算法效率与数据结构的选择

《算法效率与数据结构的选择》很详细地讲述了如何使用数据结构的选择使算法效率提高（里面有很多极精妙的技巧）

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USACO教程 Complete Search 枚举搜索 思想： 写枚举搜索时应遵循KISS原则（Keep it simple stupid，译为“写最单纯愚蠢的程序”，意思是应把程序写得尽量简洁），竞赛时写程序的最终目标就是在限制时间内求出解，而不需太在意否还有更快的算法。 枚举搜索具有强大的力量，他用直接面向答案并尝试所有方案的方法发现答案。这种算法几乎总是解题时你第一个想到的方法。如果它能在规定的时间与空间限制内找出解，那么它常常很容易编写与调试。这就意味着你可以有时间去解答其他难题，即那些不能显示枚举算法强大的题目。 如果你面对一道可能状态小于两百万的题目，那么你可以考虑使用枚举搜索。尝试所有的状态，看看它们是否可行。 小心！小心！ 有时，题目不会直接要求你使用枚举算法。 例题1：派对灯 [IOI 98] 在一次IOI派对上有N个灯和4个灯开光，第一个开关可以使所有灯改变状态（关上开着的灯，开启关着的灯），第二个开关可以改变所有偶数位上灯的状态，第三个开关可以改变所有奇数位上灯的状态，第四个开关控制着灯1、4、7、10……（3n+1）。 告诉你N的值和所有按开关的次数（小于10,000次）。并告诉你某些灯的状态（例如：7号灯是关着的，10号灯是开着的）请编程输出所有灯可能的最后状态。 很明显，每次按开关你都要偿试4种可能。那么总共要试 410000 次（大约 106020），那意味着你没有足够的时间去使用枚举搜索，但是我们将枚举方法改进一下，那就可以使用枚举了。因为无论有多少个灯，由于开关控制的特殊性，都会出现6个灯一次循环的情况，即1号灯的状态永远与7号灯，13号灯，19号灯……相同，2号灯的状态也永远与8号灯，14号灯，20号灯……相同。同样，无论你按了多少次开关，按同一个开关两次就相当于没有按该开关，那么每一个开关就只需要考虑按一次或没有按，那么这题的枚举量就很小了。

四边形不等式(优化dp)

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位运算简介及实用技巧

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