题目 \(N\) 个物品中选\(M\)个,排列成一个环:\(k_1,\cdots,k_M\)价值为: \[ \sum_{j=1}^{N}{V_i} - \sum_{j=1}^{M}|C_{k_j}- C_{k_{j\%M+1} }| \] $3 \le N,M \le 2\times 10^5 $ 题解 对于一个\(k\),\(C\)最小的排列的贡献是\(2\ ( max - min)\) 因为将 $ k $ 按 $ C $ 排序,由于最终是一个环, $ C_{k_j} - C_{k_{j+1}…

[FJWC 2019] 森林 样例输入 0 5 1 0 0 2 样例输出 1 2 3 3 我们发现,答案就是直径加上直径上某个点出发,不经过其他直径上的点的最长链.这里的直径可以是任意一条直径. 首先我们每次只加一个点,所以我们很好维护新的直径.假设旧直径的两个端点是\((A,B)\),则加入点\(X\)后新的端点可能是\((A,B),(A,X),(B,X)\). 然后我们考虑求"直径上某个点出发,不经过其他直径上的点的最长链". 我们知道,\(Lct\)有虚边和实边.我们给每个节点开…

[FJWC 2019]min 题目描述 给你一张 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图,走过每条边都需要花费 \(1\) 秒. 给你一个整数 \(k\) ,请你选择至多 \(k\) 个点,令经过这些点也需要花费 \(1\) 秒,使得从点 \(0\) 走到点 \(n-1\) 的最短时间最大.输出这个最大值. 注意,不能选择点 \(0\) 或点 \(n-1\) . 输入格式 第一行三个正整数 \(n,m,k\) ,意义见题面描述. 接下来 \(m\) 行,每行两个数 \(x,y\) ,表示 \…

2019年2月IT帮线下活动[定义工作,解读自我] 昨天的活动收获很大,全面的总结周老师会另写一篇来帮助大家回顾.我想说一下其中最打动我的一句话:“只有你能决定你有多优秀!” “工作中把自己当成企业家,把你的工作当成创业,公司给你提供了可以协作的团队.场所”.责任感程度不同,就有不同的结果.当你认为是别人派给你的活儿时,你也许可以去尽心完成,也或者会放弃.当你把事情当成你对别人的承诺.非你完成不可时,你一定会完成,甚至会有创新,想法设法地做得更好,这就是创造. 站桩练习 活动期间,周老师推荐我带…

1.前言 相当嫌弃,博客园搞掉了我快写完的 Tomcat. 请先安装 :[Linux][Java]CentOS7安装最新版Java1.8.191运行开发环境 虽然安装Tomcat没啥技术,但是还是记录一下,方便后面萌新学习. 2.开始 1.获取下载地址 http://tomcat.apache.org/ · Tomcat 9.0.16 Released  2019-02-08 意思 :2019-02-08发布的 Tomcat 9.0.16 的发行版. · 当然你也可以选着最高版:Tomcat 9…

Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if name == 'main': say_hello() say_goodbye() 但是在实际调用中,我们发现程序出错了,…

感谢:雪中皓月的<idea和Pycharm 等系列产品激活激活方法和激活码> 第一种方法:使用现有的注册服务器 优点:快捷,方便,省事 缺点:经常被封杀,可能会面临经常激活的困扰 License Server: https://jetlicense.nss.im/. 由于服务器经常会被idea 封杀,导致很多可能很快不能使用,若第一条不能用,请使用第二条试试 License Server:    http://idea.java.sx/ 第二种方法:使用破解补丁进行激活(这个已经失效了:看下面…

[北京/上海/南京][部门直推][可查询][实习&社招]字节跳动数据平台前端内推 重要信息,写在前面  [投递邮箱]chengxinsong@bytedance.com [微信扫码] 2019接近尾声,最后上车的机会,一定要抓住!!! 投过字节跳动,面试挂过不要紧!部门直推,捞起再面! 实习同学对项目经验没有强制要求.聪明.基础过硬.对操作系统.计算机网络.数据结构.算法有一定的理解即可! 21届及以后的同学欢迎来实习,实习转正so easy,妈妈再也不用担心我的offer! 我们是干啥的   …

背景 因为服务的迁移,Jira版本的更新,很多接口文档的维护变少,导致想要编写部分服务的自动化测试变得尤为麻烦,很多服务,尤其是客户端接口需要通过抓包的方式查询参数来编写自动化用例,但是过程中手工重复操作过多,不利于RF用例的快速覆盖,本文给大家介绍如何通过解析抓包拦截的数据,转化为测试关键字并生成测试用例. 实现 抓包 如何安装抓包工具在本文就不赘述了,抓包,过滤出想要的数据,导出,保存的格式注意选择为har: 数据解析 感兴趣的小伙伴可以直接查看导出的har文件内容,它是一个标准的JSON格…

