找了半天错发现m有可能是1.. /* 如果n是奇数,就进行(n/2)次转移,然后取F[2],反之取F[1] */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long ll n,m,F[]; struct Mat{ ll m[][]; Mat(){memset(m,,sizeof m);} }; void mul1(ll F[],Mat A){ ll C[]={}; ;j<;j++) ;i<;i++) C…

/* 构造转移矩阵: 先推公式: 首先是第0行:A[0][j+1]=A[0][j]*10+3 1-n行: A[i][j+1]=A[i][j]+A[i-1][j+1]=... =A[i][j]+A[i-1][j]+...+A[1][j]+A[0][j+1] 所以第j+1行状态可以由第j行通过乘上一个转移矩阵得到 那么就是转移矩阵的构造 设F[j]为第j列,F[j+1]为第j+1列,B为转移矩阵 有 F[j+1]=B*F[j] 按照递推性质 1 0 0 0 0 ... 0 3 3 1 10 0 0…

/* 构造单位矩阵(转移矩阵) 给定n*m网格,每个格子独立按照长度不超过6的操作串循环操作 对应的操作有 0-9:拿x个石头到这个格子 nwse:把这个格子的石头推移到相邻格子 d:清空该格石子 开始时网格是空的,问t秒后石头最多的格子里有多少个石子 t很大,并且每次操作后格子里的石头是线性变化的,所以用矩阵来加速递推 将n*m网格表示成为(i-1)*m+j的一维数组,那么这个数组对应的转移矩阵大小应该是(nm)^2 然后由于每个格子的操作串最长只有6,并且1-6的最小公倍数是60,所以所有格…

背景:czy上课讲了新知识,从未见到过,总结一下. 所谓动态dp,是在动态规划的基础上,需要维护一些修改操作的算法. 这类题目分为如下三个步骤:(都是对于常系数齐次递推问题) 1先不考虑修改,不考虑区间,直接列出整个区间的dp方程.这个是基础,动态dp无论如何还是dp(这一步是一般是重点) 2.列出转移矩阵.由于有很多修改操作,我们将数据集中在一起处理,还可以利用矩阵结合律,并且区间比较好提取,(找一段矩阵就好了),修改也方便. 3.线段树维护矩阵.对于修改,我们就是在矩阵上进行修改,对于不同的…

内容包含脉冲响应矩阵和传递函数矩阵之间的关系,状态转移矩阵及性质,以及线性连续系统离散化及其性质…

就是优化一段代码,用矩阵快速幂(刚开始想到了转移矩阵以为是错的) 在搜题解时发现了一个神奇的网站:http://oeis.org/ 用来找数列规律 的神器.... 规律就是an=an-1+2*an-2+1 然后构造矩阵就行了 还有特例1的时候记得%m #include<map> #include<set> #include<cmath> #include<queue> #include<stack> #include<vector>…

1009: [HNOI2008]GT考试 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 4723  Solved: 2940[Submit][Status][Discuss] Description 阿申准备报名参加GT考试,准考证号为N位数X1X2....Xn(0<=Xi<=9),他不希望准考证号上出现不吉利的数字.他的不吉利数学A1A2...Am(0<=Ai<=9)有M位,不出现是指X1X2...Xn中没有恰好一段等于A1A2..…

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-4990 Reading comprehension Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2329    Accepted Submission(s): 954 Problem Description Read the program below care…

上一节我们介绍了CRF的背景,本节开始进入CRF的正式的定义,简单来说条件随机场就是定义在隐马尔科夫过程的无向图模型,外加可观测符号X,这个X是整个可观测向量.而我们前面学习的HMM算法,默认可观测符号是独立的,但是根据我们的实际语言来说,独立性的假设太牵强,不符合我们的语言规则,因此在HMM的基础上,我们把可观测符号的独立性假设去掉.同时我们知道HMM的解法是通过期望最大化进行求解,而CRF是通过最大熵模型进行求解,下面我们就从定义开始看看什么是CRF: CRF定义这里定义只讲线性链随机场,针…

C - Reading comprehension Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 4990 Appoint description:  System Crawler  (2016-04-25) Description Read the program below carefully then answer the que…

太妙了..通过矩阵乘法来加速递推 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; #define mod 10000 int n; ][]){//一维数组和矩阵相乘 ]={}; ;i<;i++) ;j<;j++) c[j]=(c[j]+(long long)f[i]*a[i][j])%mod; memcpy(f,c,sizeof c); } ][]){//矩…

