Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。 Vu
摆烂记录 P5283 选出 \(k\) 个不重复子区间，使得区间异或之和最大。 典中典，首先前缀异或和，转化为 \(p_r \ xor \ p_{l-1}\) 最大。 首先初始时对于每个 \(r\)，求出 \(k\)，使得 \(p_r \ xor \ p_k\) 最大（\(0\le k<r\)）。 做法是 trie 树，每次插入权值在叶子节点记录 \(l\)（任意一个）。
编辑-Z ASEMI快恢复二极管ES5JB参数： 型号：ES5JB 最大重复峰值反向电压（VRRM）：600V 最大RMS电桥输入电压（VRMS）：420V 最大直流阻断电压（VDC）：600V 最大平均正向整流输出电流（IF）：5.0A 峰值正向浪涌电流（IFSM）：150A 每个元件的典型热阻（ReJA）：47℃/W 工作结和储存温度范围（TJ, TSTG）：-65 to +150℃ 最大瞬
1. 问题描述 给定一个非负整数，你至多可以交换一次数字中的任意两位。返回你能得到的最大值。 示例 1 : 输入: 2736 输出: 7236 解释: 交换数字2和数字7。 示例 2 : 输入: 9973 输出: 9973 解释: 不需要交换。 注意:给定数字的范围是 [0, 108] 2. 题解 方法一、直接遍历 由于
问题：在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。 输入：matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1&q
问题： 在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物，每个礼物都有一定的价值（价值大于 0）。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物，并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值，请计算你最多能拿到多少价值的礼物？ 示例： 输入: [ [1,3,1],
网络流算法和建模 网络流的基本算法大家想必是知道的,主流的应该是Dinic和HLPP之类的,本人太弱,只会Dinic,当然事实上一般在算法竞赛中不大会搞一个Dinic做法必定会TLE的毒瘤题,所以基本算法会Dinic是完全足够的 还有些基本定理,首当其冲就是最大流最小割定理,虽然你可能不会证明
1.学习了MCS最大势算法，补充了弦图几个性质和konig定理的证明，做完了PPT。 2.继续做了2道网络流24题，几道弦图相关的题目，看了昨天的CF，D题不是很懂 3.最大流最小割定理,弦图是完美图和Tutte，平面图判定的证明还不理解或没找到，一般图的最大匹配还不懂 4.帮着做了一点计数的内容，min-max容
654. 最大二叉树 给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建: 创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。 递归地在最大值 右边 的 子数组后缀上 构建右子树。 返回 nums
给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建: 创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树 递归地在最大值 右边 的 子数组后缀上 构建右子树 1. 暴力分治构造 暴力在于每次递归都要找一次最大
昨天杭电多校1001题人均过，该学学网络流了（虽然dls说过，网络流只能出金牌题） 在b站看了电子科大的网络流入门，学会了dinic的板子，还不会严格证明 求单源单汇的最大流，简单来说就是只要残量网络能够到达汇点，就跑一遍增广路，然后再求残量网络，再跑增广路……直到汇点无法到达。 关键点：建反向
最大子数组和 dp 记录当前位置的累加和以及最大子数组和。 遍历数组并累加，如果发现累加和小于0，那么前面累加的东西反而会使得后面的和变小，那么直接丢弃，将累加和清零。 class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int max = nums[0], cur = 0;
编辑-Z ASEMI整流桥GBPC5010W参数： 型号：GBPC5010W 最大重复峰值反向电压（VRRM）：1000V 最大RMS电桥输入电压（VRMS）：700V 最大直流阻断电压（VDC）：1000V 最大平均正向整流输出电流（IF）：50A 峰值正向浪涌电流（IFSM）：400A 每个元件的典型热阻（ReJA）：1.2℃/W 工作结和储存温度范围（TJ, TSTG）：-55 to +150℃ 最
