RMQ——区间最小查询,实际情况往往不是查询最小值,而是查询区间特定信息.一般要求在logn的级别实现查询or修改. RMQ三种实现 1.BIT BIT给我的感觉就是神迹一般数学的巧合,关于它的原理就不作解释了. BIT的实现十分简单,但是要支持高级的功能的话,思考的复杂度会很高. 2.线段树 思考比较直观,顶多是通过花样维护区间信息来支持更多高级功能,但是比起BIT的话实现难度稍高. 3.分桶法 结构比较特殊,对付一些特别的问题会比较方便.…

RMQ问题小结 by Wine93 2014.1.14   1.算法简介 RMQ问题可分成以下2种 (1)静态RMQ:ST算法 一旦给定序列确定后就不在更新,只查询区间最大(小)值!这类问题可以用倍增的ST算法进行预处理 预处理:O(nlogn) 查询:O(1) (2)动态RMQ:线段树 要更新一些值,还有询问 更新:O(logn) 查询:O(logn) 2.相关题目 (1)静态RMQ 1.POJ 3264 Balanced Lineup(一维静态RMQ模板题) http://poj.org/p…

浅谈RMQ Today,我get到了一个新算法,开心....RMQ. 今天主要说一下RMQ里的ST算法(Sparse Table). RMQ(Range Minimum/Maximum Query),意思是对于一段区间,查询最大值或最小值的一种数据结构.首先,我们很容易想到线段树,时空复杂度均为O(nlogn),但是RMQ的优越之处就在于它查询是O(1)的. 首先,我们先说一下RMQ的大体思想.用动态规划的想法来预处理出一些强大的式子.我们定义f[i][j],这是RMQ算法最核心的地方,关于f数…

A simple rmq problem 题目大意:给定一个长度为$n$的序列,给出$m$个询问:在$[l,r]$之间找到一个在这个区间里只出现过一次的最大的数. 注释:$1\le n\le 10^5$,$1\le mle 2\cdot 10^5$. 想法: 我的第一想法是莫队. 结果发现是强制在线(离线我也不会... 想了想其实$KD-Tree$还是比较显然的. 我们设$l_i$表示$a_i$上一次出现的位置,$r_i$表示下一次. 紧接着我们把第$i$个数转化为三维坐标轴上的点$(l_i,i…

Rmq Problem bzoj-3339||mex bzoj-3585 题目大意:给定一个长度为n的数列a,多次讯问区间l,r中最小的不属于集合{$A_l,A_{l+1}...A_r$}的非负整数. 注释:n,q$\le$200,000 ; 0$\le A_i \le$200,000 ; $A_i$均为非负整数,1<=l<=r<=n,l和r均为正整数. 想法:网上很多其他的算法(suika:离线+莫队,WinnieChen:在线权值线段树),我们来聊一聊离线加线段树. 首先,我们将询问…

LCA 近期公共祖先 小结 以poj 1330为例.对LCA的3种经常使用的算法进行介绍,分别为 1. 离线tarjan 2. 基于倍增法的LCA 3. 基于RMQ的LCA 1. 离线tarjan /*poj 1330 Nearest Common Ancestors 题意: 给出一棵大小为n的树和一个询问(u,v), 问(u,v)的近期公共祖先. 限制: 2 <= n <= 10000 思路: 离线tarjan */ #include<iostream> #include<…

一直想写个总结,不过实在太忙了,所以一直拖啊拖啊,拖到现在,不过也好,有了这段时间的沉淀,发现自己又有了小小的进步.哈哈...... 原想框架开发的相关开发步骤.文档.代码.功能.部署等都简单的讲过了,就此了结本系列文章,经过这段日子的深入学习,发现本系列文章讲的还是太肤浅了,很多东西都没有讲到,也没有说明白.所以过段时间空闲些了,会继续从理论上来讲解怎么去设计一个框架(也算是给自己定个目标,加加压力),有了前面的代码了解,再学习理论相信大家也更容易接受了. 小结 学习如逆水行舟,不进则退,当能…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上…

iOS--->微信支付小结 说起支付,除了支付宝支付之外,微信支付也是我们三方支付中最重要的方式之一,承接上面总结的支付宝,接下来把微信支付也总结了一下 ***那么首先还是由公司去创建并申请使用微信支付所需的信息 1.接下来就是微信支付的集成步骤了,参考着开发文档来,非常简单的 下载SDK,项目中导入所需的文件WxPay文件夹中,注意其中的.a文件容易丢失 2.根据文档对其中支持的非arc进行设置 3.设置微信支付的URL types 4.接下来就是代码内部的事情了,做支付我们知道首先需要在ap…

一:编辑被键盘遮挡的问题 参考自:http://blog.csdn.net/windkisshao/article/details/21398521 1.自定方法 ,用于移动视图 -(void)moveInputBarWithKeyboardHeight:(float)_CGRectHeight withDuration:(NSTimeInterval)_NSTimeInterval; 2.注册监听 NSNotificationCenter *defaultCenter = [NSNotific…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

前言 总括:详细讲述Cookie,LocalStorge,SesstionStorge的区别和用法. 人生如画,岁月如歌. 原文博客地址:Javascript本地存储小结 知乎专栏&&简书专题:前端进击者(知乎)&&前端进击者(简书) 1. 各种存储方案的简单对比 Cookies:浏览器均支持,容量为4KB UserData:仅IE支持,容量为64KB Flash:100KB,非HTML原生,需要插件支持 Google Gears SQLite :需要插件支持,容量无限制…

