ODT(old driver tree)详解（带例题）

文章目录 ODT简介实现前提&&实现原理初始化 split操作 assign操作其它操作区间第k小区间加区间所有数的k次方和几道水题 ODT简介 ODT(old driver tree 老驱动树)又名珂朵莉树是由codeforcescodeforcescodeforces上一位叫做ODTODTODT的用户提出的一种基于平衡树的暴力数据结构. 这个数据结构的玄妙之处在于它并没有稳定的时间复杂度,因此只有在数据随机/水的情况下才会有较好的表现. 实现前提&&实现原…

Apache的配置详解带图

对Apache 的 Http.conf 各项配置详解 1.01 ServerRoot 配置 [ServerRoot "" 主要用于指定 Apache 的安装路径,此选项参数值在安装 Apache 时系统会自动把 Apache 的路径写入.Windows 安装时,该选项的值为 Windows 安装的路径,Linux 安装时该选项值为编译时选择的路径] 1.02 Mutex default:logs 互斥:允许你为多个不同的互斥对象设置互斥机制[mutex mechanism]和互斥文件目…

[转] 关于Struts-JSON配置(详解带实例struts2的json数据支持)

关于Struts-JSON的提高开发效率一.JSON是什么? :JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C , C#, Java, JavaScript, Perl, Python…

【算法】关于图论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree)详解

本节纲要什么是图(network) 什么是最小生成树 (minimum spanning tree) 最小生成树的算法什么是图(network)? 这里的图当然不是我们日常说的图片或者地图.通常情况下,我们把图看成是一种由“顶点”和“边”组成的抽象网络.在各个“顶点“间可以由”边“连接起来,使两个顶点间相互关联起来.图的结构可以描述多种复杂的数据对象,应用较为广泛,看下图: 为了更好地说明问题,下面我们看一个比较老套的通信问题: 在各大城市中建设通信网络,如下图所示,每个圆圈代表一座城市,而…

dsu on tree详解

这个算法还是挺人性化的,没有什么难度就是可能看起来有点晕什么的. 大体思想是利用重链刨分来优化子树内部的查询. 考虑一个问题要对每个子树都要询问一次.我们暴力显然是$n^2$的. 考虑一下优化这个过程,我们发现儿子的信息可以给父亲用但是不能给兄弟或兄弟里的儿子用. 如果是最大最小值我们只能暴力来搞但如果是出现次数什么的我们可以利用捅差分来解决这个事情. 考虑我们每次先暴力扫轻儿子然后再做重儿子然后再把轻儿子的代价加上算当前节点的代价然后再把轻儿子的代价给删掉. 我们发现轻儿子被加上…

c#操作MangoDB 之MangoDB CSharp Driver驱动详解

序言 MangoDB CSharp Driver是c#操作mongodb的官方驱动. 官方Api文档:http://api.mongodb.org/csharp/2.2/html/R_Project_CSharpDriverDocs.htm#! 驱动的具体介绍:https://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/csharp/ 本文主要对c#操作mongodb的增删改查,以及数据库链接配置做代码示例,方便进一步封装及学习. mongodb链接配置 public…

BIT 树状数组详解及例题

(一)树状数组的概念如果给定一个数组,要你求里面所有数的和,一般都会想到累加.但是当那个数组很大的时候,累加就显得太耗时了,时间复杂度为O(n),并且采用累加的方法还有一个局限,那就是,当修改掉数组中的元素后,仍然要你求数组中某段元素的和,就显得麻烦了.所以我们就要用到树状数组,他的时间复杂度为O(lgn),相比之下就快得多.下面就讲一下什么是树状数组: 一般讲到树状数组都会少不了下面这个图: 下面来分析一下上面那个图看能得出什么规律: 据图可知:c1=a1,c2=a1+a2,c3=a3,c4…

二叉查找树(binary search tree)详解

二叉查找树(Binary Search Tree),也称二叉排序树(binary sorted tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值任意节点的左.右子树也分别为二叉查找树没有键值相等的节点(no duplicate nodes) 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/binary-search-tree…

C#调用存储过程详解(带返回值、参数输入输出等)

CREATE PROCEDURE [dbo].[GetNameById] @studentid varchar(8), @studentname nvarchar(50) OUTPUT AS BEGIN SELECT @studentname=studentname FROM student WHERE studentid=@studentid if @@Error<>0 RETURN -1 else RETURN 0 END using (SqlConnection conn = new S…

BTree和B+Tree详解

https://www.cnblogs.com/vianzhang/p/7922426.html B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的.在讲B+树之前必须先了解二叉查找树.平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来. 二叉查找树二叉树具有以下性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的…

欧几里德和扩展欧几里德详解以及例题CodeForces 7C

欧几里德定理: 对于整数a,b来说,gcd(a, b)==gcd(b, a%b)==d(a与b的最大公约数),又称为辗转相除法证明: 因为a是d的倍数,b是d的倍数:所以a%d==0:b%d==0: 设k=a/b:r=a%b:则 a=k*b+r: 由上得出:r=a-k*b: 因为a和b都是d的倍数,所以(a-k*b)也是d的倍数,所以r也是d的倍数: 所以gcd(a, b)==gcd(b, a%b)==d 而为什么要证明gcd(a, b)==gcd(b, a%b)==d这个式子成立呢? 其实证…

[CF1009F] Dominant Indices (+dsu on tree详解)

