#life #emmm 五道口男子职业技术学院？！

学了三四个月 = 入门 Haskeller

我不知道还有 Strict, BangPattern, GHC-OPTIONS 这几个 Pragma...
我只知道虽然 [Char] 很浪费内存空间效能低，以及有 bytestring，不知道还有 Data.Text 和 Data.Text.IO....

我不知道还有 Strict 求值模式... 我以为只能惰性求值的（当然现在解释器那块基本可以说是无障碍了，毕竟三种求值模型 name, need, expr 还是在 AST Walker 里毕竟 trivial 的，内嵌 AST 基本就可以了、Lexical Scoping 我现在了解了 Scheme 系直接 copy 一份栈 env 的实现，Lua 的 UpValue 实现）

我不知道居然还有 State MonadT 和 RealWorld.... 而且我现在对 Monad 很头疼，主要是想重视理论先的原因，而范畴论本身不太好理解...

Data.Vector.Unboxed.Mutable.MVector 我就更不知道了... 当然存在使用副作用模式的 Haskell 还是知道的（我很少写 IO，算法更不提了.... 公式好像都难背）。

我不知道怎么用 Monad Transformer（State 和 GHC.Prim.RealWorld），而且我现在对 Monad 的理解还在想办法合并，本身使用上除了 convert do notation 外没啥暖用了，Identity/Reader Monad （算是 Haskeller Monad primer 的 Helloworld...）也是才写一次... 还不能完全默写

读入优化那个解析程序是我昨天刚说的，各种自闭，膜拜 hs 大佬...

我真的很佩服蛤丝靠大佬，怎么就那么 ****** 啊！！！！！（土拨鼠尖叫） 😭

https://www.luogu.org/discuss/show/125819

啊啊啊啊我死了，楼主 HT（被冰封哥称为萝莉大佬）据说还是个高中还是初中生啊... 拿 Haskell 写并查集....

#info https://www.luogu.org/space/show?uid=231347 注册了一个某 OJ 的帐号

#Algorithm 学到了 [origin]
并查集的本质是维护一个森林，把森林里的树合并。只要是达到这个目的都可以。但是初始化成自己的父节点的话会更容易理解并查集的本质。

#China #OI 我真的服了，线上一大堆求助 TLE 的，他们是不知道还有效率复杂度需求么，还有莫名其妙什么『哪错了』『求助』这种帖子，我去

中国式 OI 平均水平：难度普及- 组能抄代码都 1/2 AC

『 好像洛谷java没有额外的时间空间是吗？』『并查集一定要初始化自己为自己爹吗』这种标题叫 OK 的标题
『 求助，只有1和4两个点过了，其他全wa』『 新人求教？？？』叫还行的标题
『 为什么70啊』『为何错了』『哪错了』 谁会做这题？』叫傻标题

冰封说是 Scope 是 CPS(Continuation-Passing-Style) 出来的 context... 我想想
不像我这个辣鸡，人家现在回复不需要两分钟，两秒就得去忙别的了...

http://blog.hoshino9.org/2018/12/31/paint-board.html 大小姐的博客，当然 coroutine 使用我之前说过... 不过 CG 还是...

Kotlin Coroutine

刚才我甚至已经弱智到忘了携程是咋执行的了... 的确是串行的

果然还是实践很重要啊，理论就考虑不到这种问题，GlobalScope 还和本地的 runBlocking scope 有区别...

 调⽤了 runBlocking 的主线程会⼀直阻塞 直到 runBlocking 内部的协程执⾏完毕。

非对称协程我都忘了，居然还有这种东西... 还存在一个 scope 和父子协程.... 那父协程可以叫醒儿子儿子不能反了爸爸，爸等(timer.await())儿，独立再调教一下(GlobalScope.async { timer = delay(3000) })，完美... 这个 Scope 的直觉又是啥子

携程本身就是 CPS 吧（实现起来麻烦一点，要 capture 执行状态，整个数据栈包括然后指令的执行状态也得包括）... 这么说是那种... 对爸爸的数据依赖？

我自己 OI 很菜的，偏偏现在又有事情想做，那么想快速了解一下，只能拜托各位大佬了。。。

向上递归？回溯的时候判 ==？ 可是为什么能够做到并+查呢？

[1,2,3,4,5,...] 这么初始化 是有什么缘由的吗

A={3,5,6} B={1,0,2} 这种情况我求一下并查集 AB，然后在上面进行查询操作

首先树的离散化是这样的，每个节点有爸爸

data Tree a = Father a | Children [Tree a]

vec
father(n) = vec[vec[n]]
mkchild(n, m) = vec[m] <- vec[n]

先放数据... 怎么放

要知道他们是不是一个家族的

是... 这样判断『查』(in) 的？并 就是组织这样一个搜索树...

并查集的本质是维护一个森林，把森林里的树合并。只要是达到这个目的都可以。但是初始化成自己的父节点的话会更容易理解并查集的本质。

合并 搜索树？？？？ 爸爸 是什么 为什么要有爸爸 为什么有了爸爸就会使得效率++...