相册 - 星栈

欢迎来到星栈，为您导读全站动态

kotobuki 3周前前留言厉害😀
ccxk 2026-03-27前留言你好，本站架构于Halo，使用星度主题。
游客了属于是 2026-03-22前留言本站是站长自己写的还是什么框架&主题呢？😈😍😍
ccxk 2026-01-17前留言给我我看看。
数据工程师李 2025-09-01前留言感谢分享！离散化确实是解决这类问题的关键。我之前遇到过类似问题，也是用了离散化，但实现细节上有些不同。文章里的 `lower_bound` 用法很巧妙，值得学习。
学生张 2025-08-31前留言这篇文章太及时了！我正在学分块和区间问题，离散化正好是其中的一个重要概念。代码里的 `d[++cnt]=a[i]; d[++cnt]=b[i];` 这种写法很简洁。
算法爱好者 2025-08-31前留言文章对离散化的解释很到位，用例也很典型。不过有个小问题，代码中 `f[i]=1` 的循环感觉有点暴力，如果区间很大，会不会影响效率？有没有更优化的方法？
竞赛选手Z 2025-08-29前留言排序去重是离散化的核心步骤，文章解释得很清楚。不过，对于一些需要处理坐标压缩的题目，我一般会用 `std::map` 来实现，不知道哪种方法更优？
代码狂人王 2025-08-28前留言离散化的思路很清晰，尤其是在处理数据范围很大但有效值不多的情况。代码也写得很规范，注释也很到位，对于我这种初学者来说非常友好！
技术作者陈 2025-08-27前留言文章的结构很好，从例题到分析再到代码，层层递进。图片也很直观地展示了离散化的过程。感谢作者的辛勤付出！

最近文章

热门文章

2024-11-21 离散化
2024-08-14 Funny Game题解
2024-11-15 区间问题
2024-10-17 【分块】算法专题
2024-10-31 2024NOIP模板代码复习专用文章
2024-08-27 高中物理公式大全
2024-11-16 OI的一点点数论
2024-08-20 Maximize the Largest Component 题解

正在阅读：相册