長い時間は、問題の解決策を書いていない、良い感じの多くはそう後で、質問に詳細と原則の多くを変更することを切望が気づいていない、（テストが悪化した）と思うのに十分ではありませんので、それを書き込む必要があるか質問はありません。
A.数学
何も見なかった後、本当に複雑な考えを受け入れました。それを練習ダイレクト。
70％：O（NK ^ 2）
Aの各I群としては、（AI * BI）％Kもっとも、<非負整数kとすることができるどのように多くの参照するに、問題は、パケット・バックパックに変換された各グループのk個の公知資料（円形断面） Couchuです。
K未満の長周期部に、それは70ポイントを魅了しました。。。
Oの70％（nklogk）
各項目の顔に容量を通過しなければならない観察、および能力の多くは役に立たない状態です。最も明白には、記事のグループのために、実際には、アイテムを何回も繰り返し、一つに数え入れることです。
その後、我々は、単一の項目値の重みが愛のように定義された使用のパケットを見つけることができ、aiはセンス型でkの数である値の数、すなわち、ループ部の長さを取ることができます。
その後、複数のバックパックは、バイナリを最適化することができます。
80％：O（NK）
Couchu容量が何度も繰り返されますが見つかりました。
下金型kの感覚で、k個までの答え。DP [k]を設定し、検索は、n番目の記事を使用して繰り返され、Couchuことができるkは新しい状態に拡張することができます。
100％：O（N + K）
実際には、与えられたサンプルから答えは算術級数で、yyは寛容であり、kについての最大公約数がAIで見つけることができます見ることができます
その後、AC。。。。。。
テストでは私にこの金額を伝えることはできません。。。
正確さ：
= Cによる斧+は、（MOD K）溶液を有する場合のみ整数dなら| C、
次いで+ CZ +···= Q（MOD K）によって斧+は、整数解を持つ場合にのみGCD（A、B、C、...）場合| Q
シュウペイは、実際に推論定理です。
B.生物学
検査では、グラフ理論について考えてきたときは、最後に^ 2のRANのn ^ 2メートルのトポロジーを打ちます。。。
それから私は、DAGトポロジがそれをDPされていないと思いました。。。
トポロジー最適化が、DPができない方法
40％：O（N ^ 2メートル^ 2）朴素DP：F [I] [J] = MAX（F [K] [L] + B [i]は[J] + | IK | + | JL |）
80％：O（nmlognlogm）
柿ルーチン出会い開くための絶対値
その後、4次元フェンウィックツリーのメンテナンスを使用することができます。
100％：
チェビシェフ距離
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