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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）

為了解決kd線顏色的問題，作者陳小玉 這樣論述：

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的資料結構與演算法，並結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習，讀者可掌握22種高級資料結構、7種動態規劃演算法、5種動態規劃優化技巧，以及5種網路流演算法，並熟練應用各種演算法解決實際問題。 本書總計8章。第1章講解實用資料結構，包括並查集、優先佇列；第2章講解區間資訊維護與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀陣列、線段樹和分塊；第3章講解字串處理，包括字典樹、AC自動機和尾碼陣列；第4章講解樹上操作問題，包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹；第5章講解各種平衡二叉樹，包括Treap、伸展樹和SBT；第6章講解資料結構進階，包括KD樹、左偏

樹、跳躍表、樹套樹和可持久化資料結構；第7章講解動態規劃及其優化，包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法；第8章講解網路流問題，包括常用網路流演算法、二分圖最da匹配、最da流最xiao割定理和最xiao費用最da流。本書對每個演算法都進行詳細圖解並搭配競賽實例，重點講解如何分析問題、優化演算法，以期讀者在短時間內掌握該演算法並進行刷題實戰。 本書面向對演算法感興趣的讀者，無論是想扎實內功或參加演算法競賽的學生，還是想進入行業領先企業的求職者，抑或是想提升技術的在職人員，都可以參考本書。若讀者從未學過資料結構與演算法方面的基礎知識，則可

參考《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》。   陳小玉 南陽理工學院副教授，高級程式師，主要研究方向為演算法優化和機器學習。出版著作有《趣學演算法》《趣學資料結構》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》，所教學生多次獲得ACM、藍橋杯等演算法競賽獎項。   第1章 實用資料結構... 1 1.1 並查集... 1 原理 並查集詳解... 1 訓練1 暢通工程 訓練2 方塊棧... 7 訓練3 食物鏈... 10 訓練4 幫派... 16 1.2 優先佇列... 19 原理1 優先佇列的實現

原理... 19 原理2 優先佇列詳解... 23 訓練1 第k大的數... 26 訓練2 圍欄修復... 27 訓練3 表演評分... 29 訓練4 叢林探險   第2章 區間資訊維護與查詢... 33 2.1 倍增、ST、RMQ.. 33 原理1 倍增... 33 原理2 ST. 34 原理3 RMQ.. 36 訓練1 區間最值差... 36 訓練2 最頻繁值... 37 訓練3 最小分段數... 40 訓練4 二維區間最值差.... 41 2.2 最近公共祖先LCA.. 43 原理1 暴力搜索法... 44 原理2 樹上倍增法... 45 原理3 線上RMQ演算法... 49 原理4 T

arjan演算法... 51 訓練1 最近公共祖先... 55 訓練2 樹上距離... 57 訓練3 距離查詢... 59 訓練4 城市之間的聯繫... 60 2.3 樹狀陣列... 62 原理1 一維樹狀陣列... 62 原理2 多維樹狀陣列... 67 訓練1 數星星... 69 訓練2 公路交叉數... 71 訓練3 子樹查詢... 74 訓練4 矩形區域查詢... 76 2.4 線段樹... 78 原理1 線段樹的基本操作... 78 原理2 線段樹中的“懶操作”... 83 訓練1 敵兵佈陣... 87 訓練2 簡單的整數問題... 89 訓練3 資料結構難題... 91 訓練4 顏

色統計... 97 2.5 分塊... 102 原理 分塊詳解... 102 訓練1 簡單的整數問題... 105 訓練2 數字序列... 106 訓練3 區間最值差... 107 訓練4 超級馬里奧... 109 訓練5 序列操作   第3章 字串處理... 115 3.1 字典樹... 115 原理 字典樹詳解... 115 訓練1 單詞翻譯... 120 訓練2 電話表... 122 訓練3 統計難題... 123 訓練4 彩色的木棒... 124 訓練5 最長xor路徑... 127 3.2 AC自動機... 129 原理 AC自動機詳解... 129 訓練1 關鍵字檢索... 132

