暑假集训3 数列 好在这个题是单点操作，所以我们保证每一个点的\(opt\)最小就行 所以相当于去求一个 \(\large ax + by\equiv wmx[i] (mod\ \ gcd(a, b))\) 并且保证\(\large abs(x) + abs(y)\)最小(\(x, y\)可以为负)，所以，很显然的扩欧 (然鹅扩欧不会写就没救了，可以看看青蛙的约
楼下的两篇题解都看不懂，不会笛卡尔树，不会打标找规律。 但是 $\texttt{CDQ}$ 分治你值得拥有。 对于分治的两个区间 $[l,mid]$ 和 $(mid,r]$，对于分别位于两个区间的点 $j,i$，计算是否有贡献。 设 $s_i$ 表示前缀/后缀和，$b_i$ 表示前缀/后缀最大值。 则可以将题目条件写成另一种形式：$
题目描述 Bessie 可以在接下来 \(N\) 个小时内产奶，为了方便，我们把这 \(N\) 个小时 \(0\dots N-1\) 编号。 FJ 在这 \(N\) 个小时内有 \(M\) 段时间可以来给 Bessie 挤奶，第 \(i\) 段时间从 \(Start_i\) 开始到 \(End_i\) 结束，可以得到 \(Eff_i\) 加仑牛奶。 每次 FJ 给 Bessie 挤奶
1. 事件起因： 当在sqlserver 中利用 时间戳（22010110） + 请求终端ID （1001） + 四位流水号（开始0001） ； 四位流水号算法 创建表TZD_LSH ;其中id是 自增长 ；系数1 insert into TZD_LSH (Hoisd) select @hospcode select newid = max(id) from TZD_LSH 2. 生产环境遇到 客户端
题目链接 题目思路 网上我还没看到正解，感觉大家好像都是\(n^2logn\)甚至是更加高的复杂度，所以我决定水一篇题解 题意就是给你\(n\)条线段，要从每条线段选一个点放入一个集合中，求集合的最大\(size\) 我们设选点是从左往右 假设我们现在选的点\(pos\)为\(now\)，那么显然下次选的点就是
T1 第一类斯特林数裸题 T2 一对相同的字符会产生一次重复的贡献，分计算26种字符的出现次数\(cnt_i\)，然后总和减去\(\frac{cnt_i*(cnt_i-1)}{2}\) T4 不难得出一个人只会向左一直走然后右转，或向右一直走然后左转，且不会经过旁边的人的初始位置 于是可以dp，\(f_{i,j}\)表示第 i 个人终
多校冲刺 noip 11.07 今天挂了\(160pts\)，本来\(AK\)了 这两天题真水，水展了。 T1 石子合并 考场上好久才想到只有一个减号的构造方法，最后因为没有判\(n==1\)挂成\(60pts\) AC_code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define fo(i,x,y) for(int i=(x);i<=(y);i++) #de
p-stable LSH与LSH的区别 LSH是用局部敏感的方法解决近似最近邻搜索的问题。在原始的LSH方法中，通过将原始空间嵌入到Hamming空间中，将d维空间转换成d＇=Cd维的Hamming空间 p-stable LSH算法中，不需要将原始空间嵌入到Hamming空间中，可以直接在欧几里得空间下进行局部敏感哈希运算
hdu4911为例 首先需要离散化（数据量太大） #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; int lsh[1000], lshcopy[1000], sy[1000]; //lsh[n]是即将被离散化的数组，lshcopy[n]是a[n]的副本，sy[n]用于排序去重后提供离散化后的值 int main() {
Game code const int N = 1e5+5; int n,T,a[N],p; int mx,lsh[N],cnt[N]; void solve() { LL ans = 0; read(p); for(int i = 1; i < p; ++i) { ++cnt[a[i]]; if( a[i] > mx ) mx = a[i]; } int f = 1; for(int i = p; i <= n; ++i, f = -f) { if( a[
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 2.7 Word2Vec与文章相似度 学习目标 目标 知道文章向量计算方式了解Word2Vec模型原理知道文章相似度计算方式应用 应用Spark完成文章相似度计算 2.7.1 文章相似度 在我们的头条推
思路： 只看询问操作的话，就是很普通的主席树，但是这道题目里还增加了一个修改操作，这在以前的主席树题目中是没有的，即是是所谓的区间修改，那也是先处理好修改操作在进行查询，而不会在查询中夹着修改。 所以这道题我们需要另一种方法来解决。 假如我们在
推荐系统之局部敏感哈希（LSH） 前言 局部敏感哈希的基本思想：是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。如果保持每个桶中的元素个数在一个常数附近，我们就可以把最近邻搜索的时间复杂度降低到常数级别。
