The purpose of this book is to give you a thorough introduction to competitive programming. It is assumed that you already know the basics of programming, but no previous background in competitive programming is needed.

语言:English (United States) 解析竞争性编程问题，并将其发送到CHelper和Hightail等各种工具。 Competitive Companion解析竞争性编程问题和竞赛，并将解析的数据发送到各种工具，例如CHelper和Hightail。 目前，它支持55位在线法官，包括Codeforces和UVa Online Judge等大多数主要法官。 使用它非常简单。 只需安装扩展程序，确保已打开受支持的工具之一，导航至问题页面，然后单击浏览器左上角的绿色加号图标。 在竞争性伴侣能够解析竞赛的网站上，导航至包含所有问题的页面，然后单击绿色加号图标将立即下载并解析竞赛中的所有问题。 您也可以使用快捷键Ctrl + Shift + U代替绿色的加号图标。

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演算法的handbookPreface ix I Basic techniques 1 1 Introduction 3 1.1 Programming languages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Input and output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Working with numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Shortening code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6 Contests and resources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2 Time complexity 17 2.1 Calculation rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 Complexity classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3 Estimating efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4 Maximum subarray sum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3 Sorting 25 3.1 Sorting theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Sorting in C++ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 Binary search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4 Data structures 35 4.1 Dynamic arrays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.2 Set structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.3 Map structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.4 Iterators and ranges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.5 Other structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.6 Comparison to sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5 Complete search 47 5.1 Generating subsets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2 Generating permutations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3 Backtracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.4 Pruning the search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.5 Meet in the middle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 6 Greedy algorithms 57 6.1 Coin problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6.2 Scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.3 Tasks and deadlines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.4 Minimizing sums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.5 Data compression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7 Dynamic programming 65 7.1 Coin problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.2 Longest increasing subsequence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.3 Paths in a grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.4 Knapsack problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.5 Edit distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 7.6 Counting tilings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 8 Amortized analysis 77 8.1 Two pointers method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.2 Nearest smaller elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 8.3 Sliding window minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 9 Range queries 83 9.1 Static array queries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.2 Binary indexed tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 9.3 Segment tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 9.4 Additional techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 10 Bit manipulation 95 10.1 Bit representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 10.2 Bit operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 10.3 Representing sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 10.4 Bit optimizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 10.5 Dynamic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 II Graph algorithms 107 11 Basics of graphs 109 11.1 Graph terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 11.2 Graph representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 12 Graph traversal 117 12.1 Depth-first search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 12.2 Breadth-first search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 12.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

MADDPG算法论文讲解

ICA算法灵感源于人类社会帝国殖民竞争机制，是一种完全受社会行为启发的群体随机优化搜索算法。ICA可归纳为国家初始化、殖民地同化、帝国竞争、国家汇聚四个流程。

matlab均方误差的代码MMSE处理和集中式实现使无蜂窝大规模MIMO竞争 这是与以下科学文章相关的代码包： EmilBjörnson和Luca Sanguinetti，“，《 IEEE Transactions on Wireless Communications》，第1卷。 19号2020年1月，第77-90页，第1页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 无蜂窝大规模MIMO被认为是一种有前途的技术，可以满足5G以后网络中不断增长的用户数量和高速率期望。 关键思想是让许多分布式访问点（AP）与网络中的所有用户进行通信，这可能是通过使用联合相干信号处理来实现的。 本文的目的是针对AP之间不同程度的合作，对该技术进行首次全面的分析。 特别是，通过空间相关的衰落和任意线性处理，分析了四种不同的无小区实现的上行链路频谱效率。 事实证明，可以大幅度超越常规蜂窝大规模MIMO和小型蜂窝网络，但仅使用全局或局部最小均方误差（MMSE）组合即可。 这与提倡最大比例组合的现有文献形成了鲜明的对比。 此外，

竞赛编程第三版，非常清晰，延续了之前的经典，又有新的更新，希望对算法感兴趣的同学下载，请仅供自己学习和参考使用。 Steven Halim and Felix Halim **注意：是英文版本的**

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