单链表

  1. // head存储链表头,e[]存储节点的值,ne[]存储节点的next指针,idx表示当前用到了哪个节点
  2. int head, e[N], ne[N], idx;
  3. // 初始化
  4. void init()
  5. {
  6. head = -1;
  7. idx = 0;
  8. }
  9. // 在链表头插入一个数a
  10. void insert(int a)
  11. {
  12. e[idx] = a, ne[idx] = head, head = idx ++ ;
  13. }
  14. // 将头结点删除,需要保证头结点存在
  15. void remove()
  16. {
  17. head = ne[head];
  18. }

双链表

  1. // e[]表示节点的值,l[]表示节点的左指针,r[]表示节点的右指针,idx表示当前用到了哪个节点
  2. int e[N], l[N], r[N], idx;
  3. // 初始化
  4. void init()
  5. {
  6. //0是左端点,1是右端点
  7. r[0] = 1, l[1] = 0;
  8. idx = 2;
  9. }
  10. // 在节点a的右边插入一个数x
  11. void insert(int a, int x)
  12. {
  13. e[idx] = x;
  14. l[idx] = a, r[idx] = r[a];
  15. l[r[a]] = idx, r[a] = idx ++ ;
  16. }
  17. // 删除节点a
  18. void remove(int a)
  19. {
  20. l[r[a]] = l[a];
  21. r[l[a]] = r[a];
  22. }

  1. // tt表示栈顶
  2. int stk[N], tt = 0;
  3. // 向栈顶插入一个数
  4. stk[ ++ tt] = x;
  5. // 从栈顶弹出一个数
  6. tt -- ;
  7. // 栈顶的值
  8. stk[tt];
  9. // 判断栈是否为空
  10. if (tt > 0)
  11. {
  12. }

队列

普通队列

  1. // hh 表示队头,tt表示队尾
  2. int q[N], hh = 0, tt = -1;
  3. // 向队尾插入一个数
  4. q[ ++ tt] = x;
  5. // 从队头弹出一个数
  6. hh ++ ;
  7. // 队头的值
  8. q[hh];
  9. // 判断队列是否为空
  10. if (hh <= tt)
  11. {
  12. }

循环队列

  1. // hh 表示队头,tt表示队尾的后一个位置
  2. int q[N], hh = 0, tt = 0;
  3. // 向队尾插入一个数
  4. q[tt ++ ] = x;
  5. if (tt == N) tt = 0;
  6. // 从队头弹出一个数
  7. hh ++ ;
  8. if (hh == N) hh = 0;
  9. // 队头的值
  10. q[hh];
  11. // 判断队列是否为空
  12. if (hh != tt)
  13. {
  14. }

单调栈

  1. 常见模型:找出每个数左边离它最近的比它大/小的数
  2. int tt = 0;
  3. for (int i = 1; i <= n; i ++ )
  4. {
  5. while (tt && check(stk[tt], i)) tt -- ;
  6. stk[ ++ tt] = i;
  7. }

单调队列

  1. 常见模型:找出滑动窗口中的最大值/最小值
  2. int hh = 0, tt = -1;
  3. for (int i = 0; i < n; i ++ )
  4. {
  5. while (hh <= tt && check_out(q[hh])) hh ++ ; // 判断队头是否滑出窗口
  6. while (hh <= tt && check(q[tt], i)) tt -- ;
  7. q[ ++ tt] = i;
  8. }

KMP

  1. // s[]是长文本,p[]是模式串,n是s的长度,m是p的长度
  2. 求模式串的Next数组:
  3. for (int i = 2, j = 0; i <= m; i ++ )
  4. {
  5. while (j && p[i] != p[j + 1]) j = ne[j];
  6. if (p[i] == p[j + 1]) j ++ ;
  7. ne[i] = j;
  8. }
  9. // 匹配
  10. for (int i = 1, j = 0; i <= n; i ++ )
  11. {
  12. while (j && s[i] != p[j + 1]) j = ne[j];
  13. if (s[i] == p[j + 1]) j ++ ;
  14. if (j == m)
  15. {
  16. j = ne[j];
  17. // 匹配成功后的逻辑
  18. }
  19. }

