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noi算法

发布时间:2024-12-25 01:59:03

⑴ 冲NOI需要学什么算法

在NOIP的基础上,学完几何,字符串方面的算法如KMP、AC自动机、后缀数组,还有各种高级的数据结构。

⑵ noip中的最常用的算法

没有哪个更重要,要因题而异的。

DP方程:
1. 资源问题1

-----机器分配问题

F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k])

2. 资源问题2

------01背包问题

F[I,j]:=max(f[i-1,j-v[i]]+w[i],f[i-1,j]);

3. 线性动态规划1

-----朴素最长非降子序列

F[i]:=max{f[j]+1}

4. 剖分问题1

-----石子合并

F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]);

5. 剖分问题2

-----多边形剖分

F[I,j]:=min(f[i,k]+f[k,j]+a[k]*a[j]*a[i]);

6. 剖分问题3

------乘积最大

f[i,j]:=max(f[k,j-1]*mult[k,i]);

7. 资源问题3

-----系统可靠性(完全背包)

F[i,j]:=max{f[i-1,j-c[i]*k]*P[I,x]}

8. 贪心的动态规划1

-----快餐问题

F[i,j]表示前i条生产线生产j个汉堡,k个薯条所能生产的最多饮料,

则最多套餐ans:=min{j div a,k div b,f[I,j,k] div c}

F[i,j,k]:=max{f[i-1,j',k']+(T[i]-(j-j')*p1-(k-k')*p2) div p3}

时间复杂度 O(10*100^4)

9. 贪心的动态规划2

-----过河 f[i]=min{{f(i-k)} (not stone[i])

{f(i-k)}+1} (stone[i]); +贪心压缩状态

10. 剖分问题4

-----多边形-讨论的动态规划

F[i,j]:=max{正正 f[I,k]*f[k+1,j];

负负 g[I,k]*f[k+1,j];

正负 g[I,k]*f[k+1,j];

负正 f[I,k]*g[k+1,j];} g为min

11. 树型动态规划1

-----加分二叉树 (从两侧到根结点模型)

F[I,j]:=max{f[I,k-1]*f[k+1,j]+c[k]}

12. 树型动态规划2

-----选课 (多叉树转二叉树,自顶向下模型)

F[I,j]表示以i为根节点选j门功课得到的最大学分

f[i,j]:=max{f[t[i].l,k]+f[t[i].r,j-k-1]+c[i]}

13. 计数问题1

-----砝码称重

const w:array[1..n] of shortint=(1,2,3,5,10,20);

//不同砝码的重量

var a:array [1..n] of integer;

//不同砝码的个数

f[0]:=1; 总重量个数(Ans)

f[1]:=0; 第一种重量0;

f[f[0]+1]=f[j]+k*w[j];

(1<=i<=n; 1<=j<=f[0]; 1<=k<=a[i];)

14. 递推天地1

------核电站问题

f[-1]:=1; f[0]:=1;

f[i]:=2*f[i-1]-f[i-1-m]

15. 递推天地2

------数的划分

f[i,j]:=f[i-j,j]+f[i-1,j-1];

16. 最大子矩阵1

-----一最大01子矩阵

f[i,j]:=min(f[i-1,j],v[i,j-1],v[i-1,j-1])+1;

ans:=maxvalue(f);

17. 判定性问题1

-----能否被4整除

g[1,0]:=true; g[1,1]:=false; g[1,2]:=false; g[1,3]:=false;

g[i,j]:=g[i-1,k] and ((k+a[i,p]) mod 4 = j)

18. 判定性问题2

-----能否被k整除

f[I,j±n[i] mod k]:=f[i-1,j]; -k<=j<=k; 1<=i<=n

20. 线型动态规划2

-----方块消除游戏

f[i,i-1,0]:=0

f[i,j,k]:=max{f[i,j-1,0]+sqr(len(j)+k),

f[i,p,k+len[j]]+f[p+1,j-1,0]}

ans:=f[1,m,0]

