题目链接 problem 给出一个n个点带边权的树,问有多少对\((u,v)\)满足\(u\)到\(v\)路径上边权的乘积为完全平方数. \(n\le 10^5,w\le 10^8\) solution 一个比较朴素的处理方法就是:设第i个质因子权值为\(2^{i-1}\),将每个边权质因子分解,并将所有质因子的权值异或起来,然后得到一个新的权值.这样问题就转化为了求有多少对\((u,v)\)满足从\(u\)到\(v\)路径上的权值异或和为0.直接书上前缀和一下就行. 但是当\(w=10^8\)…

题目链接:最强跳蚤 这道题本来不想写博客的--但是鉴于自己犯了低级错误,还是写篇博客记载一下. 一开始我的想法和题解里面的算法而比较类似,也是先分解质因数,然后用质因子是否出现偶数次来判断当前这个数是否是完全平方数-- 然而这样并不能AC,于是我去翻了题解--\(get\)了一个新做法,就是给每个出现过的质因子赋一个\([0,2^{64})\)的随机值,那么判断一个质因子是否出现偶数次就只需要判断异或和是否为零了.算一算可以发现冲突的概率非常小(但是我不会算). 然后--我就愉快的写了一发树分治…

题目 和成爷达成一致,被卡随机的话就是过了 考虑一个完全平方数的所有质因子次幂一定是偶数,于是对于每一条边我们都只保留其出现次数为奇数的质因子 注意到有一个点的\(w\leq 80\),于是考虑状压质因子,对于第\(i\)个质数,我们定义其权值为\(2^{i-1}\),这样我们就把每一条边的权值都变成了一个二进制数,现在只需要求有多少条路径的异或和为\(0\)即可,显然求一下每个点到根路径异或和,开个桶随便搞搞就完事了 对于\(w\leq 10^8\),我们不能再状压成二进制了,考虑对每个质因子…

(开头先Orz myh) 原题目: 在人类和跳蚤的战争初期,人们凭借着地理优势占据了上风——即使是最强壮的跳蚤,也无法一下越过那一堵坚固的城墙. 在经历了惨痛的牺牲后,跳蚤国王意识到再这样下去,跳蚤国必败无疑.然而为了震慑跳蚤国的老冤家——猴族,跳蚤国那世界上最跳的坦克只能留在跳蚤国本土,无法派上用场. 于是跳蚤国王决定利用跳蚤国最尖端的技术,创造出最强的跳蚤来挽回败局. 为了避免这样的低级失误,跳蚤国王决定使用机器来帮助他创造跳蚤.他把它拥有的 n 种属性放在了 n 个容器中,然后他使用了n−…

题目链接 http://uoj.ac/problem/192 暑期课第二天 树上问题进阶 具体内容看笔记博客吧 题意 n个节点的树T 边有边权w 求满足(u, v)上所有边权乘积为完全平方数的路径有多少条 看到“所有边权乘积为完全平方数” 想到完全平方数的特殊性 就是分解质因数后 质因数指数都为偶数 然后就想到分解边权质因数+判质路径边权奇偶性 后者由于奇数偶数的和的规律 可以使用抑或 偶就表示为0 奇就表示为一 那么如何存储呢? 状压? 空间之大 状压压不下 所以hash 对每一个要用的质数…

题目描述 给定一棵 $n$ 个点的树,边有边权.求简单路径上的边的乘积为完全平方数的点对 $(x,y)\ ,\ x\ne y$ 的数目. 题解 Hash 一个数是完全平方数,当且仅当每个质因子出现次数都是偶数. 因此给每一个质因子赋一个随机权值,一个数的权值等于它所有出现次数为奇数的质因子权值的异或.那么边权乘积的权值就是边权权值的异或.问题转化为求有多少条路径异或值为0. 显然, $x$ 到 $y$ 异或和为0,等价于 $x$ 到根和 $y$ 到根异或和为0.因此求出一个点到根节点的路径的权值…

和泉纱雾与烟花大会 题目来源: UOJ 192 最强跳蚤 (只改了数据范围) 官方题解: 在这里哦~(说的很详细了 我都没啥好说的了) 题目大意: 求树上各边权乘积是完全平方数的路径数量. 这种从\(n^2\)条路径中找出满足xx条件的路径的条数的题, 我们可以根据常识判断要用到点分治. 不过这题并没有用到点分治, 这个一会再说, 我们先来看部分分. 哎呀其实这题好多部分分我都不会写(捂脸 算法1: 直接乘边权处理显然是不行哒, 怕是\(w\leq2\)怕是都要用到高精度了(什么你说\(w\le…

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l…

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID…

原文链接 深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时.  …