传送门:QAQQAQ(题面翻译) 以后博客可能一直咕咕咕了.一些做题的思考可能会直接放在代码里而不是单独写博客,因为这样太浪费时间,只有一些比较新的题才会单独写博客 思路:对于这种构造可行解使得权值和恰好为某一值的题,一般都是先求出可以构造出来的最大和最小值,然后从某个极值按照一定方法进行连续修改 我们考虑每一条边对于答案的贡献:若边$E(u,v)$把数分成$U,V$两颗子树,则该边最大的贡献是$min(sz[U],sz[V])$,最小是$sz[U]\mod2$. $min$太难处理,所以想一种…

根据$dis(x,y)=d[x]+d[y]-2d[lca(x,y)]$,由于所有点都出现了1次,距离即$\sum_{i=1}^{n}d_{i}-2\sum d[lca(x,y)]$(以下假设根深度为0) 构造:以重心$r$为根,选择$r$的所有儿子中子树大小最大的两个,从这两颗子树中各选一个点匹配并删除,利用重心性质可以使得所有$d[lca(x,y)]=0$,即得到答案最大值$\sum_{i=1}^{n}d_{i}$(距离与根无关) 答案要求为$k$,令$k'=\frac{\sum_{i=1}^…

对这棵树重心情况分类讨论: 1.若这棵树存在两个重心,分别记作$x$和$y$,如果将$(x,y)$断开,两棵子树大小都相同(都为$\frac{n}{2}$),此时$p_{i}$与$i$必然不同属于一个连通块中,证明如下: 考虑若$p_{i}$与$i$在一个连通块中,则必然有$p_{j}$和$j$也在同一个连通块中且与$i$不同,将其交换一定更优 将距离拆为两颗子树内部+$(x,y)$,即有$mx=2\sum dep_{i}(以(x,y)为根)+n$,方案数为$(\frac{n}{2}!)^{2}…

目录 0 引言 0.1 所谓构造题 0.2 重点是动机 (motivation) 1 实践出真知 1.1 「CSP-S 2021」「洛谷 P7915」回文 1.1.1 题目大意 1.1.2 解题过程 1.2 「ARC 110F」Esoswap 1.2.1 题目大意 1.2.2 解题过程 1.3 「多校联训」子集 1.3.1 题目大意 1.3.2 解题过程 1.4 小结 2 拼盘得正解 2.1 「CF 1450C2」Errich-Tac-Toe (Hard Version) 2.1.1 题目大意…

String Matching: Levenshtein distance Purpose: to use as little effort to convert one string into the other Intuition behind the method: replacement, addition or deletion of a charcter in a string Steps Step Description 1 Set n to be the length of s.…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48814183 在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了. from scipy import spatial 距离计算 矩阵距离计算函数 矩阵参数每行代表一个观测值,计算结果就是每行之间的metric距离.Distance matrix computation from a collection of raw observation vectors store…

一篇BMVC18的论文,关于semantic keypoints matching.dense matching的工作,感觉比纯patch matching有意思,记录一下. 1. 摘要 提出一种针对correspondence matching的直接解决方案.没有采用一贯的基于正负样本对(一般需要困难负样本挖掘)的解决方案,本文提出了一种相似性热图生成器(similarity heatmap generator )来直接处理.对于所有query points直接在目标图像中生成相似性热图.结果…

1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose matching networks that map a small labelled support set and an unlabelled example to its label. Then they defi…

Hausdorff Distance(豪斯多夫距离) 参考博客:http://cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/main.html 理解: Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式. 假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A))        …

最小编辑距离的定义:编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离.是指两个字串之间,由一个转成还有一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包含将一个字符替换成还有一个字符.插入一个字符,删除一个字符. 比如将kitten一字转成sitting: sitten(k→s) sittin(e→i) sitting(→g) 年提出这个概念. Thewords `computer' and `commuter' are very similar, and a change of…