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数位DP是一种基于按位枚举的计数类DP。一般来说，当题目要求对所有符合特殊性质的数字计数（且这些性质可以转化到数位上讨论）、对给定区间内的合法数做统计、数据范围中出现了超大的上界时，就可以考虑使用数位DP来进行求解。

<ruby>遗传算法<rt>Genetic Algorithm</rt></ruby>，简称 GA。是一种基于随机化的最优解搜索算法，它和<ruby>模拟退火<rt>Simulate Anneling</rt></ruby>都基于随机化，遗传算法通过模拟自然界生物的遗传和变异、自然选择和淘汰的过程来找到最优种群（最优解）；后者则是通过设定一个初始温度以及降温率、将当前最优解进行随机扰动以寻得更优的解来找到最优解。

本文收集的录音大多录于2022年，八年级上下册，当时也是班内为人称道的“半导体时期”。在九年级二次分班以前，面对所谓的“内忧外患”、各科老师不停地贬己捧他、离谱的纪律考核条款，同学们个个一身反骨……同学们为了记录在成都东辰发生的一系列不公事件，纷纷携带录音设备，在教室的各大角落静坐着等待时机，从而在不被任何人发现的情况下成功带出这些音频资料。现罗列这些音频如下：

欧拉图的概念起源于18世纪的一个难题——“哥尼斯堡七桥问题”，问题是这样的：

二分图，又称二部图。顾名思义，在一个二分图中，所有的节点可以分成两部分（分别用黑白染色），并且满足相同颜色的点之间无边。如下图：

<ruby>双连通分量<rt>Double Connected Components</rt></ruby>，简称 \texttt{DCC}（电磁场）。是连通分量在无向图中的体现。分为点双连通分量 \texttt{v-DCC} 和边双连通分量 \texttt{e-DCC}。在一张连通无向图中，任意删去一条边，如果无论如何都不能使点 u,v 不连通，那么就称 u,v 边双连通；同样在一张连通无向图中，任意删去一个点（u,v 除外），如果无论如何都不能使 u,v 不连通，则称 u,v 点双连通。

在说 \texttt{SCC} 之前，先涉及最基本的概念：连通分量。如果一张有向图中，任意两个节点都能互相到达，则称它是一个连通分量，特殊地，一个点也算一个连通分量。<ruby>强连通分量<rt>Strongly Connected Component</rt></ruby>，简称 \texttt{SCC}（四川菜），是原图的极大连通分量。这里的“极大”是一个文艺复兴时期提出的概念——若一个事物，没有比它更大的事物存在，就称这个事物是极大的/最大的（例如：导数的极大值）。