[SDOI 2013]森林

[BZOJ 3123] [SDOI 2013]森林(可持久化线段树+并查集+启发式合并)

[BZOJ 3123] [SDOI 2013]森林(可持久化线段树+启发式合并) 题面给出一个n个节点m条边的森林,每个节点都有一个权值.有两种操作: Q x y k查询点x到点y路径上所有的权值中,第k小的权值是多少.此操作保证点x和点y连通,同时这两个节点的路径上至少有k个点. L x y在点x和点y之间连接一条边.保证完成此操作后,仍然是一片森林. 分析用并查集维护连通性以及每个联通块的大小用主席树维护路径上第k大,第x棵主席树维护的是节点x到根的链上权值的出现情况,类似[BZOJ2…

Description 题库链接给你 $n$ 个节点,初始 $m$ 条边, $t$ 组操作.让你支持: 询问树上路径点权 $K$ 小: 支持加边操作. 强制在线,所有状态保证是一个树(森林). $1\leq n,m,t\leq 8\cdot 10^4$ Solution 分别考虑这道题的两个子问题,显然一个是主席树的板子,另一个是 $LCT$ 的板子. 这两者不好结合,干脆丢掉一个. 查询 $K$ 小,暴力的话显然是不可行的.但动态连边我们是可以用启发式合并将复杂度…

「BZOJ 3123」「SDOI 2013」森林「启发式合并」

题意你有一个森林,你需要支持两个操作查询两个结点路径上权值第$k$小两个点之间连一条边强制在线,结点数$\leq 8\times 10^4$ 题解如果可以离线,这就是一个主席树板子题,每个点开一个主席树表示树上的前缀和.询问的时候拿出来$4$棵主席树,$x,y,lca(x,y)$和$fa(lca(x,y))$,然后每次用$x,y$的信息减去$lca(x,y),fa(lca(x,y))$的信息就能得到这条链的信息这里要求在线,可以考虑启发式合并,比如连接\(…

BZOJ 3203 sdoi 2013 保护出题人

由于样例解释很清晰,所以很容易得到以下结论: 1.每一关都是独立的,且僵尸的相对位置不会变 2.每一关的攻击力=Max(sum(i)/dis(i)) 其实sum(i)是僵尸攻击力的前缀和,dis(i)是距离然后因为输入是每次在队头添加,所以我们可以把前缀和转换成后缀和攻击力=Max( (sum_i-sum_j)/(x_i+i*d-j*d) ) 这显然是一个斜率的式子,又因为僵尸的相对位置不变所以我们可以维护一个下凸壳,之后每次在凸壳上三分最优解即可 #include<cstdio> #i…

[SDOI 2013]方程

Description 题库链接求不定方程 $x_1+x_2+\cdots +x_n=m$ 的正整数解的个数,并且要求满足限定: $\forall i\in[1,n_1] x_i\leq a_i,\forall i\in[1,n_2] x_{n_1+i}\geq a_{n_1+i}$ .对 $p$ 取模, $t$ 组询问. $n\leq 10^9,n_1\leq 8,n_2\leq 8,m\leq 10^9, p\leq 437367875,t\leq 5$ Solutio…

解题：SDOI 2013 保护出题人

题面首先是愉快的推式子 $dp[i]=max(dp[i],\frac{sum[i]-sum[j-1]}{x[i]+(i-j)*d})(1<=j<=i<=n)$(考虑有一只僵尸正好走到门前被打死,这样最优) 然后发现这个玩意好像和平时的斜率优化不太一样,好像这个式子自己就是一个斜率,我们把它分成和$i$,$j$有关的两坨,这样清楚一点 $dp[i]=max(dp[i],\frac{(sum[i])-(sum[j-1])}{(x[i]+d*i)-(d*j)})$ 这样很清楚了,对于每个$i…

bzoj 3202 [Sdoi 2013] 项链 —— 置换+计数

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3202 参考了博客: https://www.cnblogs.com/zhoushuyu/p/9657640.html https://www.cnblogs.com/DUXT/p/5957944.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral https://blog.csdn.net/Maxwei_wzj/article/details/83184…

[SDOI 2013] 直径

[题目链接] https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3124 [算法] 树的直径 [代码] #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 200010 struct edge { int to,w,nxt; } e[MAXN << ]; int i,n,s,t,cnt,tmp,tot,u,v,w,l,r; long long mx; int path[M…

[日常摸鱼]bzoj3122 [Sdoi]2013 随机数生成器

又是写了一晚上才过的题- 题意:有一个数列$x_n=(ax_{n-1}+b) mod p$,给你$x_1,a,b,p,t$,求最小的$x_i=t$的$i$,可能不存在一开始很自然的推出了式子$x_n \equiv a^{n-1}x_1+b*\frac{a^{n-1}-1}{a-1} \pmod p$ 这时候如果$a=1$的话就特判一下然后用exgcd做否则让$x_n=T$得到$a^{n-1}*(ax_1-x_1+b) \equiv (a-1)T+b \pmod p$ 如果$ax_1-x_1+…

HNOI 2012 永无乡

codevs 1477 永无乡 http://codevs.cn/problem/1477/ 2012年湖南湖北省队选拔赛时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目描述 Description 永无乡包含 n 座岛,编号从 1 到 n,每座岛都有自己的独一无二的重要度,按照重要度可以将这 n 座岛排名,名次用 1 到 n 来表示.某些岛之间由巨大的桥连接,通过桥可以从一个岛到达另一个岛.如果从岛 a 出发经过若干座(含 0 座)桥可以到达岛 b,则称岛 a 和岛 b 是连…

[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部…

随机森林（Random Forest）

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是…

深度森林DeepForest

级联森林(Cascade Forest) 级联森林结构的图示.级联的每个级别包括两个随机森林(蓝色字体标出)和两个完全随机树木森林(黑色). 假设有三个类要预测,因此,每个森林将输出三维类向量,然后将其连接以重新表示原始输入.注意,要将前一级的特征和这一级的特征连接在一起——在最后会有一个例子,到时候再具体看一下如何连接. 给定一个实例(就是一个样本),每个森林会通过计算在相关实例落入的叶节点处的不同类的训练样本的百分比,然后对森林中的所有树计平均值,以生成对类的分布的估计.如下图所示,其中红色…

随机森林（Random Forest），决策树，bagging， boosting（Adaptive Boosting，GBDT）

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做…

[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）-转载

作者:Poll的笔记博客出处:http://www.cnblogs.com/maybe2030/ 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场…

随机森林（Random Forest，简称RF）

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加…

随机森林（Random Forest）详解（转）

来源: Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛…

ThoughtWorks 技术雷达（2013年5月）

ThoughtWorks技术雷达(2013年5月) 作者ThoughtWorks技术战略委员会发布于六月 25, 2013| 讨论新浪微博腾讯微博豆瓣网 Twitter Facebook linkedin 邮件分享更多 12 稍后阅读我的阅读清单技术多年来,团队和组织都已经看到了围绕技术学科进行专业细分的危险性.当我们就高级应用听取专家的建议时,开发人员至少应当了解用户界面,数据库和数据科学等业界新宠的基础知识.当高级应用需要深入的专业知识时,我们要在所有开发人员使用基础统计分析…

随机森林分类器（Random Forest）

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结集成学习.Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

2013.5.3 - KDD第十五天

今天上午把昨天的想法给中秋发过去了,然后我就开始科普随机森林: 随机森林是一种比较新的机器学习模型.经典的机器学习模型是神经网络,有半个多世纪的历史了.神经网络预测精确,但是计算量很大.上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a),即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果.随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度.随机森林对多元公线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡的数…

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