题目一:Ants 传送门 题目描述 输入 输出 样例 样例输入 样例输出 分析 一句话题意:有n只蚂蚁在木棍上爬行,每只蚂蚁的速度都是每秒1单位长度,现在给你所有蚂蚁初始的位置(蚂蚁运动方向未定),蚂蚁相遇会掉头反向运动,让你求出所有蚂蚁都·掉下木棍的最短时间和最长时间. 如果没有思路的话,我们可以先模拟一下 这是一个长度为10的木棍,我们假设6.8两个位置上分别有一只蚂蚁 如果它们都朝着左边走,那么6号节点上的蚂蚁需要花费6s才能从木棍上掉下来,8号节点上的蚂蚁需要花费8秒才能掉下来 如果都朝…

Linear world Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4426   Accepted: 1006 Description The Disc, being flat, has no real horizon. Any adventurous sailors who get funny ideas from staring at eggs and oranges for too long and set o…

题目大意 一个长度为\(lm\)的环上有\(n\)只蚂蚁,告诉你每只蚂蚁的位置和朝向,每只蚂蚁会向前爬,速度为\(1m/s\),两只蚂蚁相遇后都会掉头,问你\(t\)秒后每只蚂蚁的位置. \(n\leq 100000\) 题解 ypl大神把这个东西叫做弹性碰撞.有两个定理: ypl定理1:如果忽略个体之间的差异, 那么每个物体的运动可以看作是独立的. ypl定理2:如果不忽略个体之间的差异, 那么物体之间的相对顺序不会发生改变. 如果这不是一个环,而是一条直线,那就很简单了.我们可以把最终位置排…

Description An army of ants walk on a horizontal pole of length l cm, each with a constant speed of 1 cm/s. When a walking ant reaches an end of the pole, it immediatelly falls off it. When two ants meet they turn back and start walking in opposite d…

  Linear world 题目大意:一些人生活在线性世界中,到达线性世界两端就会消失,两个人的前进方向有两个,相遇会改变各自相遇方向,求最后一个人掉下的人的名字和时间. 其实这一题就是弹性碰撞的模型,所谓弹性碰撞的模型是两个物体相碰后会改变方向,但是可以看成是各自擦身而过,这个模型可以很快速求解与端点的问题 但是这一题还问你一个问题,就是你要找到这个人的名字,这个我一开始,没有想到,只能参考一下别人的代码了 http://www.cnblogs.com/gtarcoder/p/4908715…

在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-ii.html 它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似,但是最后要用到一个公式: 说明:m为bitmap总位数,u为0的个数,最后的结果为n的一个估计,且为最大似然估计(MLE). 那么问题来了,最大似然估计是什么东东…

一.前言 最近一段时间,网站经常出现两个问题: 1.内存占用率一点点增高,直到将服务器内存占满. 2.访问某个页面时,页面响应过慢,CPU居高不下. 初步判断内存一点点增多可能是因为有未释放的资源一直在占用内存,而cpu居高不下可能是因为执行了耗时的操作. 下面我们就使用ANTS Performance Profiler和ANTS Memory Profiler这两个工具来分析具体原因. ------------------------------------------------------…

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或…

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(…

线性分式变换(linear fractional transformation)的名称来源于其定义的形式:(ax+b)/(cx+d),其中分子分母是线性的,然后最外层是一个分式形式,所以叫做这个名字,但是这个名字其实基本没有对其几何的或者(可能的)物理内涵进行任何的解释或者表达,根据<Convex Optimization>中Remark 2.2对其的解释,这个线性分式变换可以分解为:P^-1QP(x),其中x就是初始的n维变量,首先P是一个逆透视变换(perspective transfor…