21. 线型动态规划3

-----最长公共子串,LCS问题

f[i,j]={0 (i=0)&(j=0);

f[i-1,j-1]+1 (i>0,j>0,x[i]=y[j]);

max{f[i,j-1]+f[i-1,j]}} (i>0,j>0,x[i]<>y[j]);

let(n>m); (n=length(a); m:=length(b));

for i:= 1 to n do

begin

x:=-1; p:=1;

for j:= 1 to m do

if a[i]=b[j] then

begin

x:=p;

while flag[j,x] and (f[j,x]<a[i]) do inc(x);

p:=x;

f[j,x]:=a[i];

flag[j,x]:=true;

end

else

if (x<>-1) and flag[j-1,x] and ((not flag[j,x]) or (f[j-1,x]<f[j,x])) then

begin

f[j,x]:=f[j-1,x];

flag[j,x]:=true;

end else x:=-1;

end;

ok:=false;

for i:= m downto 1 do

if flag[m,i] then begin writeln(i); ok:=true; break; end;

if not ok then writeln(0);

22. 最大子矩阵2

-----最大带权01子矩阵O(n^2*m)

枚举行的起始,压缩进数列,求最大字段和,遇0则清零

f[i]:=max(f[i-1]+a[i],a[i])

readln(n,m);

for i:= 1 to n do for j:= 1 to m do read(a[i,j]);

ans:=-maxlongint;

for i:= 1 to n do

begin

fillchar(b,sizeof(b),0);

fillchar(u,sizeof(u),0);

for j:= i to n do

begin

max:=0;

for k:= 1 to m do

begin

if (a[j,k]<>0) and (not u[k]) then

begin

inc(b[k],a[j,k]);

inc(max,b[k])

end

else

begin

max:=0;

u[k]:=true;

end;

if max>ans then ans:=max;

end;

end;

end;

23. 资源问题4

-----装箱问题(判定性01背包)

f[j]:=(f[j] or f[j-v[i]]);

注: 这里将数字三角形的意义扩大

凡状态转移为图形,跟其上面阶段和前面状态有关都叫数字三角形:)

24. 数字三角形1

-----朴素の数字三角形

f[i,j]:=max(f[i+1,j]+a[I,j],f[i+1,j+1]+a[i,j]);

25. 数字三角形2

-----晴天小猪历险记之Hill

同一阶段上暴力动态规划

if[i,j]:=min(f[i,j-1],f[I,j+1],f[i-1,j],f[i-1,j-1])+a[i,j]

26. 双向动态规划1

数字三角形3

-----小胖办证

f[i,j]:=max(f[i-1,j]+a[i,j],f[i,j-1]+a[i,j],f[i,j+1]+a[i,j])

27. 数字三角形4

-----过河卒

//边界初始化

f[i,j]:=f[i-1,j]+f[i,j-1];

28. 数字三角形5

-----朴素的打砖块

f[i,j,k]:=max(f[i-1,j-k,p]+sum[i,k],f[i,j,k]);

29. 数字三角形6

-----优化的打砖块

f[I,j,k]:=max{g[i-1,j-k,k-1]+sum[I,k]}

30. 线性动态规划3

-----打鼹鼠’

f[i]:=f[j]+1;(abs(x[i]-x[j])+abs(y[i]-y[j])<=t[i]-t[j])

31. 树形动态规划3

-----贪吃的九头龙

32. 状态压缩动态规划1

-----炮兵阵地

Max(f[Q*(r+1)+k],g[j]+num[k])

If (map[i] and plan[k]=0) and

((plan[P] or plan[q]) and plan[k]=0)

33. 递推天地3

-----情书抄写员

f[i]:=f[i-1]+k*f[i-2]

34. 递推天地4

-----错位排列

f[i]:=(i-1)(f[i-2]+f[i-1]);

f[n]:=n*f[n-1]+(-1)^(n-2);

35. 递推天地5

-----直线分平面最大区域数

f[n]:=f[n-1]+n

:=n*(n+1) div 2 + 1;

36. 递推天地6

-----折线分平面最大区域数

f[n]:=(n-1)(2*n-1)+2*n;

37. 递推天地7

-----封闭曲线分平面最大区域数

f[n]:=f[n-1]+2*(n-1)

:=sqr(n)-n+2;

38 递推天地8

-----凸多边形分三角形方法数

f[n]:=C(2*n-2,n-1) div n;

对于k边形

f[k]:=C(2*k-4,k-2) div (k-1); //(k>=3)

39 递推天地9

-----Catalan数列一般形式

1,1,2,5,14,42,132

f[n]:=C(2k,k) div (k+1);

