一些算法学习的推荐博文阅读（数论居多，图论没有）

时间 2020-06-03

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上面是本身的学习笔记，下面是推荐博文阅读html

关于每一个知识点的阅读顺序若不加序号通常是并列的，有序号的话通常是推荐看（固然只知其一;不知其二的话能够从头看起也能够从中间开始）git

另外，有的连接放在推荐的下面了程序员

另另外，算法难度是降序的github

持续更新中.....算法

来一波本身的学习笔记

[带限制的插板法]数组

[树状数组新感雾]数据结构

[支持删除任意元素以及一些其余基本操做的堆]

[非旋 treap 结构体数组版（无指针）详解，有图有真相]

[可持久化 trie 的简单入门]

[逆元知识普及(进阶篇) ——from Judge]

[可持久化数组（线段树）[模板题]]

[可持久化并(xian)查(duan)集(shu)]
[可持久化 trie 的简单入门]

[主席树(静态)的轻松入门]

[逆元知识普及(扫盲篇) —— from Judge]

[tarjan 题目汇总（含解析）]

[求逆序对 ----归并排 & 树状数组]

推荐博文阅读

各类反演（除了单位根）

yyb 太神仙了 kk （这篇博客主要亮点是斯特林数

https://www.cnblogs.com/cjyyb/p/10142878.html

单位根反演

TXC 队爷聚聚最棒了 QAQ

https://cmxrynp.github.io/2019/03/19/identity-of-roots-of-unity-notes/

带限制的插板法

只有本身的，哼╭(╯^╰)╮

https://www.cnblogs.com/Judge/p/11827173.html

博弈论小结

博主这么菜固然是没写过（并且也不会的），因而丢个连接跑路~

https://www.cnblogs.com/sineatos/p/3888921.html

不过例题仍是有几道滴...

https://www.cnblogs.com/Judge/p/11037194.html

自适应辛普森算法

看了看本身博客里没有搬，就把本身洛谷上的题解搞到这儿了...

挺有趣的一个东西，和泰勒展开的思想相似，就是去拟合一个函数，区别大概在于一个是**局部**超近似，另外一个是**总体**带小偏差的相似吧

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10927547.html

三种分布：二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布

愉快地去逛知乎吧...

https://www.zhihu.com/question/38191693

这个泊松分布真是见鬼了，之后连个馒头都卖不成...

https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920

威尔逊定理

可能并无什么用... 固然是博主写的最详细啦~

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10755703.html

伯努利数

比较少会用到...可是确定仍是要学的QWQ

Orz shadowice 大佬

https://www.luogu.org/blog/ShadowassIIXVIIIIV/guan-yu-bo-nu-li-shuo-zhuai-hua-zi-ran-shuo-mi-hu-gong-shi-di-zheng-mi

蒟蒻个人

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10722777.html

计算 π 的神奇方式：

光明正大的打开 B 站而后学习芝士吧！

https://www.bilibili.com/video/av41712219

二次剩余：

attack 大佬写的很详细呢...（虽然说感受大半是翻译的）

https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/10605181.html

bzt 大仙的好像和 attack 大佬写的差很少...

https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/10664973.html

Min25 筛入门：

这位大佬（TXC）写的很棒耶

https://cmxrynp.github.io/2018/12/03/Min-25%E7%AD%9B%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/

而后这是博主关于 min25 筛复杂度的证实（其实没有什么用？娱乐一下呗）

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10694120.html

正太态分布（中心极限）：

比较有趣的东西，科普一下（大概是和几率学有关？）

https://www.jianshu.com/p/cb7145e4c4bd

生成函数：

很是赞的博客，强烈安利，用讲故事的形式传授了芝士！

https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/9178645.html

而后关于二项式定理的一点小芝士（本身的）：

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10549495.html

还有关于进阶的：

https://blog.csdn.net/consciousman/article/details/77935700

狄利克雷卷积和莫比乌斯反演：

这玩意儿其实不难，卷积按定义来，莫比乌斯函数其实就是用来对卷积容斥的（即一种逆运算，相似逆元）

先放上本身的没什么软用的博客...

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10718016.html]

而后是各类大佬的...

https://lx-2003.blog.luogu.org/mobius-inversion

https://blog.csdn.net/u013632138/article/details/61623497

http://www.cnblogs.com/Colythme/p/9972264.html

而后杜教筛？就是线性筛预处理+数论分块（用了反演技巧），模板题的题解！

https://www.luogu.org/problemnew/solution/P4213

而后还能够看几道题的题解来理解卷积与反演的用处，更利于掌握算法

FFT ：

1. 这篇博客不错的哈，说是小学生都能看懂（应该是能够的，毕竟小学生吊打高中生呢）：

https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html

2. 毛啸大佬的 2016国际论文：再探FFT 很棒啊，看完一些基本性质能够去看看，里面有更为细致的推导（自行找资源）

3. 强力推荐 Menci 的讲解（其实这个可能最好了，只要你懂了点值表示、系数表示什么的，固然这个能够在算法导论上学一学）

关键menci大佬填了毛啸大佬的坑...（一些关键地方没解释），固然这不怪毛啸大佬，由于他原本就是写给学过的人重温的哇！

https://oi.men.ci/fft-notes/

4.算法导论：不推荐的缘由就是里面讲的比较杂，说插值又跳到拉格朗日、逆矩阵、 LU 分解，甚至是拉格朗日算系数（并且还留了个做业坑）去了，

固然若是基本功扎实的话也不妨能够看看，收获不会少的（这个总不能附个下载地址什么的，况且没有？自行搜索）

二项式反演：

博主的博客...

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10549495.html

Lagrange 反演：

博主的证实...

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10652738.html

Lagrange 插值法：

这个看洛谷的模板题解应该差很少（不过我是学完以后题照样不会作的...），也能够瞅瞅个人blog（固然 attack 大佬写的很不错啦）

https://www.cnblogs.com/Judge/p/10428378.html

线性代数：

线性代数的本质：这玩意儿是视屏，并且是B站上的（而后你就能够光明正大地当着教练面逛 B 站了 2333），正当理由！

https://search.bilibili.com/video?keyword=%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E7%9A%84%E6%9C%AC%E8%B4%A8

线性代数的书籍：有本书叫《程序员的数学3：线性代数》，讲得比较详细（有时候你还会以为有点繁琐），但不失为一本适合初学者入门的书，关键书的后半部分有讲到一些应用呢，这个博主以为仍是不错的（亮点）

　　　　另外一本是书名就《线性代数》的，建议先看前面那本吧，（这本比较枯燥，适合机器阅读？）

扩欧、CRT、Lucas 等基础（？）数论：

看我博客比较好（假的，可是比较全是真的，大不了细学的时候在本身找blog呗），可是BSGS还没加上去，不知道何时填坑

https://www.cnblogs.com/Judge/p/9383034.html （普及篇）

https://www.cnblogs.com/Judge/p/9479665.html （进阶篇）

权值线段树到可持久化入门：

就是权值线段树以及一些可持久化数据结构吧（不包括平衡树哈，博主太菜还没来得及学，学完填坑），到我博客首页 Ctrl + F 搜索可持久化（或者主席树）就好啦

https://www.cnblogs.com/Judge/

如数位、背包、状压、指望、树形或是数据结构优化一类的DP：

博客首页搜索 dp ，好像只有两个有写，其余要么太难要么没什么写的必要