訓練2 病毒侵襲... 134 訓練3 DNA序列... 136 訓練4 單詞情結... 140 3.3 尾碼陣列... 145 原理1 基數排序... 145 原理2 尾碼陣列詳解... 152 訓練1 牛奶模式... 169 訓練2 口吃的外星人... 171 訓練3 音樂主題... 173 訓練4 星際迷航   第4章 樹上操作... 178 4.1 點分治... 178 原理 重心分解... 178 訓練1 樹上兩點之間的路徑數... 179 訓練2 遊船之旅... 185 訓練3 摩天大樹... 189 訓練4 查詢子樹... 194 4.2 邊分治... 200 原理 邊分治詳解

... 200 訓練1 樹上查詢I 203 訓練2 樹上查詢II 212 訓練3 樹上兩點之間的路徑數... 217 4.3 樹鏈剖分... 221 原理 樹鏈剖分詳解... 221 訓練1 樹上距離... 230 訓練2 樹的統計... 231 訓練3 家庭主婦... 232 訓練4 樹上操作... 233 4.4 動態樹... 236 原理 動態樹詳解... 236 訓練1 距離查詢... 247 訓練2 動態樹xor和... 249 訓練3 動態樹的最值... 252 訓練4 動態樹的第2大值... 255 訓練5 樹上操作   第5章 平衡二叉樹... 263 5.1 Treap. 2

63 原理 Treap詳解... 263 訓練1 雙重佇列... 270 訓練2 普通平衡樹... 272 訓練3 黑盒子... 276 訓練4 少林功夫... 279 5.2 伸展樹... 283 原理 伸展樹詳解... 283 訓練1 雙重佇列... 291 訓練2 玩鏈子... 293 訓練3 超強記憶... 300 訓練4 迴圈... 310 5.3 SBT. 324 原理 SBT詳解... 324 訓練1 雙重佇列... 331 訓練2 第k小的數... 333 訓練3 第k大的數... 334 訓練4 區間第k小... 334 訓練5 鬱悶的出納員   第6章 資料結構進階...

339 6.1 KD樹... 339 原理 KD樹詳解... 339 訓練1 最近的取款機... 343 訓練2 找旅館... 346 訓練3 最近鄰M點... 348 訓練4 蟻巢... 349 6.2 左偏樹... 352 原理 左偏樹詳解... 352 訓練1 猴王... 360 訓練2 小根堆... 363 訓練3 路面修整... 365 訓練4 K-單調... 369 6.3 跳躍表... 373 原理 跳躍表詳解... 373 訓練1 雙重佇列... 379 訓練2 第k大的數... 381 訓練3 鬱悶的出納員... 386 6.4 樹套樹... 388 原理 樹套樹詳解...

388 訓練1 動態區間問題... 389 訓練2 動態區間第k小... 395 訓練3 矩形區域查詢... 396 訓練4 馬賽克處理... 400 6.5 可持久化資料結構... 406 原理1 可持久化線段樹詳解... 406 原理2 可持久化Trie詳解... 413 訓練1 超級馬里奧... 415 訓練2 記憶重現... 419 訓練3 最大異或和   第7章 動態規劃及其優化... 431 7.1 動態規劃求解原理... 431 原理1 動態規劃的三個要素... 432 原理2 動態規劃設計方法... 432 7.2 背包問題... 433 原理1 01背包... 433 訓練1

骨頭收藏家... 441 原理2 完全背包... 443 訓練2 存錢罐... 443 原理3 多重背包... 445 訓練3 硬幣... 447 原理4 分組背包... 449 訓練4 價值最大化... 450 原理5 混合背包... 452 訓練5 最少的硬幣... 452 7.3 線性DP. 455 訓練1 超級樓梯... 455 訓練2 數字三角形... 456 訓練3 最長上升子序列... 458 訓練4 最長公共子序列... 461 訓練5 最大連續子段和... 462 7.4 區間DP. 464 訓練1 回文... 464 訓練2 括弧匹配... 466 訓練3 猴子派對...

