韩老师真衰！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

我看最近有人在摘抄网上的微积分求球体体积公式啊，如传送门 于是呢，无聊的一只姜小朋友就开始写帖子了 注：本帖纯原创，无摘抄！本贴写入了球体表面积、体积公式的互相转化 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 先来看球体的体积公式 学过数学高中必修二的都知道，球体体积公式为 V=43ΠR3V=\FRAC{4}{3}\PI R^3V=34 ΠR3 其中，R为球体半径 那么怎么证明呢？ 我在这里给出一种简单的证法（微积分公式推导有人摘抄过了） 这种方法虽然与微积分相似，但是又不尽相同 我们需要把一个球体分割为无数个微小的圆锥 如图：（极其丑陋） 那么每一个圆锥的高都是相同的，也就是球体的半径R 我们又知道圆锥的体积公式为： V=13SHV=\FRAC{1}{3}SHV=31 SH 所以可以得出球体体积的推导式： V球=13(S1+S2+S3+...+SN)RV_球=\FRAC{1}{3}(S_1+S_2+S_3+...+S_N)RV球 =31 (S1 +S2 +S3 +...+SN )R 由于球体的表面积公式为（这里需要用到，直接引入） S球=4ΠR2S_球=4\PI R^2S球 =4ΠR2 又因为 S1+S2+S3+...+SN=S球S_1+S_2+S_3+...+S_N=S_球S1 +S2 +S3 +...+SN =S球 所以得出： V球=43ΠR3V_球=\FRAC{4}{3}\PI R^3V球 =34 ΠR3 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 再来看球体的表面积公式 学过数学高中必修二的又都知道，球体表面积公式为 S球=4ΠR2S_球=4\PI R^2S球 =4ΠR2 其中，R为球体半径 那么又该怎么证明呢？ 我们仍然需要把一个球体分割为无数个微小的圆锥 图和上面一样 那么每一个圆锥的高都是相同的，也就是球体的半径R 我们又知道圆锥的体积公式为： V=13SHV=\FRAC{1}{3}SHV=31 SH 所以可以得出球体表面积的推导式： V球=13(S1+S2+S3+...+SN)RV_球=\FRAC{1}{3}(S_1+S_2+S_3+...+S_N)RV球 =31 (S1 +S2 +S3 +...+SN )R S球=S1+S2+S3+...+SN=V球13RS_球=S_1+S_2+S_3+...+S_N=\FRAC{V_球}{\FRAC{1}{3}R}S球 =S1 +S2 +S3 +...+SN =31 RV球 由于球体的体积公式为（这里需要用到，直接引入） V球=43ΠR3V_球=\FRAC{4}{3}\PI R^3V球 =34 ΠR3 所以得出： S球=4ΠR2S_球=4\PI R^2S球 =4ΠR2 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 看完了不许白嫖