40 递推天地10

-----彩灯布置

排列组合中的环形染色问题

f[n]:=f[n-1]*(m-2)+f[n-2]*(m-1); (f[1]:=m; f[2]:=m(m-1);

41 线性动态规划4

-----找数

线性扫描

sum:=f[i]+g[j];

(if sum=Aim then getout; if sum<Aim then inc(i) else inc(j);)

42 线性动态规划5

-----隐形的翅膀

min:=min{abs(w[i]/w[j]-gold)};

if w[i]/w[j]<gold then inc(i) else inc(j);

43 剖分问题5

-----最大奖励

f[i]:=max(f[i],f[j]+(sum[j]-sum[i])*i-t

44 最短路1

-----Floyd

f[i,j]:=max(f[i,j],f[i,k]+f[k,j]);

ans[q[i,j,k]]:=ans[q[i,j,k]]+s[i,q[i,j,k]]*s[q[i,j,k],j]/s[i,j];

45 剖分问题6

-----小H的小屋

F[l,m,n]:=f[l-x,m-1,n-k]+S(x,k);

function GetS(l,n:longint):extended;

begin

if (n=0) or (n>l) then exit(WQ)

else getS:=(l mod n)*k2*sqr(l div n+1)+

(n-l mod n)*k2*sqr(l div n)+

k1*sqr(l);

end;

if x+S(x,k)>=f[i,q,p] then break else f[i,q,p]:=x+S(x,k);inc(k);

46 计数问题2

-----陨石的秘密(排列组合中的计数问题)

Ans[l1,l2,l3,D]:=f[l1+1,l2,l3,D+1]-f[l1+1,l2,l3,D];

F[l1,l2,l3,D]:=Sigma(f[o,p,q,d-1]*f[l1-o,l2-p,l3-q,d]);

47 线性动态规划

------合唱队形

两次F[i]:=max{f[j]+1}+枚举中央结点

48 资源问题

------明明的预算方案:加花的动态规划

f[i,j]:=max(f[i,j],f[l,j-v[i]-v[fb[i]]-v[fa[i]]]+v[i]*p[i]+v[fb[i]]*p[fb[i]]+v[fa[i]]*p[fa[i]]);

49 资源问题

-----化工场装箱员

50 树形动态规划

-----聚会的快乐

f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);

f[i,1]:=sigma(f[t[i]^.son,0]);

f[i,0]:=sigma(f[t[i]^.son,3]);

51 树形动态规划

-----皇宫看守

f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);

f[i,1]:=sigma(f[t[i]^.son,0]);

f[i,0]:=sigma(f[t[i]^.son,3]);

52 递推天地

-----盒子与球

f[i,1]:=1;

f[i,j]:=j*(f[i-1,j-1]+f[i-1,j]);

53 双重动态规划

-----有限的基因序列

f[i]:=min{f[j]+1}

g[c,i,j]:=(g[a,i,j] and g[b,i,j]) or (g[c,i,j])

54 最大子矩阵问题

-----居住空间

f[i,j,k]:=min(min(min(f[i-1,j,k],f[i,j-1,k]),

min(f[i,j,k-1],f[i-1,j-1,k])),

min(min(f[i-1,j,k-1],f[i,j-1,k-1]),

f[i-1,j-1,k-1]))+1;

55 线性动态规划

------日程安排

f[i]:=max{f[j]}+P[I]; (e[j]<s[i])

56 递推天地

------组合数

C[I,j]:=C[i-1,j]+C[I-1,j-1]
C[I,0]:=1

57 树形动态规划

-----有向树k中值问题

F[I,r,k]:=max{max{f[l[i],I,j]+f[r[i],I,k-j-1]},f[f[l[i],r,j]+f[r[i],r,k-j]+w[I,r]]}

58 树形动态规划

-----CTSC 2001选课

F[I,j]:=w[i](if i∈P)+f[l[i],k]+f[r[i],m-k](0≤k≤m)(if l[i]<>0)

59 线性动态规划

-----多重历史

f[i,j]:=sigma{f[i-k,j-1]}(if checked)

60 背包问题(+-1背包问题+回溯)
-----CEOI1998 Substract

f[i,j]:=f[i-1,j-a[i]] or f[i-1,j+a[i]]

