貪心算法的判斷--矩陣胚
適宜于用貪心策略來求解的許多問題都可以歸結為在加權矩陣胚中找一個具有最大權值的獨立子集的問題，即給定一個加權矩陣胚，M=（S，I），若能找出一個獨立且具有最大可能權值的子集A，且A不被M中比它更大的獨立子集所包含，那么A為最優子集，也是一個最大的獨立子集。
實際上他就是不斷的貪心一逐漸變成最大獨立子集的，比如kruskal算法 呵呵

struct Record {
　string name;
　// ...
};

struct name_compare { // 使用"name"作為鍵比較Record
　bool operator()(const Record& a, const Record& b) const
　{ return a.name<b.name; }
};

void f(vector<Record>& vs)
{
　sort(vs.begin(), vs.end(), name_compare());
　// ...
}
記得sort的第2個參數實際上比最后一個要排的元素[還要后一個！] 呵呵
如長為8?? sort(&s[0], &s[8], name_compare());

求3個整數的余一數可這樣預求:4,5,6 4*5*6=120; K*120/4%4=1;(K根據次式在1-4中窮舉）

在對P類較優解問題的求解過程中，貪心策略無疑扮演著重要角色。

精度double?
if seg[j]左端點在seg[i]的右端點之前
明確一點
if( .left <= .right )
c++這里方便一點，沒有精度的麻煩
而C則要(a.left-b.right)<1E-10?什么意思？我覺得c++也要?。?/p>

熟練和恰當地使用STL必須經過一定時間的積累，準確地了解各種操作的時間復雜度，切忌對STL中不熟悉的部分濫用，因為這其中蘊涵著許多初學者不易發現的陷阱。

1、離散數學——作為計算機學科的基礎，離散數學是競賽中涉及最多的數學分支，其重中之重又在于圖論和組合數學，尤其是圖論。
2、數論——以素數判斷和同余為模型構造出來的題目往往需要較多的數論知識來解決，這部分在競賽中的比重并不大，但只要來上一道，也足以使知識不足的人冥思苦想上一陣時間。素數判斷和同余最常見的是在以密碼學為背景的題目中出現，在運用密碼學常識確定大概的過程之后，核心算法往往要涉及數論的內容。
3、計算幾何——較常用到的部分包括——線段相交的判斷、多邊形面積的計算、內點外點的判斷、凸包等等。計算幾何的題目難度不會很大，但也永遠不會成為最弱的題。
4、線性代數——對線性代數的應用都是圍繞矩陣展開的，一些表面上是模擬的題目往往可以借助于矩陣來找到更好的算法。

先說說數據結構。掌握隊列、堆棧和圖的基本表達與操作是必需的，至于樹，我個人覺得需要建樹的問題有但是并不多。（但是樹往往是很重要的分析工具）除此之外，排序和查找并不需要對所有方式都能很熟練的掌握，但你必須保證自己對于各種情況都有一個在時間復雜度上滿足最低要求的解決方案。說到時間復雜度，就又該說說哈希表了，競賽時對時間的限制遠遠多于對空間的限制，這要求大家盡快掌握“以空間換時間”的原則策略，能用哈希表來存儲的數據一定不要到時候再去查找，如果實在不能建哈希表，再看看能否建二叉查找樹等等——這都是爭取時間的策略，掌握這些技巧需要大家對數據結構尤其是算法復雜度有比較全面的理性和感性認識。

接著說說算法。算法中最基本和常用的是搜索，主要是回溯和分支限界法的使用。這里要說的是，有些初學者在學習這些搜索基本算法是不太注意剪枝，這是十分不可取的，因為所有搜索的題目給你的測試用例都不會有很大的規模，你往往察覺不出程序運行的時間問題，但是真正的測試數據一定能過濾出那些沒有剪枝的算法。實際上參賽選手基本上都會使用常用的搜索算法，題目的區分度往往就是建立在諸如剪枝之類的優化上了。

?常用算法中的另一類是以“相似或相同子問題”為核心的，包括遞推、遞歸、貪心法和動態規劃。這其中比較難于掌握的就是動態規劃，如何抽象出重復的子問題是很多題目的難點所在，筆者建議初學者仔細理解圖論中一些以動態規劃為基本思想所建立起來的基本算法（比如Floyd-Warshall算法），并且多閱讀一些定理的證明，這雖然不能有什么直接的幫助，但是長期堅持就會對思維很有幫助。
extern char *strlwr(char *s);只轉換s中出現的大寫字母，不改變其它字符。返回指向s的指針。＃i nclude <string.h>
extern char *strchr(char *s,char c);返回首次出現c的位置的指針，如果s中不存在c則返回NULL。