4715: 囚人的旋律 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 74  Solved: 48[Submit][Status][Discuss] Description 「不知从何处,流淌出令人熟悉的旋律. 我到底是在哪里,听过这个旋律?」 ——「『囚人的旋律』,是加入了诅咒的旋律哦」 [问题描述] 被诅咒的监狱里流淌着囚人们的歌谣. 将罪恶的青春全部抹杀殆尽. “看守”执掌“囚犯”的生杀大权. “囚犯”中藏着可以杀掉“看守”的恶魔. 这就是…

题解: 思考了很久这个图的特点没有发现 看了题解瞬间醒悟原来要在序列上做 还原出这张图显然是O(N^2)可以做的 然后其实就比较简单了 首先为了满足独立集,我们需要保证所取元素递增 为了满足覆盖集,我们需要满足对于一段不取的元素 apre>max或者max>alast 由于apre最大的就是当前这个,alast最小的就是下一个,所以就可以边枚举j,边维护了…

题目描述 给你一个 $1\sim n$ 的排列 $a_i$ ,若 $i\le j$ 且 $a_i\ge a_j$ ,则 $i$ 到 $j$ 有一条边.现在给你这张图,求既是独立集(任意两个选定点都没有边)又是覆盖集(任意一个非选定点都存在一个选定点与之相连)的点集数模 $10^9+7$ . 输入 输入第一行含有两个整数n和m,表示逆序图的点数和边数. 接下来m行,每行描述一条边.每行包含两个1-n的整数,代表边的两个端点.保证没有重边和自环. 保证给定的图是一个合法的逆序图,即,存在至少一个序列…

没有传送门辣. 神奇的DP题. 首先看到这道题第一眼应该想到正解不是在图上搞,肯定要把原图转化成序列. 根据逆序对的性质.每个点和标号大于他的点连边的点,其权值必定要小于该点,而没和他连边的且标号大于他的点,权值也必定大于他. 根据这个,我们就可以递增的枚举标号,每次判定该点和几个标号大于他的点连右边,即确定在未被选的权值里有多少个点比他小. 然后就可以确定当前点的标号了. 这样就成功的把原图转化成了序列. 接下来考虑在序列上做DP. 很显然,如果选中的一些点是满足要求的.必然要满足其构成一个上…

方法1: #!/usr/bin/python # -*- coding: gbk -*- import time from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.http import Request from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linke…

最熟悉的陌生人 作者:张慧桥 “枪与玫瑰” 我送走了“蝶恋花”,犹有一种身在梦中的感觉,昨晚的宿醉让我只觉得头晕乎乎的很不舒服,想想自己连澡都还没洗呢,便去洗了个冷水澡. 煮了杯浓浓的咖啡喝了下去,我只觉得象大力水手吃过菠菜一样,浑身上下都充满了力气. 嘿嘿,年轻就是好,怎么熬夜怎么累也跨不掉! 想起“蝶恋花”在网上听着我睡了一个晚上,我心里不禁充满了歉意及深深的感动. 我以前也醉过,但我那些个臭丫头何曾这样细心地“照顾”过我了?想到这里我就不禁想仰头大骂几声贼老天! 我想我是真的喜欢上这个“蝶…

最熟悉的陌生人 作者:张慧桥 “枪与玫瑰” 就象瘟98有时会死机天有时会下雨枪有时会走火美国战机有时会掉下来那样,我上网聊天也只是个偶然. 都是栀子那死丫头惹的祸.让每天都觉得是情人节的我那天我自己都糊涂会不会是个愚人节,我下班回家便看到门缝里的那封信——老枪:对不起,你还是把我忘了吧,我不能和你在一起了,因为你言语无味,不懂浪漫,我不能想象和你一起过日子怎么能过一辈子,我已经不再爱了. 不用回信,也不用打电话给我. 曾经爱过你的栀子老枪便是老夫我,孔子是“日必三省吾身”,我则“日必三包烟随身”…

あの旋律を何度も繰り返しでも.あの日見た光景を再現できない 无论将那段旋律重复多少次,也无法重现那一日我们看到的景象 もし切ないならば.時をまきもどしてみるかい? 若是感到惆怅的话,要试着让时光倒流吗? NONONOーー 今が最高! 以上部分请无视 hihocoder的一套后缀数组/后缀自动机模板(并不)题 敲了⑨遍后缀板子,也是带感 没有计时,不知道和隔壁某8′59′′比怎么样 2333 后缀数组一·重复旋律 时间限制:5000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi平…

今天连看三篇论文,不是很细致地看,也没有具体去实现,只是大概明白了一些新思路.这三篇论文,一篇概述了Decoder-Encoder模型,一篇延伸这个模型,首次提出了Attention机制,最后一篇详细阐述了LSTM和GRU的工作机理.读完之后,我对机器翻译这个领域,还有LSTM的应用,有了更深的认识. 言归正传,说一下生成旋律的原理. 在之前的乐理部分,我们知道了和弦级数和走向的问题,有很多和弦组合在一起能发挥良好的作用.这些好的和弦连接在一起的音序就被成为进行.流行音乐的和弦进行倾向于从根和弦…

jishude 首先援引一个资料网页:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2016/03/01/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%94%9F%E6%88%90.html 这个网页可以让基础薄弱的人对于乐理有一个全面的感知. 这个项目有一个重要的中间数据,用来连接前后两个深度神经网络,那就是图像的特征. 图像的特征可以是一个特征向量,用来作为音乐生成的隐性参数.但是为了宏观上控制音乐序列,我们需要显式地定义一些规则:拍子.调…