468 訓練4 乘法難題... 470 7.5 樹形DP. 472 訓練1 別墅派對... 473 訓練2 戰略遊戲... 476 訓練3 工人請願書... 478 訓練4 完美的服務... 480 訓練5 背包類樹形DP. 484 訓練6 蘋果樹... 487 訓練7 二次掃描與換根... 490 訓練8 最遠距離... 494 7.6 數位DP. 497 訓練1 不吉利的數字... 498 訓練2 定時炸彈... 503 訓練3 Round Numbers. 506 訓練4 計數問題... 508 訓練5 數字權值... 511 7.7 狀態壓縮DP. 513 訓練1 旅行商問題...

514 訓練2 旅行商變形1. 520 訓練3 旅行商變形2. 521 訓練4 玉米田... 523 訓練5 炮兵陣地... 525 訓練6 馬車旅行... 528 7.8 插頭DP. 531 訓練1 鋪磚... 531 訓練2 方格取數... 537 訓練3 多回路連通性問題... 539 訓練4 單回路連通性問題... 543 訓練5 單通路連通性問題... 550 7.9 動態規劃優化... 552 原理1 倍增優化... 552 原理2 資料結構優化... 552 訓練1 最長公共上升子序列... 552 訓練2 有序子序列... 554 訓練3 最大化器... 557 訓練4 灑水裝

置... 559 原理3 單調佇列優化... 562 訓練5 滑動窗口... 563 訓練6 灑水裝置... 564 訓練7 股票交易... 565 原理4 斜率優化... 568 訓練8 列印文章... 569 訓練9 覆蓋走道... 573 訓練10 批次處理調度... 575 訓練11 劃分... 580 訓練12 勞倫斯... 583 原理5 四邊不等式優化... 587 訓練13 劃分   第8章 網路流... 592 8.1 EK演算法... 595 原理 EK演算法詳解... 595 訓練1 最大流問題... 600 訓練2 排水系統... 600 8.2 Dinic演算法...

601 原理 Dinic演算法詳解... 601 訓練1 最大銷售量... 605 訓練2 電力網絡.... 606 8.3 ISAP演算法... 608 原理 ISAP演算法詳解... 608 訓練1 島嶼運輸... 613 訓練2 美味佳餚... 614 訓練3 跳躍蜥蜴... 615 訓練4 計算機工廠... 618 8.4 二分圖匹配... 619 原理1 最大匹配演算法... 620 原理2 匈牙利演算法... 621 訓練1 完美的牛棚... 624 訓練2 機器調度... 625 訓練3 逃脫... 626 8.5 最大流最小割... 627 原理 最大流最小割定理... 62

7 訓練1 最小邊割集... 629 訓練2 最小點割集... 631 訓練3 雙核CPU.. 632 訓練4 最大收益... 633 8.6 最小費用最大流... 635 原理 最小費用路演算法... 635 訓練1 農場之旅... 639 訓練2 航空路線... 640 訓練3 區間覆蓋... 642 訓練4 疏散計畫... 643   近年來，演算法行業非常火爆，越來越多的人在學習演算法。目前，電腦的最重要領域之一是人工智慧，而人工智慧的核心是演算法，演算法已滲透到互聯網、商業、金融業、航空、軍事等各個領域，正在改變著這個世界。 寫作背景 在IT領域，資料結構與演

算法的應用無處不在。資料結構與演算法是電腦開發人員的基本功，很多面試都要考查資料結構與演算法。學習資料結構與演算法不僅可以培養我們的演算法思維，提高我們分析問題、解決問題的能力，還可以讓我們快速學習新技術，以更高的視角看待問題。 資料結構與演算法教材一般晦澀難懂。為了讓更多的人輕鬆學習演算法、愛上演算法，筆者寫作了《趣學資料結構》《趣學演算法》兩本書。筆者發現，讀者特別喜歡搭配了大量圖解的通俗易懂的講解方式。很多讀者也在呼籲筆者寫一本結合演算法競賽實例進行講解的書。經過近兩年的籌備，《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》和《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》兩本書終於要和大

