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Algorithm for Programming Contest 文字列 比較 Rolling-Hash法(Rabin-Karp法) 検索 Aho-Corasick法(複数パターン検索) グラフ 最短路 Warshall-Floyd法(全点対最短路) Dijkstra法(単一始点最短路) フロー Ford-Fulkerson法(最大流) Dinic法(最大流) 最小費用流 木 Prim法(最小全域木) Kruskal法(最小全域木) HL分解 関節点 橋 彩色数 Math 整数 剰余 高速剰余変換(FMT) 多項式 行列 積 線形方程式の解(Givens) 探索 2分探索 解析 高速フーリエ変換(FFT) 有理数(分数) 幾何 平面 点 直線と線分 円 凸包 データ構造 Union-Find-Tree Segment-Tree Segment-Tree(2次元) Binary-Index
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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