么做的 P4287 双倍回文 题意： 给出字符串，输出满足下列条件的最大子串长度：
pinia入门案例-获取频道分类列表并渲染
使用pinia的action异步获取频道分类列表数据并渲染到页面中。 接口： GET请求，http://geek.itheima.net/v1_0/channels store/channel.js app.vue
Zynq Book摘抄
Zynq Book PART A 开始了解 Zynq P21 Zynq-7000 是特地使用了ARM Cortex-A9 的r3p0 版本的，那是基于ARMv7-A 架构的。 P57 另一种强大的硬件调试方法被称为硬件环路测试(HIL)。使用这种方式，部分设计在开发板上运行的同时，信号可被返回到仿真环境进行观察。例如，Xilinx 提供一个教程，教程中PS 端在板子上运行，而PL 组件则在仿真
vue3部分学习复习截图
网络上的一些基础视频教的很好，特学习参考记录一下 vue3组合式api vue3优势 vue3新的脚手架 使用create-vue创建项目 目录和关键文件 setup基本使用 setup小结 reactive ref reactive与ref小结 computed
vue--day62--配置代理
前端发送 ajax 请求的方式 1. xhr new XMLHttpRequest xhr.open() xhr.send() 基本不用 2. jquery(封装的 xhr) $get $post 3. axios(封装的 xhr) 和 jquery 比较 promise 风格的，支持请求拦截器和响应拦截器 是 jquery 的 1/4 体积小 4. fetch(和 xhr 是同级别的) 也是
dp-矩阵链相乘顺序
矩阵链相乘顺序 目录矩阵链相乘顺序问题描述举例说明问题分析程序 问题描述 A1,A2,..,An 表示n个矩阵的序列，其中Ai为(P_{i−1}×P_i)阶矩阵，i=1,2,...,n。 向量P=<P0,P1,P2..Pi>表示矩阵链的输入，其中P0是A1的行数，P1是A1的列数，P1是A2的行数，以此类推。 计算这个矩阵需要做n−1次两个矩阵的相乘运算，可以用n−1对括号表示运算次序
dp-最长回文子序列
最长回文子序列 算法导论3rd - 15.2 问题描述 回文：palindrome，是正序和逆序完全相同的非空字符串 一个字符串有许多子序列，可以通过删除某些字符而变成回文字符串，字符串“cabbeaf”，删掉‘c’、'e'、‘f’后剩下的子串“abba”就是回文字符串，也是其中最长的回文子序列。在一个给定的字符串中，找到最长的回文子序列，并且返回这个子序列，这就是最长回文子序列LPS问题。注意和
dp-最长公共子序列
最长公共子序列 目录最长公共子序列问题描述最长公共子序列不等于最长公共子串问题分析程序 问题描述 最长公共子序列（LCS）是一个在一个序列集合中（通常为两个序列）用来查找所有序列中最长子序列的问题。一个数列 ，如果分别是两个或多个已知数列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则称为已知序列的最长公共子序列。 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题，也是数据比较程序，比如Diff工具，和生
dp-最优二叉搜索树
最优二叉搜索树 目录最优二叉搜索树问题描述问题分析思路程序 问题描述 最优二叉搜索树（Optimal Binary Search Tree，Optimal BST）问题，形式化定义：给定一个n个不同关键字的已排序的序列K=<k1, k2, ..., kn>（k1<k2<...<kn），用这些关键字构造一棵二叉搜索树 —— 对每个关键字ki，都有一个概率pi表示其搜索频
dp-双调欧几里德旅行商问题
双调欧几里德旅行商问题 目录双调欧几里德旅行商问题问题描述分析递推关系程序 算法导论3rd - 15.3 问题描述 平面上n个点，确定一条连接各点的最短闭合旅程。这个解的一般形式为NP的（在多项式时间内可以求出） J.L. Bentley 建议通过只考虑双调旅程(bitonictour)来简化问题,这种旅程即为从最左点开始，严格地从左到右直至最右点，然后严格地从右到左直至出发点。在这种情况下，多项
json解析源码学习
c#的几个Json库 MiniJSON SimpleJson litjson NewtonJson 其中MiniJSON最简单，所以这边也是学习这个库的Json解析部分（注意：只涉及解析，没有生成json）。 整体代码也没有用到特别的算法什么的，就是一个一个字符的读取，然后根据读到的边界标识符来进行后续的读取，边界标识符的话就是：{}、[]、""、:、,等。 单引号、注释这些的话没有
[NOIP2000 普及组] 计算器的改良