61 线性动态规划(字符串)

-----NOI 2000 古城之谜

f[i,1,1]:=min{f[i+length(s),2,1], f[i+length(s),1,1]+1} f[i,1,2]:=min{f[i+length(s),1,2]+words[s],f[i+length(s),1,2]+words[s]}

62 线性动态规划

-----最少单词个数

f[i,j]:=max{f[I,j],f[u-1,j-1]+l}

63 线型动态规划

-----APIO2007 数据备份

状态压缩+剪掉每个阶段j前j*2个状态和j*2+200后的状态贪心动态规划

f[i]:=min(g[i-2]+s[i],f[i-1]);

64 树形动态规划

-----APIO2007 风铃

f[i]:=f[l]+f[r]+{1 (if c[l]<c[r])}

g[i]:=1(d[l]<>d[r]) 0(d[l]=d[r])

g[l]=g[r]=1 then Halt;

65 地图动态规划

-----NOI 2005 adv19910

F[t,i,j]:=max{f[t-1,i-dx[d[[t]],j-dy[d[k]]]+1],f[t-1,i,j];

66 地图动态规划

-----优化的NOI 2005 adv19910

F[k,i,j]:=max{f[k-1,i,p]+1} j-b[k]<=p<=j;

67 目标动态规划

-----CEOI98 subtra

F[I,j]:=f[I-1,j+a[i]] or f[i-1,j-a[i]]

68 目标动态规划

----- Vijos 1037搭建双塔问题

F[value,delta]:=g[value+a[i],delta+a[i]] or g[value,delta-a[i]]

69 树形动态规划

-----有线电视网

f[i,p]:=max(f[i,p],f[i,p-q]+f[j,q]-map[i,j])

leaves[i]>=p>=l, 1<=q<=p;

70 地图动态规划

-----vijos某题

F[I,j]:=min(f[i-1,j-1],f[I,j-1],f[i-1,j]);

71 最大子矩阵问题

-----最大字段和问题

f[i]:=max(f[i-1]+b[i],b[i]); f[1]:=b[1]

72 最大子矩阵问题

-----最大子立方体问题

枚举一组边i的起始,压缩进矩阵 B[I,j]+=a[x,I,j]

枚举另外一组边的其实,做最大子矩阵

73 括号序列

-----线型动态规划

f[I,j]:=min(f[I,j],f[i+1,j-1](s[i]s[j]=”()”or(”[]”)),

f[I+1,j+1]+1 (s[j]=”(”or”[” ] , f[I,j-1]+1(s[j]=”)”or”]” )

74 棋盘切割

-----线型动态规划

f[k,x1,y1,x2,y2]=min{min{f[k-1,x1,y1,a,y2]+s[a+1,y1,x2,y2],

f[k-1,a+1,y1,x2,y2]+s[x1,y1,a,y2]

min{}}

75 概率动态规划

-----聪聪和可可(NOI2005)

x:=p[p[i,j],j]

f[I,j]:=(f[x,b[j,k]]+f[x,j])/(l[j]+1)+1

f[I,i]=0

f[x,j]=1

76 概率动态规划

-----血缘关系

我们正在研究妖怪家族的血缘关系。每个妖怪都有相同数量的基因,但是不同的妖怪的基因可能是不同的。我们希望知道任意给定的两个妖怪之间究竟有多少相同的基因。由于基因数量相当庞大,直接检测是行不通的。但是,我们知道妖怪家族的家谱,所以我们可以根据家谱来估算两个妖怪之间相同基因的数量。

妖怪之间的基因继承关系相当简单:如果妖怪C是妖怪A和B的孩子,则C的任意一个基因只能是继承A或B的基因,继承A或B的概率各占50%。所有基因可认为是相互独立的,每个基因的继承关系不受别的基因影响。

现在,我们来定义两个妖怪X和Y的基因相似程度。例如,有一个家族,这个家族中有两个毫无关系(没有相同基因)的妖怪A和B,及它们的孩子C和D。那么C和D相似程度是多少呢?因为C和D的基因都来自A和B,从概率来说,各占50%。所以,依概率计算C和D平均有50%的相同基因,C和D的基因相似程度为50%。需要注意的是,如果A和B之间存在相同基因的话,C和D的基因相似程度就不再是50%了。

