以下是一些奇怪的链接有兴趣的可以看看: https://blog.sengxian.com/algorithms/k-dimensional-tree http://zgjkt.blog.uoj.ac/blog/1693 https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree http://homes.ieu.edu.tr/hakcan/projects/kdtree/kdTree.html k-d tree就是一个把一个平面(或超平面)划分的东西… 例如一维情况就是在划分…

用途 做各种二维三维四维偏序等等. 代替空间巨大的树套树. 数据较弱的时候水分. 思想 我们发现平衡树这种东西功能强大,然而只能做一维上的询问修改,显得美中不足. 于是我们尝试用平衡树的这种二叉树结构,做更高维的事情. 继续沿用平衡树的左儿子比自己小.右儿子比自己大的形态.这时发现,如果小于号定义得不好,那么做高维询问的时候就很难做. 发明者想到了这样一个方法:我们每过一层就划分一次超矩形. 具体地,给每一层一个\(type\),表示这一层是按哪一维切割.切割某一维的时候,拿出中位数,然后分成两…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22557068 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 KD树在算法竞赛中主要用来做各种各样的平面区域查询,包含则累加直接返回,相交则继续递归,相离的没有任何贡献也直接返回.可以处理圆,三角形,矩形等判断起来相对容易的平面区域内的符合加法性质的操作. 比如查询平面内欧几里得距离最近的点的距离. kdtree其实有点像搜索,暴力+剪枝. 每次从根结点向下搜索,并…

珂朵莉树(Chtholly Tree)学习笔记 珂朵莉树原理 其原理在于运用一颗树(set,treap,splay......)其中要求所有元素有序,并且支持基本的操作(删除,添加,查找......)来实现区间压缩. 那么区间压缩的意义在于区间推平这是珂朵莉树的核心(如果没有这个操作实际上不一定需要这种算法) ps:若保证有连续相等甚至递增的区间,也可以的(吧?). 可想而知它的操作在于对区间的分裂和合并操作 (为什么?因为这样可以方便而快捷的区间推平) 珂朵莉树的实现 在众多树中因为set这个…

前言 一次模拟赛的\(T3\):传送门 只会\(O(n^2)\)的我就\(gg\)了,并且对于题解提供的\(\text{dsu on tree}\)的做法一脸懵逼. 看网上的其他大佬写的笔记,我自己画图看了一天才看懂(我太蒻了),于是就有了这篇学习笔记. 概念篇/基础运用 算法简介 现在考虑这样一类树上统计问题: 无修改操作,询问允许离线 对子树信息进行统计(链上的信息在某些条件下也可以统计) 树上莫队?点分治? \(\text{dsu on tree}\)可以把它们吊起来打! \(\text{…

从这里开始 动态树问题和Link Cut Tree 一些定义 access操作 换根操作 link和cut操作 时间复杂度证明 Link Cut Tree维护链上信息 Link Cut Tree维护子树信息 小结 动态树问题和Link Cut Tree 动态树问题是一类要求维护一个有根树森林,支持对树的分割, 合并等操作的问题. Link Cut Tree(林可砍树?简称LCT)是解决这一类问题的一种数据结构. 一些无聊的定义 Link Cut Tree维护的是动态森林中每棵树的任意链剖分. P…

如果不谈证明,稍微有点线代基础的人都可以在两分钟内学完所有相关内容.. 行列式随便找本线代书看一下基本性质就好了. 学习资源: https://www.cnblogs.com/candy99/p/6420935.html http://blog.csdn.net/Marco_L_T/article/details/72888138 首先是行列式对几个性质(基本上都是用数学归纳法证): 1.交换两行(列),行列式取相反数 2.由1.得若存在两行(列)完全相同则行列式为0 3.上(下)三角行列式即主…

首先感谢litble的精彩讲解,原文博客: litble的小天地 在学完二叉平衡树后,发现这是只是一个不稳定的垃圾玩意,真正实用的应有Treap.AVL.Splay这样的查找树.于是最近刚学了学了点Splay. 一般地[一般地],Splay有一下操作: insert    插入 find       查找 del        删除 pre        查找前驱 post      查找后缀 Splay    *伸展 其中前几个都是普通二叉查找树就有的操作,Splay操作则是Splay tre…

