# 算法基础
# 时空复杂度分析
# 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。
# 在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在 107∼108107∼108 为最佳。
# 下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择：
* n≤30n≤30, 指数级别, dfs+剪枝，状态压缩dp
* n≤100n≤100 => O(n3)O(n3)，floyd，dp，高斯消元
* n≤1000n≤1000 => O(n2)O(n2)，O(n2logn)O(n2logn)，dp，二分，朴素版
Dijkstra、朴素版Prim、Bellman-Ford
* n≤10000n≤10000 => O(n∗n√)O(n∗n)，块状链表、分块、莫队
* n≤100000n≤100000 => O(nlogn)O(nlogn) => 各种sort，线段树、树状数组、
set/map、heap、拓扑排序、dijkstra+heap、prim+heap、Kruskal、spfa、求凸包、求半平面交、二分、CDQ分治、整体二分、后缀数组、树链剖分、动态树
* n≤1000000n≤1000000 => O(n)O(n), 以及常数较小的 O(nlogn)O(nlogn) 算法 => 单调队列、 hash、双指针扫描、并查集，kmp、AC自动机，常数比较小的 O(nlogn)O(nlogn) 的做法：sort、树状数组、heap、dijkstra、spfa
* n≤10000000n≤10000000 => O(n)O(n)，双指针扫描、kmp、AC自动机、线性筛素数
* n≤109n≤109 => O(n√)O(n)，判断质数
* n≤1018n≤1018 => O(logn)O(logn)，最大公约数，快速幂，数位DP
* n≤101000n≤101000 => O((logn)2)O((logn)2)，高精度加减乘除
* n≤10100000n≤10100000 => O(logk×loglogk)，k表示位数O(logk×loglogk)，k表示位数，高精度加减、FFT/NTT
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# 知识点
1——基础算法
排序
二分
高精度
前缀和与差分
双指针算法
位运算
离散化
区间合并
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2——数据结构
链表与邻接表：树与图的存储
栈与队列：单调队列、单调栈
kmp
Trie
并查集
堆
Hash表
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3、搜索与图论
DFS与BFS
树与图的遍历：拓扑排序
最短路
最小生成树
二分图：染色法、匈牙利算法
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4——数学知识
质数
约数
欧拉函数
快速幂
扩展欧几里得算法
中国剩余定理
高斯消元
组合计数
容斥原理
简单博弈论
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5——动态规划
背包问题
线性DP
区间DP
计数类DP
数位统计DP
状态压缩DP
树形DP
记忆化搜索
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6——贪心
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