你的任务是写一个程序,对于给定的家谱以及成对出现的妖怪,计算它们之间的基因相似程度。

F[A, B]=(f[A0, B]+P[A1, B])/2

f[I,i]=1

f[I,j]=0(I,j无相同基因)

77 线性动态规划

-----决斗

F[I,j]=(f[I,j] and f[k,j]) and (e[I,k] or e[j,k]),i<k<j

78 线性动态规划

-----舞蹈家

F[x,y,k]=min(f[a[k],y,k+1]+w[x,a[k]],f[x,a[k],k+1]+w[y,a[k]])

79 线性动态规划

-----积木游戏

F[I,a,b,k]=max(f[I,a+1,b,k],f[i+1,a+1,a+1,k’],f[I,a+1,a+1,k’])

80 树形动态规划(双次记录)

-----NOI2003 逃学的小孩

朴素的话枚举节点i和离其最远的两个节点 j,k O(n^2)

每个节点记录最大的两个值,并记录这最大值分别是从哪个相邻节点传过来的。当遍历到某个孩子节点的时候,只需检查最大值是否是从该孩子节点传递来的。如果是,就取次大,否则取最大值

81 树形动态规划(完全二叉树)

-----NOI2006 网络收费

F[I,j,k]表示在点i所管辖的所有用户中,有j个用户为A,在I的每个祖先u上,如果N[a]>N[b]则标0否则标1,用二进制状态压缩进k中,在这种情况下的最小花费

F[I,j,k]:=min{ f[l,u,k and (s[i]<<(i-1))]

+w1,f[r,j-u,k and(s[i]<<(i-1))]}

82 树形动态规划

-----IOI2005 河流

F[i]:=max

83 记忆化搜索

-----Vijos某题,忘了

F[pre,h,m]:=sigma{SDP(I,h+1,M+i)} (pre<=i<=M+1)

84 状态压缩动态规划

-----APIO 2007 动物园

f[I,k]:=f[i-1,k and not (1<<4)] + NewAddVal

85 树形动态规划

-----访问术馆

f[i,j-c[i]×2]:= max ( f[l[i],k], f[r[i],j-c[i]×2-k] )

86 字符串动态规划

-----Ural 1002 Phone

if exist((s,j,i-j)) then f[i]:=min(f[i],f[j]+1);

87 多进程动态规划

-----CEOI 2005 service

Min( f[i,j,k], f[i-1,j,k] + c[t[i-1],t[i]] )

Min( f[i,t[i-1],k], f[i-1,j,k] + c[j,t[i]] )

Min( f[i,j,t[i-1]], f[i-1,j,k] + c[k,t[i]] )

88 多进程动态规划

-----Vijos1143 三取方格数

max(f[i,j,k,l],f[i-1,j-R[m,1],k-R[m,2],l-R[m,3]]);

if (j=k) and (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]) else

if (j=k) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[l,i-l]) else

if (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else

if (j=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else

inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]+a[l,i-l]);

89 线型动态规划

-----IOI 2000 邮局问题

f[i,j]:=min(f[I,j],f[k,j-1]+d[k+1,i]);

90 线型动态规划

-----Vijos 1198 最佳课题选择

if j-k>=0 then Min(f[i,j],f[i-1,j-k]+time(i,k));

91 背包问题

----- USACO Raucous Rockers

多个背包,不可以重复放物品,但放物品的顺序有限制。

F[I,j,k]表示决策到第i个物品、第j个背包,此背包花费了k的空间。

f[I,j,k]:=max(f[I-1,j,k],f[I-1,j,k-t[i]]+p[i],f[i-1,j-1,maxtime-t[i]])

92 多进程动态规划

-----巡游加拿大(IOI95、USACO)

d[i,j]=max{d[k,j]+1(a[k,i] & j<k<i),d[j,k]+1(a[I,j] & (k<j))}。

f[i,j]表示从起点出发,一个人到达i,另一个人到达j时经过的城市数。d[i,j]=d[j,i],所以我们限制i>j

分析状态(i,j),它可能是(k,j)(j<k<i)中k到达i得到(方式1),也可能是(j,k)(k<j)中k超过j到达i得到(方式2)。但它不能是(i,k)(k<j)中k到达j得到,因为这样可能会出现重复路径。即使不会出现重复路径,那么它由(j,k)通过方式2同样可以得到,所以不会遗漏解 时间复杂度O(n3)