写在前面 HTML5出来已经很久了,然而由于本人不是专业搞前端的,只知道有这个东西,具体概念有点模糊(其实就是一系列标准规范啦):因此去年(2015.11.09),专门对HTML5做了个简单的小结,今天正好看到,整理一下放到我的博客,以免丢失.有错误请指正. 另外,转载请注明链接http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5578011.html,虽然内容比较简单,但也是花了不少时间整理的. 什么是HTML5 简单地说,HTML5就是一系列用来制定现代富Web内容的相关技术的…

在segmentfault上读的一篇学习JavaScript路线的文章,做个小结. 一.简介.数据类型.表达式和操作符 (1)<JavaScript权威指南>前言1-2章&<JavaScript高级程序设计>前言1-2章. (2)权威3-4章&高设3-4章. (3)权威5章. 二.对象.数组.函数.DOM (1)权威6章&高设6章(“理解对象”部分). (2)权威7-8章&高设5,7章. (3)权威13,15,16章&高设8,9,10,11,…

3489: A simple rmq problem Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 600 MBSubmit: 1594  Solved: 520[Submit][Status][Discuss] Description 因为是OJ上的题,就简单点好了.给出一个长度为n的序列,给出M个询问:在[l,r]之间找到一个在这个区间里只出现过一次的数,并且要求找的这个数尽可能大.如果找不到这样的数,则直接输出0.我会采取一些措施强制在线. Input 第一行为两个整…

接触到flex一个多月了,今天做一个学习小结.如果有知识错误或者意见不同的地方.欢迎交流指教. 画外音:先说一下,我是怎么接触到flex布局的.对于正在学习的童鞋们,我建议大家没事可以逛逛网站,看看人家的源代码.至于怎么看?从浏览器已经生成的静态代码看(当然如果该公司的代码在github开源了,那就去github中看吧,也可以fork到自己的托管空间下创建派生自己改着玩.),或者去网站上下一些自己感兴趣的或者差不多效果的代码看.多看demo,多加学习. 一个月前看到国美金融美易理财的界面,网址:…

训练指南P198 题意:给出一个非降序排列的整数数组a1, a2…… an,你的任务是对于一系列询问(i,j),回答ai, ai+1 ……aj 中出现的次数最多的次数 这题不仅学到了rmq的应用还学到了游程编码 对于一组数 -1, 1, 1, 2, 2, 2, 4就可以编码成(-1, 1), (1, 2), (2, 3), (4, 1),其中(a, b)表示 b 个连续的 a,cnt[i]表示第 i 段中数出现的次数.num[p] 表示p位置的数所在的段的标号, left[p]表示p位置的数所在…

python 学习小结 python 简明教程 1.python 文件 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 2.main()函数 if __name__ == '__main__': 3.物理行与逻辑行; 下面是一个在多个物理行中写一个逻辑行的例子.它被称为明确的行连接. s = 'This is a string. \ This continues the string.' print s 它的输出: This is a string. This continues…

项目中经常有遇到需求半透明的情况,如图片.文字.容器.背景等等,每次都要去翻以前的项目,不甚其烦.现在一次性做个小结,方便自己查阅,也同时分享给大家: 一. 元素容器透明 .div{ opacity: 0.5; /* Firefox.Chorme.Opera等主流浏览器识别 */ filter:alpha(opacity=50); /* IE6及以上IE浏览器识别 */ } 说明: 1. opacity:* 取值0-1之间,由全透明向不透明递增,超过1之后默认不透明: 2. filter:alp…

指针 -->指针变量 类型名 *变量名 int *point1; char *point2; 注意:*p可以直接使用,它代表指针p指向的变量,*p可以当做被指向的变量使用!~~~~ 一个变量的地址 成为这个变量的指针. -->数组元素的指针 定义:数组元素的地址 定义数组 一维数组 ] = {,,,}; 二维数组 ] = { {'a','b','c'}, {'k','c','s''}, {'j','w','z'} }; 数组元素的指针 ];//指针变量s,指向数组p的0号元素,作用将p数组的首…

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1174 题意:中文题诶- 思路:RMQ模板题 关于RMQ: http://blog.csdn.net/liang5630/article/details/7917702 代码: #include <bits/stdc++.h> #define MAXN 10010 using namespace std; ], a[MAXN]; //dp[i][j]存储从下…

MySQL优化的第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,而通常情况下的瓶颈和问题都需要通过观察MySQL的运行情况来进行分析,而对于大多数的程序员来说,最容易发现并解决的问题就是MySQL的慢查询或者没有利用索引的查询,所以这里主要给大家介绍如何利用官方的mysqldumpslow工具方便的查看这些信息. 打开MySQL的慢查询: slow_query_log slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log long_query_time l…

前言 算法这个东西其实在开发中很少用到,特别是web开发中,但是算法也很重要,因为任何的程序,任何的软件,都是由很多的算法和数据结构组成的.但是这不意味着算法对于每个软件设计人员的实际工作都是很重要的.每个项目特点和需求特殊也导致算法运用场景上不同.但是个人觉得算法运用的好的话会给自己在程序设计的时候提供比较好的思路.下面就对一些排序算法小结一下,就当做自己的一个笔记吧. 插入排序  1.简介 插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是通过构建有序…