計畫
預計兩個月。（±乙個月）
實際情況
快速排序。
演算法思想：分治； 時間複雜度：o(nlogn)
——2020/5/13
歸併排序。
演算法思想：分治； 時間複雜度：o(nlogn)
——2020/5/14
整數二分。
難點，劃重點。
注1：捋一下搞不懂的地方，對於求上下界問題中的check（）函式很亂。
注2：演算法思想：折半查詢，根據某一性質來判斷每次是進入左區間 or 右區間。
時間複雜度：o( logn )
注3：對於兩種模板，畫乙個圖一下子邊界就能出來了，要注意的地方是當l = mid時，mid = （l + r ） / 2需變成mid =（ l + r + 1） / 2，這是為了避免 l = r -1 時，可能出現死迴圈的情況。
——2020/5/15/10:20
浮點數二分。
演算法思想：折半查詢
注1：因為是浮點數，故不存在整數二分中的邊界問題，mid = (l + r) / 2.0 即可。
高精度加法（大整數 + 大整數）。
演算法思想：陣列儲存，模擬手算加法的過程
——2023年5月16日11:16:10
高精度減法（大整數 - 大整數）
——2023年5月24日22:17:10
高精度乘法（大整數 * 小整數）
——2023年5月24日22:18:11
高精度除法（大整數 整除 小整數）
注：4種高精度演算法中，陣列低位存放個位數字，；例如：a = 「123456」，a = .
——2023年5月29日16:07:32
字首和（s[ l, r ] = s[ r ] - s[l - 1）
步驟：1、遞推求字首和； 2、 求區間和
——2023年5月29日16:48:53
二維字首和
步驟：1、遞推求字首和；2、求區間和
ps：畫個圖，一目了然
——2023年5月29日22:32:10
一維差分
效果：類似字首和的逆運算，使得區間加：[l, r] 上的數都各加上乙個常數，時間複雜度從o（n）降為 o（1）；
實現：差分陣列 b[l] += c, b[r + 1] -= c
——2023年6月16日15:32:40
二維差分
差分的思路都是一樣的，跟一維的差別就是計算方式、求字首和不同。
——2023年6月16日16:54:59
雙指標演算法。
難點，劃重點。
模板看起來雖簡單，但是用起來，一臉懵逼~
位運算主要介紹兩種位運算：
（1）求n的二進位制表示的第k位數字；
（2）lowbit（n）操作：求得n二進位制表示的最後一位1的大小；
具體實現：lowbit（n）= n & -n，因 c++中 -n = n取反+ 1
——2023年6月29日15:27:04
離散化。
難點，劃重點。
主要思想是：資料範圍大，但資料個數小，將其對映到乙個小的空間，大大降低複雜度，提高效率。例題挺難的呀，理解了一丟丟，說不定以後能更理解一些，哈
——2023年7月7日18:54:51
區間合併。
相對來說，比較簡單一些，將區間儲存於 pair型別 的陣列中，合併操作：排序、三種情況進行合併、放進臨時陣列中。
靜態鍊錶。
採用陣列模擬，即靜態的鍊錶，為什麼不用動態的呢？原因是c++裡的new操作非常慢，演算法題若使用，80%會超時。
end————————————
該往**走
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