=（

用long long 就对了 666

禁止抄题解！ 要注意输入输出格式！ 话不多说，上代码！

来我团队

我系蒟蒻 我系蒟蒻 我系蒟蒻 16:32 2023/8/15 反转代码 revers(ans.begin(),ans.end()) ASCLL码 int('A')int('Z')=6590; int('a')int('b')=97122; int('0')=48 一个合格的算法的特点 1，有穷性：不会死循环。 2，确定性：构成明确。 3，可行性：可实现功能。 4，有输入输出：没有输出的算法是无意义的。 时间复杂度 O(1)<O(log(n))<O(n)<O(nlon(n)<O(n2)<O)(n3)<O(2n)<O(n!)<O(nn) STL容器 vecor<数据类型> 名字[长度] push_back(内容) 在末尾插入 pop_back () 删除尾数据 begin/end 迭代器 empty 判空 set<数据类型> 名字[长度] insert(内容) 在末尾插入 pop_back () 删除尾数据 begin/end 迭代器 empty 判空 栈 先进后出，栈顶插入，栈顶删除 |—| | 1 |<-栈顶 |—| | 2 | |—| | 3 |<-栈底 |__| stack<数据类型> 栈名； push() 向栈压入成员 pop() 从栈顶取出一个成员 top() 返回栈顶，但不删除 empty()判空 size() 返回元素数量 队列 queue <数据类型> 队列名称 push() 向队列压入成员 pop() 从队首取出一个成员 front() 返回队首顶，但不删除 empty()判空 size() 返回元素数量 back() 返回队未，但不删除 printf常用 "%-md"左对齐m位 "%md"左对齐m位（空格补全） "%0md"左对齐m位（ 0 补全） "%.mf"保留小数点后m位 进制转换 n转十 整数 倒取余运算 原码，反码，补码 正数的原码·补码和反码一样 负数的反码：符号位不动，其他相反 负数的补码：反码+1 例子 正数 0 0000 1 0001 2 0010 负数 -0 0000 -1 1 1 1 1 -2 1 1 10 位运算（二进制） 按位与：全一才一，否则为零 0&0=0 0&1=0 1&1=1 操作系统 Windows Linux DOS 磁盘操作系统 pow(n,m)→a^m pow(n,0.5)→pow(n) 贪心 在当前问题中选最优解，不考虑全局 二分法 int v=lower_bound(a,a+n,x)-a; 大于 int v=upper_bound(a,a+n,x)-a; 大于等于 归并排序 将待排序序列划分为若干个有序子序列 将有序子序列合并为一个有序序列 快排模板 容斥原理 |A∪B|= =|A|+|B|-|A∩B| |A∪B∪C|==|A|+|B|+|C|-|A∩B|-|C∩B|-|A∩C|+|A∩C∩B| 树/二叉树 具有相同父节点的节点互称为兄弟节点 节点的度：节点的子节点个数 树的度：最大的节点的度 度为0的节点为叶子节点(最下面的) 所有节点层次的最大值称为树的深度 存储方式 父亲表示法 存父节点的下标 孩子表示法 存子节点的下标 二叉树：每个节点最多有2个子节点 Binary Tree 简称BT 二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个节点，第一层最多1个节点，第一层最多2个节点 深度为k的二叉树最多共有2^k-1个节点 任意一棵二叉树若其叶子节点（度为1节点）的数量为n0，度为2节点的数量为n2，则：n0=n2+2 具有n个节点（n≥0）的完全二叉树的深度为|log（n）|，||表示向下取整 3.1其左孩子编号为2i(2i≤n) 3.1其左孩子编号为2i+1(2i+1≤n) 树的遍历 满二叉树：每个节点都有2个子节点，深度为k的满二叉树共有2^k-1个节点 完全二叉树：除最后一层，前面的是满二叉树，最后一层向左靠拢 完全二叉树 深搜模板 图论 图的概念 图是一种由顶点和边组成的数据结构 其中顶点表示图中的对象,边表示这些对象的关联 顶点(Vertex):即结点 边(Edge):即表示关系 无向图(Undirected Graph) 有向图(Directted Graph) 带权图（Weighted Graph） 权值（Weighted） 花费的时间，距离等等 简单图：一种无向图或有向图，其中不存在自环和重边 多重图：一种无向图或有向图，其中存在自环或重边 完全图：每个已知结点之间都有边 无向完全图有n*(n-1)/2条边 有向完全图有n*(n-1)条边 稀疏图：图中边较少 稠密图：图中边较多 度:指与一个顶点相连的边的数量,在无向图中一个顶点的度就是它的边的连接数,在有向图中入度是一个顶点是指指向该顶点的 边的数量,出度是一个顶点是指指从该顶点出发的边的数量 路径:指从一个顶点到另一个顶点的连续序列 路径长度:指一个路径中,经过的边的数量 简单路径:指从一个路径中不存在重复的边 环路:指一路径的起点和终点在一个节点,且路径上的每个顶点可重复 简单环路:指环路上没有重复的路径和节点 若某图没有任何环路,就叫做无环图 连通性:若某图中任意顶点之间都存在路径:则称为连通图 图的存储 1,邻接矩阵 x/y 0 1 2 3 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 2 1 0 0 1 3 0 1 1 0 无向图的邻接矩阵具有斜对称性,且主对角线一定为0 有向图 1-->3 ↓ 2<--0 x/y 0 1 2 3 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 3 0 0 0 0 邻接表 victore v[0]=2 v[1]=3 v[2]=none v[3]=2 最短路 Dijkstre 迪迦哥斯拉，Di健康身体热 算法；Dijkstre算法是典型的最短路径算法,用于计算一个节点到另一个节点的最短路径. 弗洛里德(Floyd)算法通过不断将每一个点当中转点进行松弛，来获取任意两个点之间的最短路线。 动态规划(DP)是指把元问题分解成多个相对简单的问题 动态规划算法通常用于求解某种最优性质的问题 排序法 最坏时间 平均时间复杂度 稳定性 冒泡排序 O(n²) O(n²) 稳定 选择排序 O(n²) O(n²) 不稳定 希尔排序 O(nⁿ)¹<ⁿ<² O(n²) 稳定 快速排序 O(n㏒n) O(n㏒n) 稳定 快速排序 O(n²) O(n㏒n) 不稳定 堆排序 O(n㏒n) O(n㏒n) 不稳定 01背包 1.确定状态:dp[i][j]表示将前i件物品放入一个容量为j的背包可以获得的最大价值 2.问题分解:要包含前i件物品:dp[i-1][j-w[i]],不包含第i件物品dp[i-1][j] 3.确定决策,建立状态转移方程:当 j<w[i] 背包容不下第i件物品:dp[i][j]=dp[i-1][j], 当 j≥w[i] 背包容d下第i件物品:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]) 代码 完全背包于01背包：完全背包给了n种物品01背包给了n个物品 代码

