一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。
在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在 $10^7 \sim 10^8$ 为最佳。
下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择：
- $n \le 30$, 指数级别, dfs+剪枝，状态压缩dp
- $n \le 100$ => $O(n^3)$，floyd，dp，高斯消元
- $n \le 1000$ => $O(n^2)$，$O(n^2logn)$，dp，二分，朴素版Dijkstra、朴素版Prim、Bellman-Ford
- $n \le 10000$ => $O(n * \sqrt n)$，块状链表、分块、莫队
- $n \le 100000$ => $O(nlogn)$ => 各种sort，线段树、树状数组、set/map、heap、拓扑排序、dijkstra+heap、prim+heap、Kruskal、spfa、求凸包、求半平面交、二分、CDQ分治、整体二分、后缀数组、树链剖分、动态树
- $n \le 1000000$ => $O(n)$, 以及常数较小的 $O(nlogn)$ 算法 => 单调队列、 hash、双指针扫描、BFS、并查集，kmp、AC自动机，常数比较小的 $O(nlogn)$ 的做法：sort、树状数组、heap、dijkstra、spfa
- $n \le 10000000$ => $O(n)$，双指针扫描、kmp、AC自动机、线性筛素数
- $n \le 10^9$ => $O(\sqrt n)$，判断质数
- $n \le 10^{18}$ => $O(logn)$，最大公约数，快速幂，数位DP
- $n \le 10^{1000}$ => $O((logn)^2)$，高精度加减乘除
- $n \le 10^{100000}$ => $O(logk \times loglogk)，k表示位数$，高精度加减、FFT/NTT
常看常新
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佬，就等你更新呢，%%%
大概率后天更，明天做一下讲义ppt什么的哈哈哈
%%%%%%
B站催更！
==我好爱y总啊, 没有y总我要怎么过啊, y总, 啊(嗷嗷哭), 我的y总==
这被加密了吧~~
我一复制粘贴就乱码，有解决方案吗？
这个是拿markdown写的，公式之间必须加$$才行
太棒了
高精度加减乘除为什么还是$O((log n)^2)$啊，不是$O((log k)^2)$吗？
这里是没错的，$logn$表示位数。
谢谢
前后联系看会有误导，$O((\log{n})^2)$写作$O(k^2)$更合适。
常看常新
y总是在基础课那一节课讲的？
数据范围小于一千的话bfs也可以，更大的没试过
插眼
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插眼
我能说我看不懂吗，大佬到底学了多久才能学到z这个程度啊。佩服佩服
一般学个半年到一年就可以总结出来了。
66666
《个人强度》
这个实在是太实用了，绝对是经验大成者之谈，爱了爱了
谢谢，这确实是多年竞赛积累的经验hh
常看常新
emm, $n \log^2{n}$ 级别的时间复杂度也能过 $n<=10^5$ 级别的问题吧（当然是常数较小的算法），如树剖+线段树？
遇到贪心该怎么办啊(´｀;)？
看不太懂，请问有没有哪里能讲一下为什么是这样的
居然没有珂朵莉树
用的不是特别多吧
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