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[51nod1709]复杂度分析
】的更多相关文章
【树论 倍增】51nod1709 复杂度分析
倍增与位运算有很多共性:这题做法有一点像「线段树上二分」和「线段树套二分」的关系. 给出一棵n个点的树(以1号点为根),定义dep[i]为点i到根路径上点的个数.众所周知,树上最近公共祖先问题可以用倍增算法解决.现在我们需要算出这个算法精确的复杂度.我们定义计算点i和点j最近公共组先的精确复杂度为bit[dep[i]-dep[lca(i,j)]]+bit[dep[j]-dep[lca(i,j)]](bit[i]表示i在二进制表示下有多少个1,lca(i,j)表示点i和点j的最近公共祖先).为了计…
[51nod1709]复杂度分析
给出一棵n个点的树(以1号点为根),定义dep[i]为点i到根路径上点的个数.众所周知,树上最近公共祖先问题可以用倍增算法解决.现在我们需要算出这个算法精确的复杂度.我们定义计算点i和点j最近公共组先的精确复杂度为bit[dep[i]-dep[lca(i,j)]]+bit[dep[j]-dep[lca(i,j)]](bit[i]表示i在二进制表示下有多少个1,lca(i,j)表示点i和点j的最近公共祖先).为了计算平均所需的复杂度为多少,请你帮忙计算任意两点计算最近公共组先所需复杂度的总和.即计…
51nod1709复杂度分析
题解: 注意到,如果第j位有贡献,那么从i往上跳2^j,然后不能再跳超过2^j. 因此可以考虑倍增. 代码: #include<bits/stdc++.h> typedef long long ll; using namespace std; ,M=N<<; ]; ],fae[N][],num[N],pos[N],TIM,sz[N]; ll sum[N],sume[maxn<<],ans; int k,n,m,ra,fh; char rx; inline int rea…
相似度分析,循环读入文件(加入了HanLP,算法第四版的库)
相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可: http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm /*********************************************************** * @Title : SimilarityAnalyse.java * @Package : lsg.hawei.hanlp * @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么) * @author…
文本离散表示(三):TF-IDF结合n-gram进行关键词提取和文本相似度分析
这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h…
八大排序算法详解(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析 适用场景)
一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较…
八大排序算法——堆排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)
一.动图演示 二.思路分析 先来了解下堆的相关概念:堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆:或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆.如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 小顶堆:arr[i]…
八大排序算法——希尔(shell)排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)
一.动图演示 二.思路分析 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 简单插入排序很循规蹈矩,不管数组分布是怎么样的,依然一步一步的对元素进行比较,移动,插入,比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列,数组末端的0要回到首位置很是费劲,比较和移动元素均需n-1次. 而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略,通过某个增量将数组元素划分为若干组,然后分组进行插入排序,随后逐步缩…
八大排序算法——基数排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)
一.动图演 二.思路分析 基数排序第i趟将待排数组里的每个数的i位数放到tempj(j=1-10)队列中,然后再从这十个队列中取出数据,重新放到原数组里,直到i大于待排数的最大位数. 1.数组里的数最大位数是n位,就需要排n趟,例如数组里最大的数是3位数,则需要排3趟. 2.若数组里共有m个数,则需要十个长度为m的数组tempj(j=0-9)用来暂存i位上数为j的数,例如,第1趟,各位数为0的会被分配到temp0数组里,各位数为1的会被分配到temp1数组里...... 3.分配结束后,再依次从…
八大排序算法——归并排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)
一.动图演示 二.思路分析 归并排序就是递归得将原始数组递归对半分隔,直到不能再分(只剩下一个元素)后,开始从最小的数组向上归并排序 1. 向上归并排序的时候,需要一个暂存数组用来排序, 2. 将待合并的两个数组,从第一位开始比较,小的放到暂存数组,指针向后移, 3. 直到一个数组空,这时,不用判断哪个数组空了,直接将两个数组剩下的元素追加到暂存数组里, 4. 再将暂存数组排序后的元素放到原数组里,两个数组合成一个,这一趟结束. 根据思路分析,每一趟的执行流程如下图所示: 三.负杂度分析…