Trie树

  1. int son[N][26], cnt[N], idx;
  2. // 0号点既是根节点,又是空节点
  3. // son[][]存储树中每个节点的子节点
  4. // cnt[]存储以每个节点结尾的单词数量
  5. // 插入一个字符串
  6. void insert(char *str)
  7. {
  8. int p = 0;
  9. for (int i = 0; str[i]; i ++ )
  10. {
  11. int u = str[i] - 'a';
  12. if (!son[p][u]) son[p][u] = ++ idx;
  13. p = son[p][u];
  14. }
  15. cnt[p] ++ ;
  16. }
  17. // 查询字符串出现的次数
  18. int query(char *str)
  19. {
  20. int p = 0;
  21. for (int i = 0; str[i]; i ++ )
  22. {
  23. int u = str[i] - 'a';
  24. if (!son[p][u]) return 0;
  25. p = son[p][u];
  26. }
  27. return cnt[p];
  28. }

并查集

朴素并查集

  1. int p[N]; //存储每个点的祖宗节点
  2. // 返回x的祖宗节点
  3. int find(int x)
  4. {
  5. if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
  6. return p[x];
  7. }
  8. // 初始化,假定节点编号是1~n
  9. for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;
  10. // 合并a和b所在的两个集合:
  11. p[find(a)] = find(b);

维护size的并查集

  1. int p[N], size[N];
  2. //p[]存储每个点的祖宗节点, size[]只有祖宗节点的有意义,表示祖宗节点所在集合中的点的数量
  3. // 返回x的祖宗节点
  4. int find(int x)
  5. {
  6. if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
  7. return p[x];
  8. }
  9. // 初始化,假定节点编号是1~n
  10. for (int i = 1; i <= n; i ++ )
  11. {
  12. p[i] = i;
  13. size[i] = 1;
  14. }
  15. // 合并a和b所在的两个集合:
  16. size[find(b)] += size[find(a)];
  17. p[find(a)] = find(b);

维护到祖宗节点距离

  1. int p[N], d[N];
  2. //p[]存储每个点的祖宗节点, d[x]存储x到p[x]的距离
  3. // 返回x的祖宗节点
  4. int find(int x)
  5. {
  6. if (p[x] != x)
  7. {
  8. int u = find(p[x]);
  9. d[x] += d[p[x]];
  10. p[x] = u;
  11. }
  12. return p[x];
  13. }
  14. // 初始化,假定节点编号是1~n
  15. for (int i = 1; i <= n; i ++ )
  16. {
  17. p[i] = i;
  18. d[i] = 0;
  19. }
  20. // 合并a和b所在的两个集合:
  21. p[find(a)] = find(b);
  22. d[find(a)] = distance; // 根据具体问题,初始化find(a)的偏移量

  1. // h[N]存储堆中的值, h[1]是堆顶,x的左儿子是2x, 右儿子是2x + 1
  2. // ph[k]存储第k个插入的点在堆中的位置
  3. // hp[k]存储堆中下标是k的点是第几个插入的
  4. int h[N], ph[N], hp[N], size;
  5. // 交换两个点,及其映射关系
  6. void heap_swap(int a, int b)
  7. {
  8. swap(ph[hp[a]],ph[hp[b]]);
  9. swap(hp[a], hp[b]);
  10. swap(h[a], h[b]);
  11. }
  12. void down(int u)
  13. {
  14. int t = u;
  15. if (u * 2 <= size && h[u * 2] < h[t]) t = u * 2;
  16. if (u * 2 + 1 <= size && h[u * 2 + 1] < h[t]) t = u * 2 + 1;
  17. if (u != t)
  18. {
  19. heap_swap(u, t);
  20. down(t);
  21. }
  22. }
  23. void up(int u)
  24. {
  25. while (u / 2 && h[u] < h[u / 2])
  26. {
  27. heap_swap(u, u / 2);
  28. u >>= 1;
  29. }
  30. }
  31. // O(n)建堆
  32. for (int i = n / 2; i; i -- ) down(i);

一般哈希

拉链法

  1. int h[N], e[N], ne[N], idx;
  2. // 向哈希表中插入一个数
  3. void insert(int x)
  4. {
  5. int k = (x % N + N) % N;
  6. e[idx] = x;
  7. ne[idx] = h[k];
  8. h[k] = idx ++ ;
  9. }
  10. // 在哈希表中查询某个数是否存在
  11. bool find(int x)
  12. {
  13. int k = (x % N + N) % N;
  14. for (int i = h[k]; i != -1; i = ne[i])
  15. if (e[i] == x)
  16. return true;
  17. return false;
  18. }