93 动态规划

-----ZOJ cheese

f[i,j]:=f[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]+a[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]

94 动态规划

-----NOI 2004 berry 线性

F[I,1]:=s[i]

F[I,j]:=max{min{s[i]-s[l-1]},f[l-1,j-1]} (2≤j≤k, j≤l≤i)

95 动态规划

-----NOI 2004 berry 完全无向图

F[I,j]:=f[i-1,j] or (j≥w[i]) and (f[i-1,j-w[i]])

96 动态规划

-----石子合并 四边形不等式优化

m[i,j]=max{m[i+1,j], m[i,j-1]}+t[i,j]

97 动态规划

-----CEOI 2005 service
(k≥long[i],i≥1)g[i, j, k]=max{g[i-1,j,k-long[i]]+1,g[i-1,j,k]}

(k<long[i],i≥1) g[i, j, k]=max{g[i-1,j-1,t-long[i]]+1,g[i-1,j,k]}

(0≤j≤m, 0≤k<t) g[0,j,k]=0;

ans:=g[n,m,0]。

状态优化:g[i, j]=min{g[i-1,j],g[i-1,j-1]+long[i]}

其中(a, b)+long[i]=(a’, b’)的计算方法为:

当b+long[i] ≤t时: a’=a; b’=b+long[i];

当b+long[i] >t时: a’=a+1; b’=long[i];

规划的边界条件:

当0≤i≤n时,g[i,0]=(0,0)

98 动态规划

-----AHOI 2006宝库通道

f[k]:=max{f[k-1]+x[k,j]-x[k,i-1], x[k,j]-x[k,i-1]}

for i:= 1 to n do

begin

for j:= 1 to m do

begin

read(a[i,j]);

if a[i,j]='1' then x[i,j]:=x[i,j-1]+1

else x[i,j]:=x[i,j-1]-1;

end;

readln;

end;

for i:= 1 to m do

for j:= i to m do

begin

y:=0;

for k:= 1 to n do

begin

z:=x[k,j]-x[k,i-1];

if y>0 then inc(y,z) else y:=z;

if y>ans then ans:=y;

end;

end;

99 动态规划

-----Travel

A) 费用最少的旅行计划。

设f[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天的最小费用;g[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小费用的前提下所需要的最少天数。那么:

f[i]=f[x]+v[i], g[i]=g[x]+1

x满足:

1、 x<i,且d[i] – d[x] <= 800(一天的最大行程)。

2、 对于所有的t < i, d[i] – d[t] <= 800,都必须满足:

A. g[x] < g[t](f[x] = f[t]时) B. f[x] < f[t] (其他情况)

f[0] = 0,g[0] = 0。 Ans:=f[n + 1],g[n+1]。

B). 天数最少的旅行计划。

方法其实和第一问十分类似。

设g’[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天的最少天数;f’[i]表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小天数前提下所需要的最少费用。那么:

g’[i] = g’[x] + 1, f’[i] = f’[x] + v[i]

x满足:

1、 x<i,且d[i] – d[x] <= 800(一天的最大行程)。

2、 对于所有的t < i, d[i] – d[t] <= 800,都必须满足:

f’[x] < f’[t] g’[x] = g’[t]时

g’[x] < g’[t] 其他情况

f’[0] = 0,g’[0] = 0。 Ans:=f’[n + 1],g’[n+1]。

100 动态规划

-----NOI 2007 cash

y:=f[j]/(a[j]*c[j]+b[j]);

g:=c[j]*y*a[i]+y*b[i];

f[i]:=max(f[i],g)

⑶ 全国青少年信息学奥林匹克章程成绩评定和认定

全国青少年信息学奥林匹克竞赛的评测标准仅关注最终输出的结果,不涉及过程与算法。


NOI获奖比例由NOI一章明确给出。


NOI评测由科学委员会负责,最终成绩由委员会主席签发。


NOIP提高组复赛一等奖获奖人数的计算公式如下:所有获奖者必须达到最低分数线,该分数线由科学委员会和竞赛委员会在竞赛结束后设定。对于参加初赛人数不超过2000人的省,获奖名额为初赛选手人数的1%(四舍五入);人数超过2000人的省,获奖名额为b加上(p-2000)×k,其中k根据全国未分配名额与(p-2000)各省份之和的比例确定。一个省最多可获奖50人,不足500人可获得5个名额。高中阶段已获奖的选手不计入本届联赛一等奖名额。


