题目: 链接:https://codeforces.com/problemset/problem/940/F 题意:给你n个数,a[i]有q个操作,操作有两种:操作1.       1 x y 表示询问, mex{ c[ 1 ],c[ x + 1 ],...c[ 1e9 ] } 的值, 其中 c[i] 表示 a[ i ] 在 区间 [ x , y ] 出现的次数, (mex{   }  的意思呢,是从1开始数,第一个不出现在集合 {   }  里的数, 比如  mex{  1, 2,  4  }…

F. Machine Learning time limit per test 4 seconds memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output You come home and fell some unpleasant smell. Where is it coming from? You are given an array a. You have to answer the…

题目链接 题意 给定一个长度为\(n\)的数组\(a\),\(q\)个操作,操作分两种: 对于区间\([l,r]\),询问\(Mex\{c_0,c_1,c_2,⋯,c_{10^9}\}\),其中\(c_i\)表示\(i\)在\([l,r]\)中的出现次数: 将\(a_p\)修改为\(x\). 思路 参考:http://www.cnblogs.com/PinkRabbit/p/8476664.html \(cnt\)数组记录\(a\)数组中数字的出现次数,\(num\)数组记录\(cnt\)数组中…

题目链接  Codeforces Round #466 (Div. 2) Problem F 题意  给定一列数和若干个询问,每一次询问要求集合$\left\{c_{0}, c_{1}, c_{2}, c_{3}, ...,c_{10^{9}}\right\}$的$mex$   同时伴有单点修改的操作. 根据题目询问的这个集合的性质可以知道答案不会超过$\sqrt{n}$,那么每次询问的时候直接暴力找就可以了. 剩下的都是可修改莫队的基本操作. #include <bits/stdc++.h>…

题意:支持两种操作:$1.$ 查询 $[l,r]$ 每个数字出现次数的 $mex$,$2.$ 单点修改某一位置的值. 这里复习一下带修改莫队. 普通的莫队中,以左端点所在块编号为第一关键字,右端点大小为第二关键字,在带修改莫队中每一个操作都有一个时间戳,那时间戳就是第三关键字. 可以将数字先离散化,开一个桶来维护每一种数字出现的次数. 然后在移动区间时就将对应数字删除/插入. 再维护一个当前时刻,表示当前数组的状态是第 $now$ 个修改进行后的状态. 将 $now$ 一直移动到和当前询问的时间…

首先显然应该把数组离散化,然后发现是个带修莫队裸题,但是求mex比较讨厌,怎么办?其实可以这样求:记录每个数出现的次数,以及出现次数的出现次数.至于求mex,直接暴力扫最小的出现次数的出现次数为0的正整数,就一句话,这样看似会超时,实际上是O(√n)的复杂度.为什么?假设存在出现1,2,...,x的出现次数,则Σi(1<=i<=x)<=n,即x*(x+1)<=2*n,所以x至多是√n级别.很多人再把出现次数分块,根本没必要.然后考虑把数组分块的块大小,每次移动左指针,为O(n*块大…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…