可以将有序数列中的查找操作的时间复杂度优化到log N级别 数列为T获取查找部分的开头下标[start]和结束下标[end]以及要查找的数[x] 计算中间平分点下标[mid],即start和end的平均数
作者： _Redstone_c_
古人学问无遗力 少壮工夫老始成 纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行
基础解法[O(N^2)] T为输入的序列,F为以第i个数结尾的最长上升子序列长度 可得到F[i]等于F[0 …… i – 1]中满足T[i] > T[0 …… i – 1]的数 例如序列T = {1, 5, 6, 4, 2, 9} 对应的F = {1, 2, 3, 2, 2, 4} F序列中最大的数即为最长上升子序列
1. 在关系数据库中，存放在数据库中的数据的逻辑结构以二维表为主。 2. ASCII 码的含义是美国信息交换标准代码。 3. 不存在一种算法，对任何一个程序及相应的输入数据，都可以判断是否会出现死循环，因而， 任何编译系统都不做死循环检验 。 4. ∧ = and丶∨ = or 丶 ¬ = 取反。
用于快速查找某个点在哪个集合中，常用于有关图的题中，可查看洛谷 P3367 题。 #include <cstdio> #define _for(i, n) for(int i = 0; i < n; i++) using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 100; int m, n, o, x, y; int map[MAXN]; int find(int u) { if(map[u] != u) map[u] = find(map[u
struct nodef { string name; int score; bool operator <(const nodef &n) const { return this -> score < n.score; } }; 这几句表示建立了一个名为nodef的结构体，其成员变量有name和score，重载了运算符<，表示当一个nodef与nodef做<运算时，第二个nodef作为参数n传入，并且运算的返回值为bool型，比较依据是score变量。
BFS – 广度优先遍历 一种利用队列实现的搜索算法。简单来说，其搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 类似。形象一点如下： 总的来说，就是先遍历离根节点近的，一层一层的。 程序思路 函数传入需要遍历的树/图的根节点，然后将根节点放入队列，开始循环操作，只要队不是空的，就取队首并且将队首元素所连接的点放入队中。 要注意的是，图中可能出现环，可能会陷入死循环，所以要定义一个数组记录节点是否被访问过。 实现方法 – 存储方式为点对点 广度优先遍历，参数v是开始遍历的点
点对点 建立一个数组，用下标表示不同的点，用其内容表示这个点所连接的点。例如数组名为graph，然后可以用graph[0] = 1表示0点可以通向1点。 其中，如果一个点可以连向多个点，可以使用二维数组存储，例如graph[0][0] = 1和graph[0][1] = 2表示0点所连接的点有1点和2点。通常，这个二维数组的第二维不会被填满，所以，可以使用向量作为第二维，像下面一样： #include <vector> using namespace std; const int M
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