.

韩老师最帅了！！！

1-100题我貌似都写题解了 顺便跑了一会步

很简单的，只要有思路。

#include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int N = 1e5 + 5; typedef long long LL; struct node{ long long next; bool a, b, c; }; long long n, ans; int dir[3] = {3, 5, 7}; int vis[5]; bool init(long long x){ if(x > n) return 0; if(vis[0] && vis[1] && vis[2]) return 1; return 0; } void solve(){ for(int i = 0; i < 3; i++){ vis[i]; for(int j = 0; j < 3; j){ vis[j]; for(int k = 0; k < 3; k){ vis[k]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100); for(int p = 0; p < 3; p){ vis[p]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000); for(int l = 0; l < 3; l){ vis[l]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000 + dir[l] * 10000); for(int m = 0; m < 3; m){ vis[m]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000 + dir[l] * 10000 + dir[m] * 100000); for(int q = 0; q < 3; q){ vis[q]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000 + dir[l] * 10000 + dir[m] * 100000 + dir[q] * 1000000); for(int h = 0; h < 3; h){ vis[h]; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000 + dir[l] * 10000 + dir[m] * 100000 + dir[q] * 1000000 + dir[h] * 10000000); for(int v = 0; v < 3; v){ vis[v]++; ans += init((LL)dir[i] + dir[j] * 10 + dir[k] * 100 + dir[p] * 1000 + dir[l] * 10000 + dir[m] * 100000 + dir[q] * 1000000 + dir[h] * 10000000 + dir[v] * 100000000); vis[v]--; } vis[h]--; } vis[q]--; } vis[m]--; } vis[l]--; } vis[p]--; } vis[k]--; } vis[j]--; } vis[i]--; } } int main(){ freopen("number.in", "r", stdin); freopen("number.out", "w", stdout); cin >> n; solve(); cout << ans; fclose(stdin); fclose(stdout); return 0; }

递归报错

1.学习网站 2.扫雷 3.购物网站 4.编程学习网站

大佬在哪里！

测试点强度太高了，看不懂啊

这题很简单

简单介绍 一元四次方程是数学领域中的一种基本问题，求解一元四次方程对于数学、物理、工程等领域具有重要意义。本文主要介绍了一元四次方程的求解方法，包括代数法、图像法、数值法等，并分析了各种方法的优缺点，旨在为读者在遇到一元四次方程时提供有效的解决思路 一、引言 一元四次方程是数学中的一种基本问题，其形式为 其中 a、b、c、d、e 是实数且 a ≠ 0。求解一元四次方程对于许多领域具有重要意义，如物理学中的振动问题、工程学中的优化问题等。然而，一元四次方程的求解过程相对复杂，许多人在遇到此类问题时往往束手无策。本文旨在探讨一元四次方程的求解方法，为读者提供解决此类问题的有效途径。 二、一元四次方程的求解方法 1.代数法 代数法是求解一元四次方程的传统方法，主要包括以下几种： （1）因式分解法 将一元四次方程分解为两个二次方程的乘积，然后分别求解这两个二次方程 （2）配方法 通过添加和减去适当的项，将一元四次方程转化为一个完全平方三项式，进而求解 （3）代数基本定理 根据代数基本定理，一元四次方程必有四个根（重根按重数计算），可以通过求根公式求解 2.图像法 图像法是通过绘制一元四次方程的图像来求解方程的方法。具体步骤如下： （1）绘制一元四次方程的图像 （2）观察图像与 X 轴的交点，交点的横坐标即为方程的根 数值法 数值法是一种近似求解一元四次方程的方法，主要包括以下几种： （1）牛顿迭代法 通过迭代计算，逐步逼近方程的根 （2）二分法 在给定区间内，不断缩小搜索范围，找到方程的根 （3）弦截法 利用弦截线逼近方程的根 三、各种求解方法的优缺点分析 代数法 优点：求解过程严密，能找到方程的所有根 缺点：计算过程繁琐，对于高次方程求解难度较大 图像法 优点：直观，易于理解，适用于寻找实数根 缺点：精度较低，难以找到复数根 数值法 优点：适用于各种类型的一元四次方程，计算过程相对简单 缺点：只能找到近似根，精度受限于迭代次数 四、结论 面对一元四次方程，应根据问题的具体特点和求解需求，灵活选择适当的求解方法。代数法适用于简单情况，而数值法则在处理复杂方程时表现出较高的效率和实用性。掌握多种求解策略，有助于更有效地解决一元四次方程问题 制作不易，点个赞吧！ 禁止转载，版权归本人所有 去给好兄弟装13吧😂