家見面了，非常感謝各位讀者的大力支持。 學習建議 演算法學習的過程，實際上是通過大量實例，充分體會遇到問題時該如何分析：採用什麼資料結構，使用什麼演算法策略，演算法的複雜性如何，是否有優化的可能，等等。這裡有以下幾個建議。 ⊃2; 第1個建議：學經典，多理解。 演算法書有很多，初學者最好選擇圖解較多的入門書，當然，也可以選擇多本書，從多個角度進行對比和學習。先看書中的圖解，理解各種經典問題的求解方法，如果還不明白，則可以看視頻講解，理解之後再看代碼，嘗試自己動手上機運行。如有必要，則可以將演算法的求解過程通過圖解方式展示出來，以加深對演算法的理解。 ⊃2; 第2個建議：看題解，多總結

。 在掌握書中的經典演算法之後，可以在刷題網站進行專項練習，比如貪心演算法、分治演算法、動態規劃、網路流等。演算法比資料結構更加靈活，對同一道題目可以採用不同的演算法解決，演算法複雜性也不同。如果想不到答案，則可以看題解，比較自己的想法與題解的差距。要多總結題目類型及最優解法，然後找相似的題目並自己動手解決問題。 ⊃2; 第3個建議：舉一反三，靈活運用。 通過專項刷題，見多識廣，總結常用的演算法範本，熟練應用套路，舉一反三、靈活運用，逐步提升刷題速度，力爭“bug free”（無缺陷）。 如何進行刷題實戰 刷題的過程就是熟練應用資料結構與演算法的過程。在刷題過程中，要學會分析問題、解

決問題的方法，總結常用的演算法範本和套路，快速寫出代碼，通過鍛煉達到“bug free”。可以集中時間進行系統性專項刷題，不可三天打魚、兩天曬網，也不可隨機刷題。題不在多，在於精。通過看書掌握一種資料結構與演算法之後，便可找該知識相關的簡單題目試手，從易到難。刷題時，可以先在編譯系統中編譯通過，等測試用例通過且檢查無誤後再提交，因為在比賽中多次提交會被罰時。刷題網站有很多，演算法競賽刷題網站有Vjudge、POJ、HDU、Code Forces、洛穀等，找工作刷題網站有LeetCode。提交結果類型如下。 — AC（Accepted）：通過。 — WA（Wrong Answer）：答案錯誤。

— TLE（Time Limit Exceed）：超時。 — OLE（Output Limit Exceed）：超過輸出限制。 — MLE（Memory Limit Exceed）：超出記憶體。 — RE（Runtime Error）：執行階段錯誤。 — PE（Presentation Error）：格式錯誤。 — CE（Compile Error）：無法編譯。 測試用例通過而提交不通過是很正常的，因為在測試用例中僅有一兩組資料，而在後臺有大量測試資料。遇到提交不通過的情況時，要首先根據提示判斷錯誤類型，根據錯誤類型分析原因；然後冷靜分析演算法邏輯、易錯點、特殊情況判斷等，看看選擇的資料結

構和演算法是否合適，是否存在閉環。在刷題過程中會發現很多“坑”，一定要記錄下來，避免下次“踩坑”。 看題目時要看資料規模、時間限制和空間限制，看看設計的演算法是否會超時超限，做到心中有數。如果限制時間為1s，則問題規模（n）和演算法時間複雜度之間的關係如下。 — n≤11：O(n!)。 — n≤25：O(2n)。 — n≤5000：O(n2)。 — n≤106：O(nlogn)。 — n≤107：O(n)。 — n>108：O(logn)。 本書特色 本書具有以下特色。 （1）完美圖解，通俗易懂。本書對每個演算法的基本操作都有圖解演示，通過圖解，許多問題都變得簡單，可迎刃而解。 （

