[Codeforces178F2]Representative Sampling

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Problem 给定n个字符串Si,任意选出k个字符串Ai,使得其中任意两个字符串lcp之和最大. Solution 建一棵trie树,枚举每一个节点对答案的贡献,树形dp,时间复杂度像是O(N^3) 由于每个点对只在自己LCA的时候枚举到贡献,所以是O(N^2) Notice 这道题分析时间复杂度十分重要 Code #include<cmath> #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #…

[CodeForces-178F]Representative Sampling

题目大意: 给你n个字符串,要求从中选出k个字符串,使得字符串两两lcp之和最大. 思路: 动态规划. 首先将所有的字符串排序,求出相邻两个字符串的lcp长度(很显然,对于某一个字符串,和它lcp最长的字符串一定是和它字典序最接近的一个). 接下来考虑一种类似于分治的做法. 首先找出当前区间内最小的lcp. 很显然,在这个lcp左边的字符串和右边的字符串配对时的lcp一定是这个lcp. 假如我们在左边取了i个,右边取了j个,这个lcp对答案的贡献是lcp*i*j. 接下来递归处理左半边的区间和右…

Simple Random Sampling|representative sample|probability sampling|simple random sampling with replacement| simple random sampling without replacement|Random-Number Tables

1.2 Simple Random Sampling Census, :全部信息 Sampling: 抽样方式: representative sample:有偏向,研究者选择自己觉得有代表性的sample probability sampling:使用随机数表不用研究者来抽样,较为客观(研究者可以选择自己觉得有代表性和没有代表性的sample) simple random sampling. simple random sampling with replacement, whereby a…

Survey sampling

Survey sampling \(\bullet\)What is survey sampling?(c.f.census survey)(c.f.:参考,查看,来源于拉丁语) \(\bullet\)understanding the whole by a \(\underline{fraction}\)(i.e.a \(\underline{sample}\)) Population: Q:What is the population to survey?(In some cases,it…

图像抠图算法学习 - Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting

一.序言陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于…

【转载】Recommendations with Thompson Sampling (Part II)

[原文链接:http://engineering.richrelevance.com/recommendations-thompson-sampling/.] [本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3775339.html,转载请注明出处] Recommendations with Thompson Sampling 06/05/2014 • Topics: Bayesian, Big data, Data Science by Sergey Fel…

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling，Slice Sampling，Hamiltonian MCMC）

主讲人网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化…