【TP SRM 703 div2 250】AlternatingString】的更多相关文章

Problem Statement A string of zeros and ones is called an alternating string if no two adjacent characters are the same. Examples of alternating strings: "1", "10101", "0101010101". You are given a string s. Each character of…
Problem Statement You are given four ints: n, k, x, and y. The ints n and k describe a simple undirected graph. The graph has n nodes, numbered 1 through n. Two distinct vertices i and j are connected by an edge if and only if gcd(i, j) > k. Here, gc…
Problem Statement You are given two ints: n and m. Let D be the number of permutations of the set {1,2,-,n+m} such that the first m values are not fixed points of the permutation. Formally, we are interested in permutations p such that for each j bet…
Problem Statement Alice has a string s of lowercase letters. The string is written on a wall. Alice also has a set of cards. Each card contains a single letter. Alice can take any card and glue it on top of one of the letters of s. She may use any su…
Problem Statement You are given a vector t that describes a rectangular table of zeroes and ones. Each character in t is either '0' or '1'. We say that a table is nice if there are two sequences x, y of zeroes and ones such that for each valid pair o…
今天第一次做topcoder,没有比赛,所以找的最新一期的SRM练习,做了第一道题. 题目大意是说 给一个数字字符串,任意交换两位,使数字变为最小,不能有前导0. 看到题目以后,先想到的找规律,发现要从后向前找数字串中最小的数,放在数字串中尽可能靠前的位置,数字最小.用这个贪心.找规律的方法,写代码,然后提交测试. 但最后,写出的代码不能过几组数据,感觉边界的数据非常容易考虑不周而出错,比如第一个数字是否为最小,数字串中是否有零等. 看了其他人的代码(http://www.cnblogs.com…
做了一道题,对了,但是还是掉分了. 第二道题也做了,但是没有交上,不知道对错. 后来交上以后发现少判断了一个条件,改过之后就对了. 第一道题爆搜的,有点麻烦了,其实几行代码就行. 250贴代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> #include <cmath> #include <cstdio> #include <algorithm> #include…
第一次做tc 的比赛,一点也不懂,虽然题目做出来了, 但是,也没有在比赛的时候提交成功.. 还有,感谢一宁对tc使用的讲解.. 贴一下代码..... #include <cstring> #include <vector> #include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; class DivideByZero { public: int CountNumbers(vector<int&…
# [Codeforces #312 div2 A]Lala Land and Apple Trees 首先,此题的大意是在一条坐标轴上,有\(n\)个点,每个点的权值为\(a_{i}\),第一次从原点开始走,方向自选(<- or ->),在过程中,若遇到一个权值>0的点,则将此权值计入答案,并归零.当次.此方向上的所有点均为0后,输出此时的答案. 然后,进行分析: 我们很容易想到这是一个贪心,我们将正的和负的分别存入两个数组,最初的方向为: \(zhengsum > fusum…
[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.…
前言 最近几天我们前前后后基本将iScroll源码学的七七八八了,文章中未涉及的各位就要自己去看了 1. [iScroll源码学习03]iScroll事件机制与滚动条的实现 2. [iScroll源码学习02]分解iScroll三个核心事件点 3. [iScroll源码学习01]准备阶段 4. [iScroll源码学习00]模拟iScroll 我们学习源码的目的绝不是学习人家的源码,而是由高手的代码里面学习思想,或者研究解决方案,就拿我们这次学习iScroll,我的目的就是 “抄袭”,我今天就针…
[D3.V3.js系列教程]--(十四)有路径的文字 1. 在 svg 中插入一個 text // 在 body 中插入一個 svg var svg = d3.select('body').append('svg');   // 在 svg 中插入一個 text svg.append('text') .attr('x', 10) .attr('y', 20) .style('fill', 'steelblue') .style('font-size', '24px') .style('font-…
[D3.V3.js系列教程]--(十五)SVG基本图形绘制 1.path <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>testD3-13-path.html</title> <script type="text/javascript" src="http://localhost:8080/spring/j…