Read the program below carefully then answer the question.#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")#include <cstdio>#include<iostream>#include <cstring>#include <cmath>#include <algorithm>#include<v…

题目链接: Reading comprehension Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)     Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description   Read the program below carefully then answer the question.#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000&quo…

本文主要针对广告检索领域的查询重写应用,依据查询-广告点击二部图,在MapReduce框架上实现SimRank++算法.关于SimRank++算法的背景和原理请參看前一篇文章<基于MapReduce的SimRank++算法研究与实现>. SimRank++的矩阵形式的计算公式为: 算法主要过程例如以下: Step1: 计算权值矩阵.并获取最大Query编号和最大广告编号. Step2: 以Step1的输出作为输入,迭代计算SimRank相似度. Step3: 计算证据矩阵.并用计算结果修正St…

题意 给一个\(n\times m\)的01矩阵,1代表有墙,否则没有,每一步可以从\(b[i][j]\)走到\(b[i+1][j]\),\(b[i][j-1]\),\(b[i][j+1]\),有两种询问: \(q=1\),将\(b[x][y]\)的状态反转 \(q=2\),计算从\(b[1][x]\)走到\(b[n][y]\)的方案数 分析 先不考虑状态反转的情况,设\(dp[i][j]\)为从第\(i-1\)层经过\(b[i-1][j]\)到达\(b[i][j]\)的方案数 \[ dp[i]…

题目大意:给定序列 1, 2, 5, 10, 21, 42, 85, 170, 341 …… 求第n项 模 m的结果 递推式 f[i]  = f[i - 2] + 2 ^ (i - 1); 方法一: 构造矩阵, 求递推式 方法二: 直接推公式,递推式求和,得到 f[n] = [2 ^ (n + 1) - 1] / 3 奇数, f[n] = [2 ^ (n + 1) - 2] / 3 偶数: 其实还可以进一步化简, 注意到 2 ^ 2k % 3 = 1, 2 ^ (2k + 1) % 3 = 2,…

题意:       给你一短代码,让你优化这个代码,代码如下 #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include<iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include<vector> const int M…

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含…

本文介绍基于最长公共子序列的文本比较算法——Needleman/Wunsch算法.还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting那他们的最长公共子序列为ittn(注:最长公共子序列不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子序列长度为4. 和LD算法类似,Needleman/Wunsch算法用的都是动态规划的思想,两者十分相似. 举例说明:A=GGATCGA,B=GAATTCAGTTA,计算LCS(A,B). 第一步:初始化动态转移矩阵 Needleman/Wunsch…

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可…

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不…

数学什么的....简直是丧心病狂啊好不好 引入:Q1:前n个数中最多能取几个,使得没有一个数是另一个的倍数   答案:(n/2)上取整 p.s.取后n/2个就好了 Q2:在Q1条件下,和最小为多少 答案:从n/2向前枚举,对于每个数,倍增考虑后面选的数有多少个是它的倍数,如果只有一个,就用当前数替换后面的那个 (复杂度:nloglogn) 正文: 一.gcd与exgcd gcd(a,b)=gcd(b%a,a)  exgcd:已知Ax≡B (%C) 则Ax+By=C int g=gcd(A,B,C…

题意: 定义类循环序列为 长度无限,且除了有限个元素外,均满足s[i] ≡ s[i mod N] (i≥N). 现在有数列F,定义为 F[i] = s[i-2]*F[i-1] + s[i-1]*F[i-1],特别的,F[0] = 0, F[1] = 1. 给定正整数K,P,N代表要求输出的答案为F[k] mod P,类循环序列s的长度为N. 接下来给出s[0]..s[n-1]. 然后是一个正整数M,代表不满足循环条件的元素个数. 接下来M行每行两个正整数j,v表示s[j] = v,保证所有j不同…

Div. 2 Multiplication Table (577A) 题意: 给定n行n列的方阵,第i行第j列的数就是i*j,问有多少个格子上的数恰为x. 1<=n<=10^5, 1<=x<=10^9 题解: 送分题…对于每一行,判断是否存在数x即可…也可以枚举x的因子判断是否出现在表内… 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 #include <cstdio> #include <cstring> inline in…

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特…

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状…

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使…