hihocoder 1627 The 2017 ACM-ICPC Asia Beijing Regional Contest 北京区域赛 B.K-Dimensional Foil 题意 给定N个点的前3维左边,和他们的欧几里得距离,求至少多少维,才能满足这个距离. 题解 施密特正交化可证明如果有解则存在下三角矩阵的解.距离平方和先减去前3维的距离平方和,这样就相当于去掉了3维.然后依次考虑每个点,看当前维度能不能满足答案,不能则加一维,再根据距离确定新加一维的值. 代码 #include <bi…
首先考虑二分,然后发现不可行.... 注意到\(k\)十分小,尝试从这里突破 首先用扫描线来处理出以每个节点为右端点的区间的权值和,用可持久化线段树存下来 在所有的右端点相同的区间中,挑一个权值最大的,放入堆中 每次从堆中取出最大元素,然后从被删除的右端点区间中选一个次大的区间 重复\(k\)次即可 复杂度\(O(n \log n + k \log n)\) 一\(A\)开心 #include <map> #include <queue> #include <cstdio&g…
[传送门] 这种区间内相同数字只能被统计一次/只有区间内数字都不相同才对答案有贡献的题都可以用扫描线扫右端点,表示当前区间右端点为$r$.然后当前线段树/树状数组维护区间左端点为$[1,r)$时对应的答案,那么新加一个数对区间$[last[a[r] + 1, r]$多了$a[r]$的贡献.这道题也一样.只是因为对于每一个版本的线段树都得用到,所以用了可持久化线段树来维护,第$i$个版本就是右端点为$i$的版本.新加一个数只比上一个版本多了一段区间修改,那么可以用lazy标记来做,注意,这里的la…
简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯…
这篇随笔是对Wikipedia上k-d tree词条的摘录, 我认为解释得相当生动详细, 是一篇不可多得的好文. Overview A \(k\)-d tree (short for \(k\)-dimensional tree) is a binary space-partitioning tree for organizing points in a \(k\)-dimensional space. \(k\)-d trees are a useful data structure for…
一. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性.因此,有时需要采用不同的距离函数. 如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离,那么对一切i,j和k,dij应该满足如下四个条件:    ①当且仅当i=j时,dij=0 ②dij>0 ③dij=dji(对称性) ④dij≤dik+dkj(三角不等式) 显…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它…
现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr…
Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1.摘要: 心理学理论认为,情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应. 情绪是一种复杂的情绪状态,它会导致影响我们行为的生理和心理变化. 本文研究了社交网络中情绪感染的一个有趣问题. 特别地,通过使用图像社交网络(Flickr)作为我们研究的基础,我们试图揭示用户的情绪状态如何影响彼此,以及用户在社交网络中的位置如何…
在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     …
Key Concepts in RL 标签(空格分隔): RL_learning OpenAI Spinning Up原址 states and observations (状态和观测) action spaces(动作空间) policies(策略) trajectories(运动轨迹) different formulations of return(不同形式的奖励) the RL optimization problem(RL的优化问题) value functions() States…
m*n matrix m*n=1000 f(A)=25 https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spring12/cos598C/svdchapter.pdf finding the best k -dimensional subspace with respect to the set of points. status machine…
K-hash Time Limit: 2000ms Memory Limit: 131072KB This problem will be judged on ZJU. Original ID: 389164-bit integer IO format: %lld      Java class name: Main   K-hash is a simple string hash function. It encodes a string Sconsist of digit character…
Step 0: Prepare data Step 0a: Load data The starter code contains code to load a set of natural images and sample 12x12 patches from them. The raw patches will look something like this: These patches are stored as column vectors in the matrix x. Step…
##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, present the notion of a cost function, and introduce the gradi…
##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le…
title: [概率论]3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part II) categories: Mathematic Probability keywords: Conditional Distributions 条件分布 Bayes' Theorem 贝叶斯理论 Histograms 直方图 Law of total Probability 全概率公式 toc: true date: 2018-03-15 09:20:38 Abstract: 本文继…
