背景：これは、チームのMoアルゴリズムです。なぜそれがMoのチームはそれを、アルゴリズムと呼ばれていますか？2010年ナショナルチームのMoタオが言われている（3）ジョブでこの方法を述べました。
Moのタオのキャプテンは、多くの場合、再生しないので、我々はMoのチームに彼を呼んで、このアルゴリズムはまた、Moのチームアルゴリズムとして知られている...（撮影：aaa.com ）
主に暴力のより優れたのいくつかを記述するために使用。。。もちろん、それのN ^ 2より遅い場合には注意して使用すること...
詳細：最初の発注！まずソート！まずソート！！！
複雑さは、注意を払います！注意を払ってください！注意を払ってください！nよりも他^ 2遅いああ、右単にチューンやがn ^ 2を書いたもののブロックサイズを撃墜します...
伸縮時より重要な複雑さ、典型的にはO（1）。
レッサー時間とオフラインで使用することが考えられます。
オンラインの良い言葉：「ここで撮影：aaa.com」
1.データが小さい場合、アレイは、時間計算量はO（1）であり、データは、離散的なまたはマップ大きいと考えることができるされている場合、時間計算量はO（LOGN）です。
例えば、2、6質問次のように：（1、100）、（2,2）、（3、99）、（4,4）、（5、102）、（6、7）。
データは左のポイントに基づいてソートされています。上述の方法、左端点6回の移動で処理すると、右端は98 + 97 + 95 + 98 + 95 = 483回移動する移動させます。前後に有意な移動の右端、深刻な時間計算量に影響を与え - 選別の複雑さはO（mlogm）であり、すべての左端ポイントの数はO（N）としてだけ移動するが、各移動O（N）の右端点を求めます、m個の問い合わせがあるので、モバイルOの合計数（nm）を、モバイルOの総数（mlogm + NM）。運転時間の上限は減少しませんでした。
実際に、我々は処理の順序が良好であることができるわずかな変化を求めた：（2,2）、（4,4）、（6,7）、（5、102）、（3、99）、（1、100 ）。
オリジナルよりわずかポイントの左数1 + 2 + 2 + 2 + 2 = 9に移動します。点が右に= 104 3 + 2 + 3 + 1 + 95の数を移動し、右端の移動回数を大幅に削減します。
操作：ブロックベース（それは間違った理解だ）、（延伸により）いくつかのブロックとメンテナンスクエリに分割して、注文して私たちの左右のエンドポイントは、以下の携帯になります。