普及组复赛一等奖不设名额限制,奖项评定由省赛区负责,结果需上报主办单位备案。


NOI一、二、三等奖及NOIP提高组复赛一等奖获得者名单将由中国计算机学会上报至中国科协,由中国科协审核后备案至教育部。


NOIP提高组复赛一等奖由计算机学会确定,其他单位或个人确定的无效。


NOIP各赛区上报一等奖候选名单需由组织单位盖章,并由特派员签字。


NOIP二等奖人数不超过复赛人数的20%,且满足科学委员会设定的最低分数线。省赛区据此认定并上报至主办单位。


NOI的获奖证书由中国科协青少年部及中国计算机学会共同颁发,NOIP一等奖由中国计算机学会颁发,NOIP提高组复赛二等奖及其他奖项由省级组织单位颁发。证书均由相关单位统一制作或印制。


主办单位在NOI网站上公布获奖名单及成绩,接受教育、科研机构及社会各界查询。


(3)noi算法扩展阅读

全国青少年信息学奥林匹克竞赛是一项面向全国青少年的信息学竞赛和普及活动,旨在向那些在中学阶段学习的青少年普及计算机科学知识;给学校的信息技术教育课程提供动力和新的思路;给那些有才华的学生提供相互交流和学习的机会;通过竞赛和相关的活动培养和选拔优秀的计算机人才。竞赛的目的是为了在更高层次上推动普及。本竞赛及其相关活动遵循开放性原则,任何有条件和有兴趣的学校和个人,都可以在业余时间自愿参加。参加者可为初高中学生或其他中等专业学校的青少年。

⑷ NOIP和NOI需要掌握的内容

Noi
时间复杂度(渐近时间复杂度的严格定义,NP问题,时间复杂度的分析方法,主定理)

排序算法(平方排序算法的应用,Shell排序,快速排序,归并排序,时间复杂度下界,三种线性时间排序,外部排序)

数论(整除,集合论,关系,素数,进位制,辗转相除,扩展的辗转相除,同余运算,解线性同余方程,中国剩余定理)

指针(链表,搜索判重,邻接表,开散列,二叉树的表示,多叉树的表示)

按位运算(and,or,xor,shl,shr,一些应用)

图论(图论模型的建立,平面图,欧拉公式与五色定理,求强连通分量,求割点和桥,欧拉回路,AOV问题,AOE问题,最小生成树的三种算法,最短路的三种 算法,标号法,差分约束系统,验证二分图,Konig定理,匈牙利算法,KM算法,稳定婚姻系统,最大流算法,最小割最大流定理,最小费用最大流算法)

计算几何(平面解几及其应用,向量,点积及其应用,叉积及其应用,半平面相交,求点集的凸包,最近点对问题,凸多边形的交,离散化与扫描)

数据结构(广度优先搜索,验证括号匹配,表达式计算,递归的编译,Hash表,分段Hash,并查集,Tarjan算法,二叉堆,左偏树,斜堆,二项堆, 二叉查找树,AVL,Treap,Splay,静态二叉查找树,2-d树,线段树,二维线段树,矩形树,Trie树,块状链表)

组合数学(排列与组合,鸽笼原理,容斥原理,递推,Fibonacci数列,Catalan数列,Stirling数,差分序列,生成函数,置换,Polya原理)

概率论(简单概率,条件概率,Bayes定理,期望值)

矩阵(矩阵的概念和运算,二分求解线性递推方程,多米诺骨牌棋盘覆盖方案数,高斯消元)

字符串处理(KMP,后缀树,有限状态自动机,Huffman编码,简单密码学)

动态规划(单调队列,凸完全单调性,树型动规,多叉转二叉,状态压缩类动规,四边形不等式)

博奕论(Nim取子游戏,博弈树,Shannon开关游戏)

搜索(A*,ID,IDA*,随机调整,遗传算法)

微积分初步(极限思想,导数,积分,定积分,立体解析几何)

Noip
掌握楼上的就行了

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