题目描述 输入一个一元一次方程，求它的解（精确到小数点后三位）。 方程中，只包含整数、小写字母及 (texttt{+})、(texttt{-})、(texttt{=}) 这三个数学符号（当然，符号“(texttt{-})”既可作减号，也可作负号）。 方程中并没有括号，也没有除号，方程中的字母表示未知数。 键入的一元一次方程均为合法的，且有唯一实数解。 分析 回顾一下解一元一次方程的过程，可以发现，
【KMP】border 题解
题目描述 输入 输出 样例输入 样例输出 数据范围限制 这一篇同上一篇，都是从以前博客搬过来的，所以 真的是我的QWQ！之所以是截图是因为markdown丢了。 代码：
背包问题基础模型全解
01背包 Acwing 2. 01背包问题 状态表示：二维 集合：只从前 (i) 个物品里面选择总体积 (leq j) 选法的集合 属性：选法价值的最大值 状态计算分为 放 (i) 和 不放 (i) （要不要把当前物品放进背包）: 不放 (i) 意味着在前 (i-1) 个物品里面选，且总体积不超过 (j) 放 (i) 的话先来看看里面应该都是些什么东西 如图所示，(f[i][j]) 表示
Pixi.js的使用整理
最近在做的一个前端项目中，有一些图像的处理操作（3D图，2D图都有），其中3D图也是通过获取后端服务的图像2D数据进行绘制展示，通过鼠标各种操作调用后端服务来进行重新获取新图数据。这里前端设计到图像的操作使用了PIXIJS，这里将使用的方式做一个说明，以作参考。 首先pixijs的官网：https://pixijs.com/ pixijs的中文网使用（只有一些最基本的）：http://pix
[算法考研笔记]mm算法随笔[成绩划分][回溯0-1][得分][字段和][聪明小偷][股票买卖]
mm算法随笔 学习笔记（回溯算法） 回溯 <---->递归1.递归的下面就是回溯的过程 回溯法是一个 纯暴力的 搜索、有的时候暴力求解都没有办法，用回溯可以解决。 回溯法解决的问题： 组合问题 如：1234 两两组合 切割问题 如：一个字符串有多少个切割方式 ，或者切割出来是回文 子集问题 ： 1 2 3 4 的子集 排列问题（强调顺序），组合不强调顺序 棋盘问题：n
Codeforces Round 892 div2.C
这C真的魔幻，官方题解完全和写的不一样，太玄学了，打表发现的规律 这是打表代码: 然后通过打表发现的数据发现是反转一段后缀区间就行了0.o 以下是暴力求解正解:
iPhone 15参数性能配置杂谈
iPhone 15参数性能配置杂谈 iPhone 15核心配置，曝光！ 按照往年的节奏，还有不到一个月的时间，全新的iPhone 15系列就要和我们见面了。其实在为期一年的「iPhone 15曝光会」中，相信大家应该已经猜到了不少关于iPhone 15系列的大致信息，比如iPhone 15依旧会有15和15 Pro两种核心配置，以及量大量小共两种机身尺寸。当然了，我们也不能排除Apple在iPho
Miller Rabin 质数判定
费马小定理 (p) 为素数且 (abot p)，有 (a^{p-1}equiv 1(mod p)) 二次探测定理 (p) 为素数且 (a^2equiv1(mod p))，那么 (aequivpm1(mod p)) 素数 (p) 为素数，那么 (p=2) 或者 (2nmid p) 把这三个结合起来，先判断 (2) 的倍数 虽然逆定理不一定对，但是结合一下大概率对 费小马定理 (p-1) 肯定能写成
学习笔记：AC自动机
0.前言 emmmm我也是一知半解，写篇笔记梳理思路 毒瘤夏令营真不把人看啊一天两三个难度算法 1.产生原因 kmp，一个串匹配另一个串的线性高效写法 但是如果是多个匹配串呢？ 跑kmp可以达到(O(nm))的复杂度 太美丽啦kmp！还是看一下远处的AC自动机吧家人们 但是如果是AC自动机就可以做到(O(|S|))的复杂度 2.流程 1.失配数组 我们发现匹配时如果失败就重跑实在是太费时间了！
做题记录：P3121 [USACO15FEB] Censoring G
题目传送门:click here 题意简化：给定一个文本串，和n个匹配串，删掉文本串中的匹配串求最后的字符串 做这题之前应该先做简化版：eazy mode 上面这题用kmp+栈就能过 以前如果用的是(erase)函数是错解，字符串的(erase)时间复杂度是常数级别的 看到这道题后非常的高兴，直接打了个爆力跳的板子丢了上去，然后就高高兴兴的TLE了 回过头想一想，往上跳是(O(|T|))的，跳
学习笔记：kmp&失配树
1.kmp 这就不讲了吧，border数组弄懂就是水算法了！但是变种真的毒瘤啊 2.hash emmmmm 3.fail树 这就是kmp的border数组的变种 kmp一次一次next跳，太慢了！ 我们就想到倍增优化嘛 (n)个点，(n-1) 条边 联通 一眼顶针这就是一颗树 那么找共同前缀就是找LCA 倍增啥的搞搞就得 传送：here Code: 今天的算法真是通俗