0x3f3f3f3f 0xbfbfbfbf 等的原理及应用

原理 0x的意思其实是十六进制,后面加的数其实就是一个十六进制数. 在十六进制中,我们知道a代表10,b代表11,c代表12,d代表13,e代表14,f代表15. 所以3f3f3f3f这个数用十进制数表示其实就是1061109567,是int中的一个比较大的数.而且在程序中,经常要相加,而这个数*2还是没有超过int的范围,是一个很实用的数. 而0xbfbfbfbf则是一个很小的负数(其实是太大了,超出了int的范围就变成了负数). 应用初始化一个数字,例如:int a = 0x3f3f3f3…

51nod 1103 N的倍数(抽屉原理)

1103 N的倍数题目来源: Ural 1302 基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题一个长度为N的数组A,从A中选出若干个数,使得这些数的和是N的倍数. 例如:N = 8,数组A包括:2 5 6 3 18 7 11 19,可以选2 6,因为2 + 6 = 8,是8的倍数. Input 第1行:1个数N,N为数组的长度,同时也是要求的倍数.(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:数组A的元素.(0 < A[i] &…

UVa 202 Repeating Decimals(抽屉原理)

Repeating Decimals 紫书第3章,这哪是模拟啊,这是数论题啊 [题目链接]Repeating Decimals [题目类型]抽屉原理 &题解: n除以m的余数只能是0~m-1,根据抽屉原则,当计算m+1次时至少存在一个余数相同,即为循环节:存储余数和除数,输出即可. 上面是我查到的,现在让我解释一下: 比如5/43,先是要模拟除法运算,第一步50/43 余7;第二步,70/43 于27... 这样一直取余下去,肯定不会超过43次,就会有余数相同的情况,有相同情况就是找到循环节了.…

1393 0和1相等串鸽笼原理 || 化简dp公式

http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1393 正解一眼看出来的应该是鸽笼原理.记录每个位置的前缀和,就是dp[i][1]表示前i个数中,1的个数.dp[i][0]同理. 然后计算出每一个位置的dp[i][1] - dp[i][0],如果和前面的出现相同,那么这一段就是贡献. 也可以从化简dp公式来看. 也是一样的都dp[i][0] && dp[i][1] 那么设区间为be, en 如果要相同,则需要dp…

HDU-4190-Number Sequence-容斥原理+多重集和的r组合

HDU-4190-Number Sequence-容斥原理+多重集和的r组合 [Problem Description] 给你$n$个数$b_i$,问有多少个长度为$n$序列$a_i$,使得$a_1\cdot a_2\dots a_n=b_1\cdot b_2\dots b_n$.且$a_i>1$. [Solution] 将所有$b_i$分解质因数,并分别统计每个质因数出现的次数,那么可以肯定,所有的$a_i$一定是从这些质因数中选取不同的组合相乘得到的. 假设没…

Codeforces 958C3 - Encryption (hard) 区间dp+抽屉原理

转自:http://www.cnblogs.com/widsom/p/8863005.html 题目大意: 比起Encryption 中级版,把n的范围扩大到 500000,k,p范围都在100以内,然后让你求最小值基本思路: 记sum[i]表示0 - i 的和对 p 取模的值. 1.如果k * p > n,那么与C2的做法一致,O(k*p*n)复杂度低于1e8. 2.如果k * p <= n 那么根据抽屉原理,必有至少k个sum[i]相同, 那么任意取k - 1个相同的 sum[i],记它…

hdu 3183 rmq+鸽巢原理

题目大意: 给你一个数字字符串序列,给你要求删掉的数字个数m,删掉m个数使的剩下的数字字符串的之最小.并输出这个数字: 基本思路; 这题解法有很多,贪心,rmq都可以,这里选择rmq,因为很久没有写rmq的题目了,所以这里先来一发. 至于鸽巢原理,这应该是一个很显而易见的道理,自己去脑补吧. 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #includ…

Codeforces 1188C DP 鸽巢原理

题意:定义一个序列的beauty值为序列中元素之差绝对值的最小值,现在给你一个数组,问所有长度为k的子序列的beauty值的和是多少? 思路:(官方题解)我们先解决这个问题的子问题:我们可以求出beauty值大于等于给你值的序列有多少个(假设为p[i]),那么其实答案就是∑(i从1到max(a)) p[i].怎么求p数组呢?我们先对数组排序,假设现在求p[x], 设dp[i][j]为以第i个元素为结尾,长度为j的子序列的个数.那么所有a[i] - a[j] >= x的j都可以向i转移,所以,我们…

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

node.js学习（三）简单的node程序&&模块简单使用&&commonJS规范&&深入理解模块原理

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

线性判别分析LDA原理总结

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…

[原] KVM 虚拟化原理探究（1）— overview

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac…

H5单页面手势滑屏切换原理

H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v…

.NET Core中间件的注册和管道的构建（1）---- 注册和构建原理

.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解…

python自动化测试（2）-自动化基本技术原理

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1 概述在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2 应用软件逻辑结构数据库应用系统可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体…

CRC、反码求和校验原理分析

3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的…

菜鸟学Struts2——Struts工作原理

在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2…

Objective-C中block的底层原理

先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.…

主成分分析（PCA）原理总结

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维…