codeforces 一句话题意 求区间数字出现次数的mex,带修改 sol 带修膜队不解释 带修膜队的排序! struct query{ int id,l,r,t; bool operator < (const query &b) const { if (l/block!=b.l/block) return l/block<b.l/block; if (r/block!=b.r/block) return r/block<b.r/block; return t<b.t;…

题意:支持两种操作:$1.$ 查询 $[l,r]$ 每个数字出现次数的 $mex$,$2.$ 单点修改某一位置的值. 这里复习一下带修改莫队. 普通的莫队中,以左端点所在块编号为第一关键字,右端点大小为第二关键字,在带修改莫队中每一个操作都有一个时间戳,那时间戳就是第三关键字. 可以将数字先离散化,开一个桶来维护每一种数字出现的次数. 然后在移动区间时就将对应数字删除/插入. 再维护一个当前时刻,表示当前数组的状态是第 $now$ 个修改进行后的状态. 将 $now$ 一直移动到和当前询问的时间…

首先显然应该把数组离散化,然后发现是个带修莫队裸题,但是求mex比较讨厌,怎么办?其实可以这样求:记录每个数出现的次数,以及出现次数的出现次数.至于求mex,直接暴力扫最小的出现次数的出现次数为0的正整数,就一句话,这样看似会超时,实际上是O(√n)的复杂度.为什么?假设存在出现1,2,...,x的出现次数,则Σi(1<=i<=x)<=n,即x*(x+1)<=2*n,所以x至多是√n级别.很多人再把出现次数分块,根本没必要.然后考虑把数组分块的块大小,每次移动左指针,为O(n*块大…

Link 题目大意:单点修改,每次询问一个区间的所有颜色出现次数的\(\text{Mex}.\) 例如,区间中三种颜色分别出现了\(2,2,3\)次,又因为其他颜色出现次数一定是\(0\),所以这里的答案是\(1.\) \(\text{Solution:}\) 这是带修莫队的一道题. 观察到,我们可以\(O(1)\)来更新一个颜色的出现次数,以及这个出现次数的次数. 套上带修莫队套路,每次按照三关键字排序,左,右,时间.时间是修改相关.每次我们更改一个颜色,就把原来的颜色删掉一个,新改的颜色加上…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…