2）實例豐富，簡單有趣。本書結合大量競賽實例，講解如何利用資料結構與演算法解決實際問題，使複雜難懂的問題變得簡單有趣，説明讀者輕鬆掌握演算法知識，體會其中的妙處。 （3）深入淺出，透析本質。本書透過問題看本質，重點講解如何分析和解決問題。本書採用了簡潔易懂的代碼，對資料結構設計和演算法的描述全面細緻，而且有演算法複雜性分析及優化過程。 （4）實戰演練，循序漸進。本書在對每個資料結構與演算法講解清楚後，都進行了實戰演練，使讀者在實戰中體會資料結構與演算法的設計和操作，從而提高獨立思考、動手實踐的能力。書中有豐富的練習題和競賽題，可幫助讀者及時檢驗知識掌握情況，為從小問題出發，逐步解決大型複雜

性工程問題奠定基礎。 （5）網路資源，技術支援。本書為讀者提供書中所有範例程式的原始程式碼、競賽題及答案解析，讀者對這些原始程式碼可以自由修改編譯，以符合自己的需要。本書提供博客、微信群、QQ群技術支援，可隨時為讀者答疑解惑。 建議和回饋 寫書是極其瑣碎、繁重的工作，儘管筆者已經盡力使本書的內容和網路支援接近完美，但仍然可能存在很多漏洞和瑕疵。歡迎讀者提供關於本書的回饋意見，因為對本書的評論和建議都有利於我們改進和提高，以幫助更多的讀者。如果對本書有什麼評論和建議，或者有問題需要幫助，則可以致信[email protected]與筆者交流，筆者將不勝感激。 讀者資源請參照本書封底提示。

致謝 感謝筆者的家人和朋友在本書寫作過程中提供的大力支持。感謝電子工業出版社工作嚴謹、高效的張國霞編輯促成本書的早日出版。感謝提供寶貴意見的同事們。感謝提供技術支援的同學們。感恩遇到這麼多良師益友！  

kd線顏色進入發燒排行的影片

基質輔助雷射脫附游離飛行時間質譜儀應用於口腔癌抗體之定量分析

為了解決kd線顏色的問題，作者吳岳修 這樣論述：

因癌症而死的國人在統計上佔居第一，在眾多惡性腫瘤中，罹患口腔癌的比率排名高居第5，研究指出其病因與人類乳突病毒有高度的關聯性。因此以口腔癌病毒之蛋白質當作模板，藉由此模板獲得山羊的相關性抗體，作為早期口腔癌的檢測依據。傳統的蛋白質定量分析是利用染色方法，由顏色深淺進行判斷，但這項檢測技術有幾個缺點: 染色技術的限制、實驗過程耗時、再現性差、極性的相容性等問題。本論文藉由基質輔助雷射脫附游離飛行時間質譜儀(MALDI-TOF-MS)，針對口腔癌抗體，進行生物樣品的定量分析。對於影響分析物訊號的實驗條件，如基質種類、基質溶解量、點樣方式、離子源電位及雷射強度等因素，探討最佳的操作條件。另外定量上

的最大困難為結晶均勻度，透過實驗條件的改變，以減少檢測誤差。最後以細胞色素c(cytochrome c)為內標準品，提升定量檢測之精確性。在最佳化的實驗條件下，所得到分析物檢量線，濃度線性範圍為25 ppm至250 ppm、相關係數(R2)值為0.996、最低偵測極限約可達到1.7 ppm。

散戶媽媽的5堂 K線存股課：一出手10%獲利，就算下跌也能保本(熱銷再版)

為了解決kd線顏色的問題，作者周詩婷 這樣論述：

★公開散戶媽媽自己整理的10檔，適合菜籃族的績優股！ ★一本簡單易懂的入門投資書，只講重點不談高深！ 　　她是財經記者，也是一個女兒的媽媽， 　　雖然曾經帳面大賠50萬，但因為好學愛閱讀， 　　她學會善用存股精神找好標的， 　　發展出可短線賺價差，也能長線賺股息的「獲利模式」！ 　　本書作者大學聯考數學只有十幾分，填志願想完全避開數學，於是進了中文系。沒想到後來成了商業書編輯，逐漸對股票產生興趣，又因為工作而有機會採訪許多理財達人，進而從他們身上學到不少知識與技巧。 　　在她轉為自由業，工作量又因結婚生子而大減時，除了存款，股票收入成了她的經濟後盾。當她向家人朋友推薦股票投資的好處時