先看一道题: [BZOJ2286][SDOI2011]消耗战 Description 在一场战争中,战场由n个岛屿和n−1个桥梁组成,保证每两个岛屿间有且仅有一条路径可达.现在,我军已经侦查到敌军的总部在编号为1的岛屿,而且他们已经没有足够多的能源维系战斗,我军胜利在望.已知在其他k个岛屿上有丰富能源,为了防止敌军获取能源,我军的任务是炸毁一些桥梁,使得敌军不能到达任何能源丰富的岛屿.由于不同桥梁的材质和结构不同,所以炸毁不同的桥梁有不同的代价,我军希望在满足目标的同时使得总代价最小. 侦查部门…

Python的异常 异常的层次结构: BaseException [所有异常的基类] +-- SystemExit [解释器请求退出] +-- KeyboardInterrupt [用户中断执行(通常是输入^C)] +-- GeneratorExit [生成器(generator)发生异常来通知退出] +-- Exception [常规错误的基类] +-- StopIteration [迭代器没有更多的值] +-- StopAsyncIteration +-- ArithmeticError […

原文:https://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/49252037 分享个SQLServer profiler 的一个技巧吧.很早用过,忘记总结了,现在再用时记录下来. 当启用 SQLServer profiler 跟踪sql语句的时候,是非常方便的,同时也可以按照各个维度筛选跟踪.但是对于长时间跟踪,一直打开着profiler界面不是很好. 有一个技巧是可以把profiler 的跟踪设置导出成sql 脚本,脚本可以在后台执行.以跟踪慢查询…

pom.xml引入webjars的官网 https://www.webjars.org/ https://www.thymeleaf.org/doc/tutorials/3.0/usingthymeleaf.html 静态资源映射规则 静态资源就是不经过servlet 或者说不通过controller绕业务代码 中的文件. 静态资源自动配置类 WebMvcAuotConfiguration.java @Override public void addResourceHandlers(Resour…

Unicode与UTF-8互转(C语言实现):http://blog.csdn.net/tge7618291/article/details/7599902 汉字 Unicode 编码范围:http://www.qqxiuzi.cn/zh/hanzi-unicode-bianma.php GBK 编码:http://www.qqxiuzi.cn/zh/hanzi-GBK-bianma.php 同时查询汉字的Unicode和utf8和GBK码请看:http://www.qqxiuzi.cn/bia…

快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,…

数据结构看python 作者:白宁超 2016年10月9日14:04:47 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:篇…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

上一篇我已经给大家介绍AntORM的框架[ASP.NET程序员福利]打造一款人见人爱的ORM(一),今天就来着重介绍一下如何使用这套框架 1>AntORM 所有成员 如果你只想操作一种数据库,可以针对不同数据库选择独立的dll Asp.net 4.+ 说明 依赖 Ant.ORM.dll 负责实体和数据库之间解析 Ant.Data.dll Ant.Data.dll 数据库访问层 MySql.Data.dll System.Data.SQLite.dll Oracle.ManagedDataAcce…

[bb平台刷课记]wireshark结合实例学抓包 背景:本校形势与政策课程课需要在网上观看视频的方式来修得学分,视频网页自带"播放器不可快进+离开窗口自动暂停+看完一集解锁下一集(即不能同时刷多集)"的神奇技能,鉴于视频一共有十多集每集30多分钟,广大学子苦不堪言(此乃背景~) 身为技术人,当然不能容忍这种浪费时间的事情发生!时间是最宝贵的应该用来学习!学习!学习!(滑稽)所以我最初做了一个基于按键精灵+图像识别的小(刷)助(课)手(器),但是明显缺点就是课虽然能自动刷了,但是电脑要…

[什么是upper_bound 和 lower_bound] 简单来说lower_bound就是你给他一个非递减数列[first,last)和x,它给你返回非递减序列[first, last)中的第一个大于等于值x的位置. 而upper_bound就是你给他一个非递减数列[first,last)和x,它给你返回非递减序列[first, last)中的第一个大于值x的位置. STL中实现这两种函数的算法就是二分...... [upper_bound 和 lower_bound代码] //STl中的…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘…

原文链接:http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/19b1bd/design-patterns-simplified-part1/ Design Patterns Simplified: Part 1[设计模式简述:第一部分] Design patterns are an important consideration when designing or developing any software systems or solutions. There…