嘘解法のススメ - てきとーな日記
（この記事は Competitive Programming Advent Calendar の 18 日目の記事として書かれました．まだ18日です！セーフ！！！） 自分はICPC時代によく嘘解法を駆使して問題を解いていたので（ジャッジの方々ごめんなさい），よく使われる嘘解法テクニックを紹介したいと思います． これらのテクニックはマラソンマッチのようにそもそも最適解を求める必要のないコンテストにおいても活用できます． 嘘解法とは プログラミングコンテストにおいては，ジャッジの用意した入力データに対し，正しい答えを出力できれば正答とみなされます． このため，正しくない解法（嘘解法）が通ったりすることがときどきあります． しかし一般に嘘解法で通ることはあまりなく，嘘解法を試すのは終盤まで控えるべきです． 残り時間が少なく今から正しい解法を考える・実装するのは無理だという場合の最終手段と考えてく
いもす法 - いもす研 (imos laboratory)
いもす法とは，累積和のアルゴリズムを多次元，多次数に拡張したものです．競技プログラミングでは 2 次元 1 次のものまでしか出題されませんが，2012 年の研究成果としてこれをより高次元の空間により高次数のいもす法を適用することにより信号処理分野・画像処理分野において利便性があることがわかっています． いもす法の基本: 1 次元 0 次いもす法 最もシンプルな「いもす法」は 1 次元上に 0 次関数（矩形関数や階段関数などのように上部が平らな関数）を足すものです． 問題例 あなたは喫茶店を経営しています．あなたの喫茶店を訪れたそれぞれのお客さん i\ (0 \leq i \lt C) について入店時刻 S_i と出店時刻 E_i が与えられます（0 \leq S_i \lt E_i \leq T）．同時刻にお店にいた客の数の最大値 M はいくつでしょうか．ただし，同時刻に出店と入店がある場
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