题意:问是否存在一段区间其加减交错和为K. 显然,我们可以用set保存前缀和,然后枚举一个端点查找.具体的 若在st1中查找 $t$,为 $sum-t=-k$,在st2中则是 $sum-t=k$. 注意这样作差的话,没有考虑到 $a_1$ 开始的,只要在st2中插入一个0即可. 然而,这题卡set,必须手写hashmap(说实话,之前不太相信会有卡set的题!) 后来发现unordered_set也能过(刚好过) 分别是unordered_set.set.手写hashmap #include<b…

题目链接:HDU 5183 Problem Description When given an array \((a_0,a_1,a_2,⋯a_{n−1})\) and an integer \(K\), you are expected to judge whether there is a pair \((i,j)(0≤i≤j<n)\) which makes that \(NP−sum(i,j)\) equals to \(K\) true. Here \(NP−sum(i,j)=a_i−…

根据奇偶开两个hash表来记录后缀和.注意set会被卡,要手写hash表. 具体见代码: #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <string.h> using namespace std; + ; + ; typedef long long ll; struct hashmap { int head[HASH], nxt[N], size; ll state[N]; void init() { size =…

在竞赛中如果系统栈很小的话,过深的递归会让栈溢出,这个时候我们就要自己手写栈,将递归转化成手工栈. 方法其实也很简单. 基本思路上,我们就是用栈不断的pop,push.但是何时push,何时pop呢? 在<算法导论>上对深度优先遍历树的讲解中,在深度遍历中,会对每个节点进行染色,白色为没有被访问过:灰色为被访问过,但是该节点的所有子树还没有完成访问:黑色,节点被访问过,而且该节点的所有子树都被完全的访问. 所以,我们就通过颜色标记来进行判断了. 整体的框架如下: memset(vis,,siz…

题目 几乎原题 BZOJ3122题解 分析 先推一波公式,然后除去特殊情况分类讨论,剩下就是形如 $a^i \equiv b(mod \ p)$ 的方程,可以使用BSGS算法. 在标准的BSGS中,内外层循环都是 $\sqrt p$,题目查询 $m$ 次,$m \leq 1000$,$ p \leq 10^9$,这样总时间复杂度为 $O(m \sqrt p)$,勉强能接受.据说使用读入优化和手写哈希还是能过得,可见Cls的代码%%% 仔细想一下,由于BSGS分成两步,其中第一步是建立 $a$ 的…

题目链接 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; ; ; inline LL read()//输入外挂 { ,f=; ;ch=getchar();} +ch-';ch=getchar();} return x*f; } struct hashmap//建立哈希…

挤一下: 一开始以为没有多少人用就没建群,但是加我的人太多了,好多问题都是重复的,所以建个群大家互相沟通交流方便点,但是建的有点晚,错过了好多人所以群里人有点少,QQ群: 157216616 小提示 这个框架权限是由前端控制的,如果不需要这个模式,可以看我另外一个全栈CMS项目,后台使用的是node框架egg.js+mysql,那个的权限是由后台返回有权限的路由,前端拿到路由后和前端路由表做筛选,得出最终的路由表生成菜单,好处是角色和角色所拥有的权限路由是动态的后台可随时编辑配置的,两种模式按需…

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

引言 - 导航栏目 有些朋友可能对 redis 充满着数不尽的求知欲, 也许是 redis 属于工作, 交流(面试)的大头戏, 不得不 ... 而自己当下对于 redis 只是停留在会用层面, 细节层面几乎没有涉猎. 为了更快的融于大 家, 这里尝试抛砖引玉. 先带大家手写个 redis 中最简单的数据结构, adlist 双向链表. 让我们一 起对 redis 有个初步的认知. 本文会从下面几个标题展开解读(吐槽), 欢迎交流和指正. 1. redis adlist 解析 2. redis c…