Django-Model操作数据库(增删改查.连表结构) 一.数据库操作 1.创建model表        …
官方题解:https://media.hihocoder.com/contests/challenge34/tutorials-previewed.pdf 题目链接:http://hihocoder.com/problemset/problem/1781 题意问对于给定序列A,是否存在一个整数k, 使得A冒泡k轮后变成序列B. 这题一种做法是像官方题解一样写个计算区间最值的数据结构. 而我是另一种做法,通过的逆序数 来判断A怎样能变化到B. 例子 首先我举一个例子: 对于序列  A 8 7 5…
#1133 : 二分·二分查找之k小数 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 在上一回里我们知道Nettle在玩<艦これ>,Nettle的镇守府有很多船位,但船位再多也是有限的.Nettle通过捞船又出了一艘稀有的船,但是已有的N(1≤N≤1,000,000)个船位都已经有船了.所以Nettle不得不把其中一艘船拆掉来让位给新的船.Nettle思考了很久,决定随机选择一个k,然后拆掉稀有度第k小的船. 已知每一艘船都有自己的稀有度,Nettle现在把所有…
上周的3*N的骨牌,因为状态只有8中,所以我们可以手算出状态转移的矩阵 但是这周是k*N,状态矩阵不好手算,都是我们改成用程序自动生成一个状态转移的矩阵就行了,然后用这个矩阵进行快速幂即可 枚举枚举上下两行的状态,然后判断上一行的状态能不能转移为这一行的状态 如果上一行的某个位置为0,那么这一行的该位置必须为1 如果上一行的某个位置为1,那么这一行的该位置可以为0 如果上一行的某个位置为1,且这一行的该位置为1, 那么上下两行该位置相邻的位置也得为1 根据这三条规则判断状态能不能转移成功,然后生…
题目描述 在上一回里我们知道Nettle在玩<艦これ>,Nettle的镇守府有很多船位,但船位再多也是有限的.Nettle通过捞船又出了一艘稀有的船,但是已有的N(1≤N≤1,000,000)个船位都已经有船了.所以Nettle不得不把其中一艘船拆掉来让位给新的船.Nettle思考了很久,决定随机选择一个k,然后拆掉稀有度第k小的船. 已知每一艘船都有自己的稀有度,Nettle现在把所有船的稀有度值告诉你,希望你能帮他找出目标船. 输入 第1行:2个整数N,k.N表示数组长度, 第2行:N个整…
#1068 : RMQ-ST算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho在美国旅行了相当长的一段时间之后,终于准备要回国啦!而在回国之前,他们准备去超市采购一些当地特产——比如汉堡(大雾)之类的回国. 但等到了超市之后,小Hi和小Ho发现者超市拥有的商品种类实在太多了——他们实在看不过来了!于是小Hi决定向小Ho委派一个任务:假设整个货架上从左到右拜访了N种商品,并且依次标号为1到N,每次小Hi都给出一段区间[L, R],小Ho要做的是选出标…
描述 在上一回里我们知道Nettle在玩<艦これ>,Nettle的镇守府有很多船位,但船位再多也是有限的.Nettle通过捞船又出了一艘稀有的船,但是已有的N(1≤N≤1,000,000)个船位都已经有船了.所以Nettle不得不把其中一艘船拆掉来让位给新的船.Nettle思考了很久,决定随机选择一个k,然后拆掉稀有度第k小的船. 已知每一艘船都有自己的稀有度,Nettle现在把所有船的稀有度值告诉你,希望你能帮他找出目标船. 提示:非有序数组的二分查找之二 输入 第1行:2个整数N,k.N表…
原题地址 经典问题了,O(n)时间内找第k大的数 代码: #include <iostream> using namespace std; int N, K; int *a; int search(int left, int right, int k) { if (left > right) ; int l = left; int r = right; int p = a[left]; while (l < r) { while (l < r && a[r]…
这题与超级钢琴类似,然而重复的不重复计算贡献.. 那么先求出数组nxt,nxt[i]表示第i个元素之后的第一个与其相等的元素的下标,不存在则nxt[i]=0 考虑取的区间左端点为1时的情况. 将读入序列a中相等元素都只保留最先出现的,其余变为0,然后求前缀和,得到数组b. 此时可以知道,设f(l,r)为取下标在[l,r]区间内数时的答案,那么f(1,r)=b[r]. 考虑取的区间左端点为2时的情况.如何维护b数组,使得新的b数组也满足f(2,r)=b[r]? 手模样例区间左端点为1和2时符合要求…
Hihocoder 太阁最新面经算法竞赛18 source: https://hihocoder.com/contest/hihointerview27/problems 题目1 : Big Plus 描述 Given an NxN 01 matrix, find the biggest plus (+) consisting of 1s in the matrix. size 1 plus size 2 plus size 3 plus size 4 plus 1 1 1 1 111 1 1…
hihoCoder太阁最新面经算法竞赛15 Link: http://hihocoder.com/contest/hihointerview24 题目1 : Boarding Passes 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB   描述 Long long ago you took a crazy trip around the world. You can not remember which cities did you start and finish t…
http://hihocoder.com/problemset/problem/1454 调了好长时间,谜之WA... 等我以后学好dp再来看为什么吧,先弃坑(╯‵□′)╯︵┻━┻ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int pp = 998244353; const int N = 503; int…
初探数位dp 介绍了数位类统计的基础知识.以下列出其中的基础点: 基本问题 统计在区间[l, r]中满足条件的数的个数 思路 1. [l, r] 将问题转换为 在[0, r]中满足条件的个数 - 在[0, l)满足条件的个数 2. 求解 区间[0, n]满足条件的个数 性质:一个小于n的数m,一定是从高位到低位在某一位小于n的对应位的一个数   数值 百位 十位 个位   n   m 3 5 0<8 m 349 3 4<5 遍历所有小于n的数:从高位到低位枚举第一次小于n的数位,之后数位的值就…