开放寻址法

  1. int h[N];
  2. // 如果x在哈希表中,返回x的下标;如果x不在哈希表中,返回x应该插入的位置
  3. int find(int x)
  4. {
  5. int t = (x % N + N) % N;
  6. while (h[t] != null && h[t] != x)
  7. {
  8. t ++ ;
  9. if (t == N) t = 0;
  10. }
  11. return t;
  12. }

字符串哈希

  1. 核心思想:将字符串看成P进制数,P的经验值是13113331,取这两个值的冲突概率低
  2. 小技巧:取模的数用2^64,这样直接用unsigned long long存储,溢出的结果就是取模的结果
  3. typedef unsigned long long ULL;
  4. ULL h[N], p[N]; // h[k]存储字符串前k个字母的哈希值, p[k]存储 P^k mod 2^64
  5. // 初始化
  6. p[0] = 1;
  7. for (int i = 1; i <= n; i ++ )
  8. {
  9. h[i] = h[i - 1] * P + str[i];
  10. p[i] = p[i - 1] * P;
  11. }
  12. // 计算子串 str[l ~ r] 的哈希值
  13. ULL get(int l, int r)
  14. {
  15. return h[r] - h[l - 1] * p[r - l + 1];
  16. }

C++ STL简介

  1. vector, 变长数组,倍增的思想
  2. size() 返回元素个数
  3. empty() 返回是否为空
  4. clear() 清空
  5. front()/back()
  6. push_back()/pop_back()
  7. begin()/end()
  8. []
  9. 支持比较运算,按字典序
  10. pair<int, int>
  11. first, 第一个元素
  12. second, 第二个元素
  13. 支持比较运算,以first为第一关键字,以second为第二关键字(字典序)
  14. string,字符串
  15. size()/length() 返回字符串长度
  16. empty()
  17. clear()
  18. substr(起始下标,(子串长度)) 返回子串
  19. c_str() 返回字符串所在字符数组的起始地址
  20. queue, 队列
  21. size()
  22. empty()
  23. push() 向队尾插入一个元素
  24. front() 返回队头元素
  25. back() 返回队尾元素
  26. pop() 弹出队头元素
  27. priority_queue, 优先队列,默认是大根堆
  28. size()
  29. empty()
  30. push() 插入一个元素
  31. top() 返回堆顶元素
  32. pop() 弹出堆顶元素
  33. 定义成小根堆的方式:priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;
  34. stack,
  35. size()
  36. empty()
  37. push() 向栈顶插入一个元素
  38. top() 返回栈顶元素
  39. pop() 弹出栈顶元素
  40. deque, 双端队列
  41. size()
  42. empty()
  43. clear()
  44. front()/back()
  45. push_back()/pop_back()
  46. push_front()/pop_front()
  47. begin()/end()
  48. []
  49. set, map, multiset, multimap, 基于平衡二叉树(红黑树),动态维护有序序列
  50. size()
  51. empty()
  52. clear()
  53. begin()/end()
  54. ++, -- 返回前驱和后继,时间复杂度 O(logn)
  55. set/multiset
  56. insert() 插入一个数
  57. find() 查找一个数
  58. count() 返回某一个数的个数
  59. erase()
  60. (1) 输入是一个数x,删除所有x O(k + logn)
  61. (2) 输入一个迭代器,删除这个迭代器
  62. lower_bound()/upper_bound()
  63. lower_bound(x) 返回大于等于x的最小的数的迭代器
  64. upper_bound(x) 返回大于x的最小的数的迭代器
  65. map/multimap
  66. insert() 插入的数是一个pair
  67. erase() 输入的参数是pair或者迭代器
  68. find()
  69. [] 注意multimap不支持此操作。 时间复杂度是 O(logn)
  70. lower_bound()/upper_bound()
  71. unordered_set, unordered_map, unordered_multiset, unordered_multimap, 哈希表
  72. 和上面类似,增删改查的时间复杂度是 O(1)
  73. 不支持 lower_bound()/upper_bound(), 迭代器的++,--
  74. bitset, 圧位
  75. bitset<10000> s;
  76. ~, &, |, ^
  77. >>, <<
  78. ==, !=
  79. []
  80. count() 返回有多少个1
  81. any() 判断是否至少有一个1
  82. none() 判断是否全为0
  83. set() 把所有位置成1
  84. set(k, v) 将第k位变成v
  85. reset() 把所有位变成0
  86. flip() 等价于~
  87. flip(k) 把第k位取反