sqia@jasqia0121mac ~ % gcloud container clusters get-credentials vm-qa-gke --region us-west1 --project select-eng-us-2pqa Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for vm-qa-gke. jasqia@jasqia0121mac ~ % kubectl get pods -n q
水 vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素 // 二分求出x对应的离散化的值 int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置 { int l = 0,
Lsh left shifts the integer part of the displayed value (multiplies it by 2) n times, where n is the next input number, and gives an integer result (base is set to Bin): 10 Lsh 3 = gives 80 (10 multiplied by 2 three times). 10.345 Lsh 3 = also gives 80.
小程序之页面跳转传递参数问题有两种：1. 传递对象 页面跳转传递 对像 //从A页面传参 wx.setStorageSync('pjzb-lxs',res.data); let newObjs = { name:'测试环境测试路径', age:1212, text:'哈哈哈哈', ressdd:'shahah',
Illustrating the Reformer 2020-03-02 13:39:12 Source: https://towardsdatascience.com/illustrating-the-reformer-393575ac6ba0 See also: Translation in
题意： 在一面长度为10000000 的墙上贴广告，告诉你每张海报的l,r（1 <= li <= ri <= 10000000.），让你求最后有几张海报露出来 链接：http://poj.org/problem?id=2528 思路： 由于数据较大，直接开数组不现实，所以我们考虑将每个点离散化，由于这里可能存在原本不相邻的点在离散化后变成相邻 例
BZOJ4241: 历史研究 给一个长为n的数组，q次查询，查询l~r区间内某个数的值乘以该数出现的次数的最大值。 明显添加比较容易删除比较难，所以回滚莫队 先离散化数，然后在莫队的时候维护桶。 所谓回滚莫队就是lefl每次都到块的最右边这样就不会有删除操作了。 1 #include <bits/stdc++.
问题 B: Game 时间限制: 1 Sec 内存限制: 256 MB 题面 题面谢绝公开。 题解 对于最初加入的每一个元素开桶记录出现次数。 然后记录一个前p个元素最大值。 先由先手玩家取走一个最大值并判定最大值是否改变。 然后就可以先向集合中加入一个元素再由本轮取数的玩家取走最大的
Cao Cao made up a big army and was going to invade the whole South China. Yu Zhou was worried about it. He thought the only way to beat Cao Cao is to have a spy in Cao Cao's army. But all generals and soldiers of Cao Cao were loyal, it's impossi
LSH是我同学的名字，平时我会亲切的称呼他为离骚，老师好，左移（leftshift），小骚骚之类的，最近他又多了一个新的外号：局部敏感哈希（Locally sensitive hashing)。 好了，废话不多说直接转入正题： 『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法（因为使用了随机数），若不感兴趣就无需往下看了
这里主要介绍一个方法： LSH(局部敏感哈希) LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。 也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希
初始化列表定义在<initializer_list>，初始化列表简化了参数数量可变的函数的编写，初始化列表的所有的元素都应该是同一种数据类型 由于定义了列表中允许的类型，所以初始化列表是安全的； #include <iostream> #include <initializer_list> /* run this program using the console pause
