Graph 图邻接表pythonN, M = map(int, input().split()) adj = [[] for _ in range(N)] for i in range(M): u, v = map(int, input().split()) adj[u].append(v) adj[v].append(u) u = 1 # print number of vertice

使用递归的穷举搜索Subsets 子集https://cses.fi/problemset/task/1623 递归生成子集编写一个递归函数，遍历所有可能的分组方式。 在某个索引处，我们要么将 $\texttt{apple}_i$​ 添加到第一个集合，要么添加到第二个集合，存储两个总和 $\texttt{sum}_1$​ 和 $\texttt{sum}_2$​ ，分别表示每个集合中值的总和。 一

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问题描述USACO 2016 February Contest, Bronze Problem 1. Milk Pailshttps://usaco.org/index.php?page=viewproblem2&cpid=615 给定 $X, Y, M$ ，求 $aX + bY$ 不超过 $M$ 的最大值，$a, b$ 任意。 样例输入 17 25 77 输出 76 思路$a$ 的范围为

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Rectangle Geometry 矩形几何什么是矩形几何问题？矩形几何问题是指涉及边平行于坐标轴的矩形的计算问题。这类问题在 USACO Bronze 中非常常见，主要考察对矩形面积、交集等概念的理解。 矩形表示方法通常使用两个对角顶点来表示矩形： 左下角 (bottom-left)：(bl_x, bl_y) 右上角 (top-right)：(tr_x, tr_y) 注意：$bl_x &l

Greedy Algorithms 贪心算法什么是贪心算法？贪心算法是一种在每一步选择中都采取局部最优解的算法，期望通过一系列局部最优选择达到全局最优。 贪心算法的特点 贪心选择性质：每一步都做出当前最优的选择 最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解 不可回溯：一旦做出选择，就不再考虑其他可能 贪心 vs 动态规划 特征 贪心算法 动态规划 选择策略 只考虑当前最优 考虑所有可

03_Casework 案例分析什么是案例分析？案例分析（Casework）是一种通过分情况讨论来解决问题的算法思想。当问题存在多种不同的情况，且每种情况需要不同的处理方式时，这种方法特别有效。 案例分析的特点 分情况讨论：将问题分成若干种情况分别处理 逻辑清晰：每种情况独立分析 避免复杂公式：用简单逻辑处理边界情况 需要仔细分析：确保覆盖所有可能的情况 适用场景 问题有多种边界情况 不同输入范