LCP20.快速公交思路：逆向记忆化搜索。思考从target到0所花的最小时间。通过哈希表来进行记忆化搜索，避免重复遍历。细节看注释classSolution{public:typedeflonglongLL;typedefpair<LL,LL>PII;constintmod=1e9+7;intbusRapidTransit(int

1概念首先我们需要先定义后缀，这个其实很简单。我们定义后缀\(i\)表示以第\(i\)个字符开头的后缀，相当于\(s[i,n]\)。而后缀数组则主要关系到两个数组：\(sa\)和\(rk\)。其中\(sa\)表示将所有后缀按字典序排序后第\(i\)小的后缀的编号（即后缀开头所在位置的下标），这就是后

G2.Division+LCP(hardversion)Thisisthehardversionoftheproblem.Inthisversion$l\ler$.Youaregivenastring$s$.Forafixed$k$,consideradivisionof$s$intoexactly$k$continuoussubstrings$w_1,\dots,w_k$.Let$f_k$bethemaximal

随便写写！！！！！！！！！！！！假设读者已经知道\(SA\)和\(height\)数组。定义\(lcp(i,j)\)为字符串以\(i\)为起点的后缀和以\(j\)为起点的后缀的最长公共前缀。intlcp(inti,intj){ intl=rnk[i],r=rnk[j]; if(l>r)swap(l,r); l++; intlen=lg[r-l+1]; returnm

题目链接题目要求我们对合法三元组进行计数，直接做是困难的，因此考虑通过枚举确定一部分元素再进行判定求解，那我们固定什么呢？固定\(x\)和\(y+z\)的分界线没啥用，因此我们枚举确定\(S\)中\(x+y\)和\(z\)的分界线，这样能确定一长串\(y^{k-1}\)所在的区间。接着我们不难想

s=input()n=len(s)z=[0]*nleft,right=0,0#z[i]表示s和s[i:]的LCP长度，规定z[0]=0！foriinrange(1,n):#如果在z-box里，那么更新它的z[i]的值！ifi<=right:z[i]=min(z[i-left],right-i+1)#相当于暴力更新whilei+z[i]

（由于字符串hash和整数hash是两个东西，以下将字符串hash称作strash）前情提要：strash：我来！（非常好数据，使我的strashWA掉）strash是什么？strash有什么用？该如何避免上述情况？strash是什么strash的原理其实很简单：将一个字符串当作\(b\)进制数。Soyouwroteawrongcod

D.TimetableProblem-D-Codeforces转化成背包问题dp预处理很容易看出来是背包，但是怎么把区段内的时间转化成物品很吃力。首先物品的体积肯定不能直接用题目给的时间点，而是用逃课的数量。然后对物品的价值进行预处理预处理出每天的日期每次处理一天留下\(k\)个\(

1、安装WebVitals浏览器插件2、打开设置3、勾选打印日志 4、打开浏览器控制台即可查看需要优化的点5、LCP耗时的构成部分"LCPsub-part":"TimetoFirstByte""Time(ms)":39这个部分时间表示服务器的首个字节到达所花费的时间。这是指从浏览器发出请求到服务

后缀数组学习笔记定义所谓后缀，指的是对于一个字符串\(s\)，如果它的下标从\(1\)到\(n\)，那么对于\(s\)的一个后缀\(i=s[i\dotsn]\)。所谓后缀数组sa[]，就是按照这些后缀的字典序排序后得到的数组。更具体的，后缀数组sa[i]中存储的是字符串\(s\)中排名为\(i\)的后缀的

以用户为中心的性能指标FirstPaint首次绘制（FP)Firstcontentfulpaint首次内容绘制（FCP)Largestcontentfulpaint最大内容绘制（LCP）Firstinputdelay首次输入延迟（FID）TimetoInteractive可交互时间（TTI）Totalblockingtime总阻塞时间(TBT）Cumulativelayoutshift累

A只要不是全\(1\)即可。B二分完成天数。C\(x\)取差的\(gcd\)，\(a_{n+1}\)见缝插针。D用一个map记录按原始操作序列，要走到\((x,y)\)的所有可能前缀。同时\(px[i]\)记录走了前\(i\)步到的\(x\)坐标，\(py[i]\)记录走了前\(i\)步到的\(y\)坐标。对于一次询