这道题用到了dsu(Disjoint Set Union) on tree,树上启发式合并. 先看了CF的官方英文题解,又看了看zwz大佬的题解,差不多理解了dsu on tree的算法. 但是时间复杂度有点玄学,问了一下zwz大佬才懂了为什么是nlogn. 题目传送门先考虑暴力n^2的算法. 显然对于某个点,搜一遍它的子树,就能得到这个点的答案.这一步是O(n)的. 每个点都这么搞一遍,就是O(n^2)的暴力做法. 但是这个暴力做法有一点不足,子节点的答案没有应用到父节点的计算中,白白浪费时…

PHP中header用法详解带范例(转)

header的用法 header()函数的作用是:发送一个原始 HTTP 标头[Http Header]到客户端.标头 (header) 是服务器以 HTTP 协义传 HTML 资料到浏览器前所送出的字串,在标头与 HTML 文件之间尚需空一行分隔.有关 HTTP 的详细说明,可以参 RFC 2068 官方文件(http://www.w3.org/Protocols/rfc2068/rfc2068).在 PHP 中送回 HTML 资料前,需先传完所有的标头. 使用范例范例一: 本例使浏览器重…

数据结构31：树(Tree)详解

复制广义表数据结构中的树树是数据结构中比较重要也是比较难理解的一类存储结构.本章主要主要围绕二叉树,对树的存储以及遍历做详细的介绍,同时还会涉及到有关树的实际应用,例如构建哈弗曼编码等. 由于树存储结构本身比较复杂,需要有耐心地去搞清楚每一节中的每个知识点,在学习时,建议从每节的问题出发,搞清楚文章的解题思路. 本章内容: . 数据结构中的树存储结构 . 二叉树顺序存储和链式存储的C语言代码实现 . 二叉树前序遍历.中序遍历和后序遍历及C语言递 . 二叉树前序遍历.中序遍历和后序遍历及C语言非…

【2018.9.26】K-D Tree详解

网上对K-D-Tree的讲解不尽清晰,我学了很久都不会写,这里新开一文做一些讲解. 1.K-D-Tree是什么? K-DTree 即 K-Dimensional-Tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例.通常,对于$k(k>1)$维平面上的$n$个点,我们要把它们存进KDTree. 2.KDTree怎么建? (1)按照维度划分一个平衡的 KDTree,其所有叶子节点到根节点的距离近似相等.但一个平衡的 KDTree 对最近邻搜索.空间搜索等应用场景并非是最优的. 常规的…

Linux DTS(Device Tree Source)设备树详解之二(dts匹配及发挥作用的流程篇)【转】

转自:https://blog.csdn.net/radianceblau/article/details/74722395 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.如本文对您有帮助,欢迎点赞评论. https://blog.csdn.net/RadianceBlau/article/details/74722395本系列导航: Linux DTS(Device Tree Source)设备树详解之一(背景基础知识篇) Linux DTS(Device Tree Source)设备树…

dsu on tree (树上启发式合并) 详解

一直都没出过算法详解,昨天心血来潮想写一篇,于是 dsu on tree 它来了 1.前置技能 1.链式前向星(vector 建图) 2.dfs 建树 3.剖分轻重链,轻重儿子重儿子一个结点的所有儿子中拥有最多子树的儿子轻儿子一个结点的所有儿子中不是重儿子的儿子重边父亲与重儿子的连边轻边父亲与轻儿子的连边重链一堆重边连接而成的链轻链一堆轻边连接而成的链 2.什么是 dsu on tree(树上启发式合并) ? dsu on tree 其实就是个优雅的暴力算法,和它一起共被…

Ext.Net学习笔记22：Ext.Net Tree 用法详解

Ext.Net学习笔记22:Ext.Net Tree 用法详解上面的图片是一个简单的树,使用Ext.Net来创建这样的树结构非常简单,代码如下: <ext:TreePanel runat="server"> <Root> <ext:Node Text="根节点" Expanded="true"> <Children> <ext:Node Text="节点1" Expand…

代码详解：TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

第三节：带你详解Java的操作符，控制流程以及数组

前言大家好,给大家带来带你详解Java的操作符,控制流程以及数组的概述,希望你们喜欢操作符算数操作符一般的 +,-,*,/,还有两个自增自减 ,以及一个取模 % 操作符. 这里的操作算法,一定要掌握好强制类型转换和自动类型转换. 理解%取模取模就是在数学中的求余,输出的结果就是余数的多少 //可以亲自试试效果,输出为1 public class Test { public static void main(String[] args) { int i = 3; int j = 2;…

带你走进CSS定位详解

学习CSS相关知识,定位是其中的重点,也是难点之一,如果不了解css定位有时候都不知道怎么用,下面整理了一下关于定位属性的具体理解和应用方案. 一:定位定位属性列表 position top bottom right left z-index position 基本语法: position:static | absolute | fixed | relative 语法介绍: static:默认值,无特殊定位. absoulte:相对于其最近的一个定位设置的父对象进行绝对定位,可用left,ri…

MySQL5.6的4个自带库详解

MySQL5.6的4个自带库详解 1.information_schema详细介绍: information_schema数据库是MySQL自带的,它提供了访问数据库元数据的方式.什么是元数据呢?元数据是关于数据的数据,如数据库名或表名,列的数据类型,或访问权限等.有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”. 在MySQL中,把 information_schema 看作是一个数据库,确切说是信息数据库.其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息.如数据库名,…