DAY 0 到营地了（笑）。寝室环境还不错，伙食也可以。可惜今天不给手机。 首先是一个测试。前五题都是大水题，直接爆切。第六题找了一个小时的规律都没找到，一下考场就凑出了一个 O(n)O(n)O(n) 的前缀和线性做法。WSFW。 在床上花了大概一个小时才睡着qwq DAY 1 Shift 中英文切换好烦，搞了个美式键盘。 早上是搜索和递归，quite easy。不过有些搜索似乎有那么亿点毒瘤……还是有惊无险地做完了。然后水了几秒的谷。（等一下为什么早上没讲广搜？） 中午写了一会儿 SSP，然后上课去了。 下午是 STL 容器，然而先讲了广搜。然后讲了 map,set,vector 和迭代器。 然后要开始考试了…… 考试结束（OI赛制），嘿嘿终于AK了，而且后 5 题都是首 A。但是还是要吐槽一句，T6题意不清，没有说明能不能同日买入卖出。 别问我为什么 Markdown 有点不规范，问就是手机上打的…… DAY 2 手默 dfs 和 bfs 的板子。是的，就是一纸一笔，电脑都没有…… 然后就开始讲昨天的卷子了。 吃了一顿饱饭为什么会有大肠这种东西啊，下午讲高精度，确实是很折磨人的一个算法。 dfs 和 bfs 的板子没有任何错误，不用抄写了（笑）。 晚上是初赛模拟赛，自我感觉凉好，大概在 85 左右罢。然后继续写 SSP 了。 DAY 3 先讲了一上午+小半个中午的初赛。昨天的卷子居然有 878787 分，是我没想到的.jpg。然后学了双指针，差分和 ST 表，相当轻松，然而 ST 表板子题是用线段树过的。然后准备复赛模拟了。 很好，AK 了，继续加油哦！ DAY 4 先是复赛模拟讲解，然后讲了一会儿搜索。下午是分治、快排和归并排序（还有计数和希尔）。笔记在此。然后就要初赛模拟了。 DAY 5 讲了初赛，然后学了笔记上的这点东西。还是很简单的！而且午饭还挺好吃的呢。 下午拍了大合照，热似了，这队形让我想起了合唱队形。晚上就是复赛模拟了。（别问我为什么日记有点水，问就是没有新东西可写。） 这次模拟有三道拓扑排序是真逆天，幸好在疯狂对拍下 AK 了。 DAY 6 讲了一早上和半下午的复赛。下午学了动态规划link。好吧，我 DP 确实很菜。 晚上的初赛卷挺水的啊（啸）。竟然错一题？！ DAY 7 早上讲初赛，下午讲背包（01 和完全）。然后断断续续做了一会儿挑战赛，竟然首 AK 了？继续上课，加油。 午饭终于有鸡翅了。 晚上的复赛模拟又 AK 了？没想到 T5 分段打表+暴力都过了，未免太水了一点。 终于知道 SSP（SH Student Post）的answer怎么看了，好耶。\textcolor{white}{终于知道\ SSP（SH\ Student\ Post） 的 answer 怎么看了，好耶。}终于知道 SSP（SH Student Post）的answer怎么看了，好耶。 DAY 8 早上讲评复赛卷，T5 改写了深搜。然后就写语文作业吧。不行了要爆炸了.jpg 晚上初赛。睡觉的时候我和室友们竟然在讨论哲学。 DAY 9 挑战赛题解写完了。早上讲初赛，98。终于要结束这一切了……吗？ 中午继续抄 SSP。下午学习树、图和表达式树。（wwdx）