文末给出一个用户行为分析的案例在数字化转型中，越来越多的企业认识到对用户的实时深入洞察，以及数据资产的沉淀已成为业务增长的重要引擎。用户行为结合场景带来的用户洞察和业务增长带来新的可能，是每一个做管理、营销、运营的人都应该深入了解和探究的。分析用户行为，优化用户体验使

https://leetcode.cn/problems/qie-fen-shu-zu/description/给定一个整数数组nums，小李想将nums切割成若干个非空子数组，使得每个子数组最左边的数和最右边的数的最大公约数大于1。为了减少他的工作量，请求出最少可以切成多少个子数组。示例1：输入：nums=[2,3,3,2,3,3]

Problem-1051E-CodeforcesVasyaandBigIntegers-洛谷感谢女队提交记录推荐给我的一道题\(Orz\)首先\(O(n^2)\)的\(dp\)是simple的，如果你没看出来你可能是像我一样把题目看错了设\(dp_i\)表示考虑前\(i\)个的方案数，转移枚举长度后比较字典序。虽然看

先orzoyds。但是为什么没有oyds的简单预处理做法啊。区间dp。\(dp_{i,j}\)表示凑出区间\([i,j]\)的最小代价。考虑枚举当前区间\([i,j]\)与\(k\)，表示\([i,j]\)在区间\([p,j]\)中出现了\(k\)次，且\(p\)取得最大值。则有转移：\[\min(dp_{p,j},dp_{i,j}+B+k\times

P3893[GDOI2014]Beyond题解思路称第一个字符串为\(A\)，第二个字符串\(B\)。考虑枚举环长\(L\)，那么如果\(L\)是可行的，当且仅当存在一个位置\(i\)，使得\(A_{1\simi}=B_{L-i+1,L},A_{i+1\simL}=B_{1,L-i}\)，也就是\(A_{1\simL}\)的一个前缀和\(B_{1\s

模板链接QwQZ函数，又称扩展KMP(exkmp)，可以\(O(n)\)求出一个字符串的所有后缀与这个字符串的LCP长度。怎么叫做扩展KMP但是前置知识没有KMP，Z函数的做法与Manacher有着异曲同工之妙，即存下了目前已扩展到的右端点最靠右端的后缀\(i\)与原串的LCP：\([i,i+Z[i]-1]\)

求\(\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{j=1}^{n}LCP(s_i,s_j)\)方法一\(1.\)Trie。\(2.\)求\(cnt\)，\(cnt[i]\)表示以起点\(0\)到节点\(i\)的简单路径构成的字符串为前缀的字符串数量，可在插入时顺便维护。\(3.\)求\(get\)，\(get(s_i)\)表示获得\(\sum\limits_{j=1}^{n}LCP(

2023.12.5cf1902E字典树的功能根据字典树的概念，我们可以发现：字典树的本质是把很多字符串拆成单个字符的形式，以树的方式存储起来。所以我们说字典树维护的是”字典“。那么根据这个最基本的性质，我们可以由此延伸出字典树的很多妙用。简单总结起来大体如下：1、维护字符串集合（即

搬的学习笔记，之前没想过要新开一篇。题目传送门（CF）给出一个字符串\(s\)，有\(q\)次询问，第\(i\)次询问给出\(l_i,r_i,t_i\)，求一个字典序最小的字符串\(str\)，使得它是\(s[l_i,r_i]\)的子串，且\(str>t_i\)。\(|s|\le10^5\)，\(\sum\limits_{i=1}^q|t_i|,q\le2\times10

LargestContentfulPaint(LCP)是一种用户体验的性能指标，旨在帮助开发者了解用户在浏览网页时视觉渲染的速度。LCP主要衡量的是视觉上最大的页面元素何时出现在屏幕上，这包括图像元素、视频元素或者包含文本的元素（如段落或列表项）。如果LCP时间较长，用户可能会感觉到页面加载速

LargestContentfulPaint（LCP）是一个重要的、用户感知性能的测量指标，它报告了在页面加载过程中，视口内最大可见元素呈现的时间。理想的LCP时间小于2.5秒。那么，我们如何使用Chrome浏览器来度量一个网站的LCP呢？下面是一个详细的步骤说明。首先，你需要打开你想要测试的网站。

使用Chrome浏览器度量一个网站的LCP（LargestContentfulPaint）是相对简单的，因为Chrome提供了丰富的开发者工具，包括Lighthouse和ChromeDevTools，这些工具可以帮助你测量网页的性能指标，其中就包括LCP。在本文中，我将向你介绍如何使用ChromeDevTools来度量一个网站的LCP，并

在网页性能优化的领域里，LCP（LargestContentfulPaint，最大内容绘制）是一个非常重要的性能指标。它测量的是从页面开始加载到页面的"主要内容"完全呈现在屏幕上所需的时间。换句话说，LCP是测量用户何时看到页面的"主要内容"的指标。在理解LCP之前，我们需要知道一个概念，那就是