Inversions After Shuffle time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given a permutation of integers from 1 to n. Exactly once you apply the following operation to this permutat…

http://codeforces.com/problemset/problem/749/E (题目链接) 题意 给出一个1~n的排列,从中等概率的选取一个连续段,设其长度为l.对连续段重新进行等概率的全排列,求排列后整个原序列的逆序对的期望个数. Solution 考虑对于每一对数${(a_i,a_j),i<j}$算贡献. 1.连续段包含${a_i,a_j}$ 不妨设${a_i<a_j}$,则只有当排列后${a_j}$再${a_i}$前面才会对答案有贡献(${a_i>a_j}$的情况同…

题目传送门:CF749E. 记一道傻逼计数题. 题意简述: 给一个 \(1\) 到 \(n\) 的排列,随机选取区间 \([l,r]\) 随机打乱区间内的元素,问打乱后的整个序列的逆序数期望. 题解: 下面是代码,复杂度 \(\mathcal{O}(n\log n)\). #include <cstdio> #include <cstring> typedef long long LL; typedef double db; const int MN = 100005; int N…

大意: 给定一个$n$排列, 随机选一个区间, 求将区间随机重排后整个序列的逆序对期望. 考虑对区间$[l,r]$重排后逆序对的变化, 显然只有区间[l,r]内部会发生改变 而长为$k$的随机排列期望逆序为$\frac{k(k-1)}{4}$(证明考虑逆序与顺序对称性) 所以$[l,r]$的贡献即为$inv(1,n)-inv(l,r)+\frac{(r-l+1)(r-l)}{4}$ 所以就转化为求$\sum\limits_{1\le l\le r\le n}inv(l,r)$ 对于逆序对$(x,…

  # Name     A Bachgold Problem standard input/output 1 s, 256 MB    x6036 B Parallelogram is Back standard input/output 1 s, 256 MB    x4139 C Voting standard input/output 1 s, 256 MB    x2671 D Leaving Auction standard input/output 2 s, 256 MB    x…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

1.Collections.shuffler 最近有个需求是生成十万级至百万级的所有随机数,最简单的思路是一个个生成,生成新的时候排重,但是这样时间复杂度是o(n^2),网上看了几个博客的解决方法都不是很理想 因为是要求生成所有随机数,可以换个思路,即生成顺序数,然后打乱即可.最后用到了shuffler方法,效率很高,百万级的数据毫秒就能打乱完, 其实这个算法也可以用于生成范围内一定量的随机数. 先介绍下源码实现吧,其实思路很简单. jdk: shuffle public static void…

Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle the array [1,2,3] and return its result. Any permutation of [1,2,3] must equally lik…

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma…

1.Shuffle Write 和Shuffle Read具体发生在哪里 2.哪里用到了Partitioner 3.何为mapSideCombine 4.何时进行排序 之前已经看过spark shuffle源码了,现在总结一下一些之前没有理解的小知识点,作为一个总结. 用户自定义的Partitioner存到了哪里? 假设用户在调用reduceByKey时,传递了一个自定义的Partitioner,那么,这个Partitioner会被保存到ShuffleRDD的ShuffleDependency中…