对于高度相同的一段可以合并,用链表从左往右维护这些连续段,每段维护以下信息: $l,r$:表示区间的左右端点. $t,a$:表示在第$t$天结束时它的高度是$a$. $b$:当阳光在左边时它是否会长高. $c$:当阳光在右边时它是否会长高. 令$sa[i],sb[i]$分别表示前$i$天中阳光在左/右边的天数,那么显然第$i$天这一段的高度为$a+b(sa[i]-sa[t])+c(sb[i]-sb[t])$. 对于相邻的两段,根据其$b$和$c$,可以得出它们合并的时间. 一天一天进行模拟,每天…

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

SQL> select TS# from v$tablespace where name='ABC' ; TS# ---------- 6 set serverout on set verify off set lines 200 set pages 2000 DECLARE v_ts_id number; not_in_awr EXCEPTION; v_ts_name varchar2(200) := UPPER('&Tablespace_Name'); v_ts_block_size n…

FP - growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法.FP是frequent pattern的简称,即常在一块儿出现的元素项的集合的模型.通过将数据集存储在一个特定的FP树上,然后发现频繁项集或者频繁项对.通常,FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上. FP树与一般的树结构类似,但它通过链接(Link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表. 上图是一棵FP树,一个元素项可以在一棵FP树种出现多次,FP树的节点会存储项集的出现频率,每个项集会以路…

[Cerc2015]Kernel Knights Time Limit: 2 Sec Memory Limit: 512 MBSubmit: 5 Solved: 4[Submit][Status][Discuss]Description “Jousting”是一种让骑士在高速骑行中用木制长矛相互攻击对方的中世纪竞技游戏.现在,一共有2n个骑士进入一场“Jousting”锦标赛.骑士们被平均分配到2个house.竞赛开始时,所有骑士都会对另一个house的骑士之一发起挑战.一组解被定义为一个集合S…

https://support.microsoft.com/en-us/kb/2664150 How to control PrincipalObjectAccess table growth in Microsoft Dynamics CRM 2011 Email Print SYMPTOMS After you use Microsoft Dynamics CRM 2011, you may notice that the size of the SQL table PrincipalO…

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所…

*** Terminating app due to uncaught exception 'com.google.greenhouse', reason: 'Error Domain=com.google.greenhouse Code=-102 "Unable to correctly configure subspec Analytics" UserInfo=0x79c081b0 {NSLocalizedFailureReason=Tracking ID must not be…

FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显. 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想.还是以如下数据为例. 每一行表示一条交易,共有9行,既…

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所…