def solve_multiple_knapsack_optimized(n, m, items): # 二进制优化后的物品列表 binary_items = [] # 将物品按二进制拆分 for w, v, s in items: k = 1 while s > 0: amount = min(k, s) binary_items.append((w * amount, v * amount)) s -= amount ...

时间不好吗  简历很差吗 二本

手机部

一、ST表（RMQ或RGQ问题等） ST算法处理静态空间的RMQ问题效率相当高，预处理时间复杂度 O(nlogn) ，查询时间复杂度 O(1)。思路同莫队算法类似，同为分块+处理，但是ST完全不支持修改，如果只有查询，ST查询效率远高于莫队。 思路：DP预处理（倍增法）+贪心查询 首先，ST需要分块，通过倍增思路分块。第一组全分为长度为1的块，第二组全分为长度为2的块，第三组长度为4，倍增地以此类推。注意这里的分块每个块之间不是完全互斥的，和归并排序中的分组完全相反，这里的分块是分别以每个元素为头找到长度为2^(组数-1) 的块，只要块的尾没到数组的结...