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ…

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的…

大家可能都知道Expression Tree是.NET 3.5引入的新增功能.不少朋友们已经听说过这一特性,但还没来得及了解.看看博客园里的老赵等诸多牛人,将Expression Tree玩得眼花缭乱,是否常常觉得有点落伍了呢?其实Expression Tree是一个一点就透的特性,只要对其基本概念有了一定的了解,就可以自己发挥出无数的用法.特别是之前对Reflection,泛型等知识有过一些了解的话,就会发现Expression Tree的加入绝对是你工作中的得力助手.如果你是Expressi…

这是一个黑科技,考虑树链剖分后,每个点只会在轻重链之间转化\(log\)次. 考虑暴力是怎么写的,每次枚举一个点,再暴力把子树全部扫一边. \(dsu\ on\ tree.\)的思想就是保留重儿子不清空,每次扫一边轻儿子,再把轻儿子的贡献加上. 关键代码: void Dfs2(R i,R fm,R op){ for(R k=hd[i];k;k=nt[k]) if(to[k]!=fm&&to[k]!=sn[i]) Dfs2(to[k],i,0); if(sn[i])Dfs2(sn[i],i,…

这东西其实就是高维二叉树?(反正我只会二维的) 大概就是把一个高维矩形按每一维分,一个点(及其子树)就表示一个高维区间,乱搞一下,就……没了? //BZOJ4066 "简单"题 //维护N*N矩形,初始全为0,支持两种操作: //1.将格子(x,y)的数字加上A //2.求(x1,y1)到(x2,y2)这个矩形内的数字和 //3.结束程序 //由于平衡性,每5000次插入就暴力重构一次 #include<algorithm> #include<iostream>…

以前其实学过的但是不会拍扁重构--所以这几天学了一下 \(K-D\ Tree\) 的正确打开姿势. \(K\) 维 \(K-D\ Tree\) 的单次操作最坏时间复杂度为 \(O(k\times n^{1-\frac 1k})\) 1.[Violet]天使玩偶/SJY摆棋子 二维 \(K-D\ Tree\). 不过要暴力重构...我终于会了,但不开 \(O_2\) 过不去... \(Code\ Below:\) // luogu-judger-enable-o2 #include <bits/s…

查询算法的流程 如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域 可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明 有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但…

Ext.Net学习笔记22:Ext.Net Tree 用法详解 上面的图片是一个简单的树,使用Ext.Net来创建这样的树结构非常简单,代码如下: <ext:TreePanel runat="server"> <Root> <ext:Node Text="根节点" Expanded="true"> <Children> <ext:Node Text="节点1" Expand…

[dsu on tree][学习笔记] - Candy? - 博客园 题单: 也称:树上启发式合并 可以解决绝大部分不带修改的离线询问的子树查询问题 流程: 1.重链剖分找重儿子 2.sol:全局用桶或者数据结构存信息. ①递归所有的轻儿子,回溯前删除贡献 ②递归重儿子,不删除贡献 ③暴力找所有轻儿子,加入贡献 ④更新x的答案 ⑤如果x是父亲的轻儿子,再把整个子树贡献删除(信息只有子树的,有时可以不用再dfs去重,可以直接清空) 正确性: 一个点的轻儿子会暴力更新到所有信息,重儿子链不会删除贡献…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支 算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念 设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

有丶难,学到自闭 参考的文章: zcysky:[学习笔记]dsu on tree Arpa:[Tutorial] Sack (dsu on tree) 先康一康模板题吧:CF 600E($Lomsat$ $gelral$) 虽然已经用莫队搞过一遍了(可以参考之前写的博客~),但这个还是差距挺大 我们如果对于每个节点暴力统计答案,是$O(N^2)$的复杂度:最坏情况下整棵树是一条链,对于每个节点的统计平均下来是$O(N)$的 具体是怎么做的呢? 对于以当前节点$x$为根的子树,我们建立$cnt$和…