直方图是由在公共基线处对齐的一系列矩形组成的多边形。 矩形具有相等的宽度，但可以具有不同的高度。 例如，图例左侧显示了由高度为 2,1,4,5,1,3,3 的矩形组成的直方图，矩形的宽度都为 1 ： 通常，直方图用于表示离散分布，例如，文本中字符的频率。 现在，请你计算在公共基线处对齐的直方图中
最大矩形 dp+单调栈 对每一层维护本列中形成的最高值height，然后对每一层分别计算最大的矩形。 计算每一层最大矩形的时候，先用单调栈记录小于当前位置的左下标和右下标，矩形面积就是(right[i]-left[i]-1) * height[i] class Solution { public int maximalRectangle(char[][]
编辑-Z ASEMI整流桥GBPC2510W参数： 型号：GBPC2510W 最大重复峰值反向电压（VRRM）：1000V 最大RMS电桥输入电压（VRMS）：700V 最大直流阻断电压（VDC）：1000V 最大平均正向整流输出电流（IF）：25A 峰值正向浪涌电流（IFSM）：300A 每个元件的典型热阻（ReJA）：1.9℃/W 工作结和储存温度范围（TJ, TSTG）：-55 to +150℃ 最
编辑-Z ASEMI整流桥KBPC3510W参数： 型号：KBPC3510W 最大重复峰值反向电压（VRRM）：1000V 最大RMS电桥输入电压（VRMS）：700V 最大直流阻断电压（VDC）：1000V 最大平均正向整流输出电流（IF）：35A 峰值正向浪涌电流（IFSM）：400A 每个元件的典型热阻（ReJA）：2.5℃/W 工作结和储存温度范围（TJ, TSTG）：-55 to +150℃ 最
最大流是网络中的基本问题，它是基于带权有向图的。 【模板】网络最大流 对于上面的图，可以想象成输水系统。源点为s(出水口)，汇点为t(入水口)，每条边都有容量，求如何分配水流才能使t点接受到的流量最大。 那么我们很容易得到以下限制 除了源点与汇点，其他所有点流入的流量等于流出的流
编辑-Z ASEMI整流桥GBJ5010参数： 型号：GBJ5010 最大重复峰值反向电压（VRRM）：1000V 最大RMS电桥输入电压（VRMS）：700V 最大直流阻断电压（VDC）：1000V 最大平均正向整流输出电流（IF）：50A 峰值正向浪涌电流（IFSM）：400A 每个元件的典型热阻（ReJA）：1.5℃/W 工作结和储存温度范围（TJ, TSTG）：-55 to +150℃ 最大瞬
西克 找到满足 \(x\) 的祖先 \(z\) 中满足 \(a_z=b_x\) 的中最靠下的一个。那么正向树上倍增可以求出来 \(Qx\) 到 \(\rm LCA(Qx,Qy)\) 的结果。剩下半边可以一个一个重链跳。在每条重链上先找到第一个 \(a_p\) 等于手上颜色的 \(p\)。预处理一个反向的倍增，跳到下一条重链的接口处
题目链接 2171. EK求最大流 给定一个包含 \(n\) 个点 \(m\) 条边的有向图，并给定每条边的容量，边的容量非负。 图中可能存在重边和自环。求从点 \(S\) 到点 \(T\) 的最大流。 输入格式 第一行包含四个整数 \(n,m,S,T\)。 接下来 \(m\) 行，每行三个整数 \(u,v,c\)，表示从点 \(u\) 到点
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; int n, m, ans; int a[105][105], sum[105][105]; int main() { int size; scanf("%d%d", &n, &m); size = min(n, m); for (int i = 1; i <= n; i++)
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / 9 20 / 15 7 返回它的最大深度 3 。 作者：力扣 (LeetCode) 链接：https://leetcode.cn/lee
//拒绝抄袭 //f[i]表示洗劫前i家店铺的最大收益 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; const int N = 100010; int w[N], f[N]; int main(){ int T; //f[0] = 0, f[1] = w[1] cin >> T; /*因为不能洗劫相邻两家店铺，所以洗劫前i家店
a[]为全体实数集 1.O(n^2)枚举 2.利用单调性和贪心O(n) 首先我们累加a[i]，直到sum出现了负数，这时候不管后面的数如何，舍弃前面这一段一定比保留更优，因为舍弃后sum=0。 int max_sum() { int ans = 0, tmp = 0; for (re i = 1; i <= n; i++) { if (tmp > 0) tmp +