[D3.V3.js系列教程]--(十二)坐标尺度 1.多种类型的缩放尺度 Quantitative Scales Linear Scales Identity Scales Power Scales 可以参考https://github.com/mbostock/d3/wiki/Quantitative-Scales 我们一般采用线性缩放 2.定义域和值域 定义域范围domain([100, 500]) 值域范围.range([10, 350]) var scale = d3.scale.lin…
原文:[ASP.NET Web API教程]3.3 通过WPF应用程序调用Web API(C#) 注:本文是[ASP.NET Web API系列教程]的一部分,如果您是第一次看本博客文章,请先看前面的内容. 3.3 Calling a Web API From a WPF Application (C#) 3.3 通过WPF应用程序调用Web API(C#) 本文引自:http://www.asp.net/web-api/overview/web-api-clients/calling-a-we…
[iScroll源码学习01]准备阶段 - 叶小钗 时间 2013-12-29 18:41:00 博客园-原创精华区 原文  http://www.cnblogs.com/yexiaochai/p/3496369.html 主题 iScroll HTML JavaScript ① viewport相关知识点(device-width等) ②  CSS3硬件加速 ③ 如何暂停CSS动画 ④ e.preventDefault导致文本不能获取焦点解决方案 ...... 当然,我们写的demo自然不能和…
[JAVA零基础入门系列](已完结)导航目录 Day1 开发环境搭建 Day2 Java集成开发环境IDEA Day3 Java基本数据类型 Day4 变量与常量 Day5 Java中的运算符 Day6 Java字符串 Day7 Java输入与输出 Day8 Java的控制流程 Day9 Java中的那个大数值 Day10 Java中的数组 Day11 Java中的类和对象 Day12 Java类的简单应用 Day13 Java类的继承与多态 Day14 Java对象的克隆 Day15 对象的比…
在洛谷上复制的题目! P3154 [CQOI2009]循环赛 题目描述 n队伍比赛,每两支队伍比赛一次,平1胜3负0. 给出队伍的最终得分,求多少种可能的分数表. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含一个正整数n,队伍的个数.第二行包含n个非负整数,即每支队伍的得分. 输出格式: 输出仅一行,即可能的分数表数目.保证至少存在一个可能的分数表. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 6 5 6 7 7 8 8 输出样例#1: 复制 121 说明 N<=8 就是一个很暴力的搜索,然而在$vjudge$…
[JVM 知识体系框架总结] https://www.cnblogs.com/mousycoder/p/11612448.html JVM 内存分布 线程共享数据区:方法区->类信息,静态变量堆->数组对象 线程隔离区虚拟机栈-> 方法本地方法栈->本地方法库 native 堆.程序计数器 JVM 运行数据 程序计数器 线程隔离 ,比较小的内存空间,当前线程所执行的字节码的行号线程是一个独立的执行单元,由 CPU执行唯一没有 OOM 的地方,由虚拟机维护,所以不会出现 OOM 虚拟…
文章太长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典极品 : 三大本< Java 高并发 三部曲 > 面试 + 大厂 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试+大厂+涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试+大厂+涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 资源宝库: Java 必备 百度网盘资源大合集 价值>1…
快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,…
数据结构看python 作者:白宁超 2016年10月9日14:04:47 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:篇…
[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 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha…
[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 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…
[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 SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…
上一篇我已经给大家介绍AntORM的框架[ASP.NET程序员福利]打造一款人见人爱的ORM(一),今天就来着重介绍一下如何使用这套框架 1>AntORM 所有成员 如果你只想操作一种数据库,可以针对不同数据库选择独立的dll Asp.net 4.+ 说明 依赖 Ant.ORM.dll 负责实体和数据库之间解析 Ant.Data.dll Ant.Data.dll 数据库访问层 MySql.Data.dll System.Data.SQLite.dll Oracle.ManagedDataAcce…
[bb平台刷课记]wireshark结合实例学抓包 背景:本校形势与政策课程课需要在网上观看视频的方式来修得学分,视频网页自带"播放器不可快进+离开窗口自动暂停+看完一集解锁下一集(即不能同时刷多集)"的神奇技能,鉴于视频一共有十多集每集30多分钟,广大学子苦不堪言(此乃背景~) 身为技术人,当然不能容忍这种浪费时间的事情发生!时间是最宝贵的应该用来学习!学习!学习!(滑稽)所以我最初做了一个基于按键精灵+图像识别的小(刷)助(课)手(器),但是明显缺点就是课虽然能自动刷了,但是电脑要…
[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 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后…
[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 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…
[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 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最…