，她發現市面上給新手的入門書還是太難，於是決定利用自身經驗與專業，完成一本真正能造福投資菜鳥的工具書。 　　她說股票真的並不難，只要會基本的加減乘除，加上一些關於股票的基本概念，就能進場操作。在微薪、低利率的時代，多學會一項理財方法更重要。而且若是因此能讓自己有一兩個月的額外收如入，何樂而不為呢？ 　　◎每本理財書都假設你懂，所以我們要「從頭教你」！ 　　‧聽說大立光很貴，但股價才3、4千其實也還好，不是嗎？ 　　>>你得先搞懂，股價是1股的價格，1張是1000股，大立光1張要上百萬。 　　‧鼎泰豐生意這麼好，過年還能休息，大家怎麼不趕快買？ 　　>>不是所有公司都

有公開賣股票，而且興櫃條件很嚴格。 　　◎台股生態達人們都懂，但教你的人就是沒有 　　‧台積電漲大盤就漲，它跌大盤就跌，是怎麼回事？ 　　>>它的市值占加權指數近18%，對大盤影響力相對大。 　　‧外資都在買，為什麼我們不能跟著買就好？ 　　>>外資口袋深，買進可能是調節或佈局，散戶很難跟。想知道外資是否看好，可以查「籌碼分布」的外資占比。 　　◎財報真的很複雜，其實只要看這10個重點 　　‧分析基本面就是看一家公司賺不賺錢，可以讓你避免踩到地雷。 　　‧財務報表是反應過去的經營績效，所以不要看到之後就馬上買進。 　　‧利多消息別只看新聞報導來解讀，而是要看一家公司

的核心競爭力。 　　還會教你如何判讀獲利數字，以及想存股賺利息該注意什麼事。 　　◎K線圖上數字一堆，但你需要的其實只有5個 　　‧成交量：股價在高點卻沒有成交量要小心。 　　‧均線：怎麼排列、有沒有交叉，都能告訴你股價走向。 　　還有進階的3組技術指標，幫你找到該進場和脫手的好時機。 　　◎散戶媽媽實戰經驗大公開！ 　　‧曾讓她在4天賺進17.9%的國泰金（2882）是這樣選出來的！ 　　>>生完小孩後，搬進國泰建設蓋的社區，發現它的錢都花在刀口上，管理人員比前一個社區少，做事卻更有效率；再加上台北捷運裡的ATM都是國泰世華的，便在2016年3月開始研究這檔股票。 　　‧在股

價普遍便宜的金融股中，股價偏高的這檔個股怎麼看？ 　　>>近年價格波動比華票大，最高曾到55元，最低也曾跌破30元。但在籌碼分布上，外資持股近3成，雖然不像玉山金的外資持股高達55.41%，也已經算是很高了。 　　‧她在這檔股票的戰績是？ 　　>>在股價34.1元時買進，39.4元時賣出，報酬率15.5%。後來39.65元時再買進，46元時再賣出，這次報酬率為16%。2016年11月8日美國總統大選結果尚未底定，台股先大跌274點時，以39.1元買進，14日漲到46.1元時脫手，4個交易日賺到7元價差，足足是現金股利的3.5倍。 　　＊此書為《散戶媽媽的5堂K線存股課

》第二版 名人推薦 　　基金教母 蕭碧燕 　　暢銷股票書作者、不敗教主 陳重銘  

在光束封包光線追蹤法中使用SSE方式加速KD Tree搜尋

為了解決kd線顏色的問題，作者胡珅菡 這樣論述：

KD-tree常使用在靜態繪圖中，因為靜態的場景中資料結構變動不大，效能堪稱最佳，我們簡化測試光線的運算數量，使用光束封包來進行光線追蹤，以光強度取代顏色作為判斷的依據，使用陰影最大包圍節點來減少尋訪的路徑與運算，在部分運算中使用SSE來改寫，整體的效能比原始的光線追蹤方式有顯著的提升。