[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每…

一种可以 高效处理 \(k\) 维空间信息 的数据结构. 在正确使用的情况下,复杂度为 \(O(n^{1-\frac{1}{k}})\). K-D Tree 的实现 建树 随机一维选择最中间的点为当前子树的根,每个节点维护当前点的坐标,已经整个子树的矩形坐标. Pink Rabbit 说随机选维度没什么问题. int rt, ID; struct node{ int lc, rc, x[K], L[K], R[K]; } t[N]; inline bool cmp(const node &a,…

目标: 对构建生命周期 (build  lifecycle),Maven仓库 (repositories),依赖管理 (dependency management)和项目对象模型 (Project Object Model)有一个基本的理解 目前不准备深入学习maven故此使用工具ideaj 来帮助学习, 用idea创建一个默认的maven工程,结构如下: 使用idea自带的工具运行maven命令的时候可能会遇到异常: -Dmaven.multiModuleProjectDirectory sy…

Java学习笔记(04) 如有不对或不足的地方,请给出建议,谢谢! 一．对象 面向对象的核心:找合适的对象做合适的事情 面向对象的编程思想:尽可能的用计算机语言来描述现实生活中的事物 面向对象:侧重于对象 1.类和对象的关系 :            类是对同一类事物(对象)的抽象,对象是实际存在的该类的各种实体 创建的对象内存分析: 创建的对象存在栈区,开辟的内存空间存在于堆区,在堆区保存值  …

python3.4学习笔记(十七) 网络爬虫使用Beautifulsoup4抓取内容 Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree). 它提供简单又常用的导航(navigating),搜索以及修改剖析树的操作.它可以大大节省你的编程时间. Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.4.0 documentationhttp://www.crummy…

JProfiler学习笔记   一.安装JProfiler        从http://www.ej-technologies.com/下载5.1.2并申请试用序列号   二.主要功能简介 1．内存剖析 Memory profiler JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图.所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象. 所有对象 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所有对象的包.你可以标记当前值并显示差异值.…

摘要: 发觉在学习react的生态链中,react+react-router+webpack+es6+fetch等等这些都基本搞懂的差不多了,可以应用到实战当中,唯独这个redux还不能,学习redux还学的挺久的. 其中困扰我最久的就是redux的异步数据流的处理.难点主要是概念太多,接触的词太多,而且网上的案例看的头都疼,很容易晕,已经晕了好多次了.后来被我简化之后,终于搞懂了,哈哈.!来来来,今天总结一下,希望对大家有所帮助.不过本人主要是介绍redux的异步操作,如果对redux不是很熟…

引用:http://weimingtom.iteye.com/blog/1483566 (20121108)注意:这篇文章用cdt编译ndk工程的内容已过时(现在可以用adt-bundle,避免配置繁琐的参数),最新版ADT 20.0.3支持右键把Android工程直接添加native特性(即Android工程和CDT Makefile工程合二为一),不需要做太多复杂的设置,而且完全兼容ndk-build命令行编译.当然,因为会执行完全编译,所以如果经常clean,又想加快编译速度,得另想方法.…

一. KNN原理: 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类.伪代码如下: 1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2)按照距离从小到大排序 3)选取与当前点距离最小的k个点 4)确定这k个点所在类别的出现频率 5)返回这K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 import numpy as np # 读取数据 def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayLin…

JProfiler学习笔记    推荐文章:JProfiler 入门教程 一.安装JProfiler        从http://www.ej-technologies.com/下载5.1.2并申请试用序列号   二.主要功能简介 1．内存剖析 Memory profiler JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图.所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象. 所有对象 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所…

目录 . 相关阅读材料 . <加密与解密3> . [经典文章翻译]A_Crash_Course_on_the_Depths_of_Win32_Structured_Exception_Handling.pdf . < DAY安全: 软件漏洞分析技术> 2. 数据结构分析 二. KTHREAD KTHREAD(内核层线程对象).再次重复说明一点: windows内核中的执行体(ETHREAD, EPROCESS) 负责各种与管理和策略相关的功能,而内核层(或微内核)(KTHREAD,…