给你一个uint32 a,让你找到另一个uint32 b,使b > a,且b的二进制中1的个数等于a二进制中1的个数.且使b最小.(数据保证可出) 1 因为1的个数不变,所以必然大于n+lowbit(n);(lowbit(int n){return n&-n;}//取n的最小一个100000串,也就是取最后一位二进制1),先得到ripple=n+lowbit(n); 2 这个时候改变的1个数,取one=ripple^n;one里面有改变的1个数n1,再加上新增位一共n1+1个1,那么把one…

前提:端点的数为1. 每个数等于它上方两数之和. 每行数字左右对称,由1开始逐渐变大. 第n行的数字有n项. 第n行数字和为2n-1. 第n行的m个数可表示为 C(n-1,m-1),即为从n-1个不同元素中取m-1个元素的组合数. 第n行的第m个数和第n-m+1个数相等 ,为组合数性质之一. 每个数字等于上一行的左右两个数字之和.可用此性质写出整个杨辉三角.即第n+1行的第i个数等于第n行的第i-1个数和第i个数之和,这也是组合数的性质之一.即 C(n+1,i)=C(n,i)+C(n,i-1).…

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/361/B 题目意思:有n个数,这些数的范围是[1,n],并且每个数都是不相同的.你需要构造一个排列,使得这个排列上的数与它所在位置的序号的最大公约数满足 > 1,并且这些数的个数恰好满足k个,输出这样的一个排列. 先说明什么时候得不到这样的一个排列,就是n = k的情况.因为任何一个数x放在第1个位置的gcd(x, 1) = 1的,所以要得出这样一个排列 k 最大只能为 n-1 .而k最小为0个,这个排…

Pike的安装(Ubuntu环境) pike的语法非常像C++,但是它也是脚本语言,所以具有一般脚本语言的特性.一个简单的pike程序,hello world: int main() { write("Hello world!\n"); ; } string的用法,及命令行参数的例子: #! /usr/local/bin/pike //下次直接打文件名就可以了 int main(int argc, array(string) argv) { write("Welcome to…

题目链接: 中位数计数 Problem Description   中位数定义为所有值从小到大排序后排在正中间的那个数,如果值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数. 现在有nn个数,每个数都是独一无二的,求出每个数在多少个包含其的区间中是中位数. Input   多组测试数据 第一行一个数n(n≤8000) 第二行n个数,0≤每个数≤10​^9​​, Output   N个数,依次表示第ii个数在多少包含其的区间中是中位数. Sample Input   5 1 2 3 4 5 S…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8744683 我们知道,在一个APK文件中,除了有代码文件之外,还有很多资源文件.这些资源文件是通过Android资源打包工具aapt(Android Asset Package Tool)打包到APK文件里面的.在打包之前,大部分文本格式的XML资源文件还会被编译成二进制格式的XML资源文件.在本文中,我们就详细分析 XML资源文件的编译和打包…

我们知道,在一个APK文件中,除了有代码文件之外,还有很多资源文件.这些资源文件是通过Android资源打包工具aapt(Android Asset Package Tool)打包到APK文件里面的.在打包之前,大部分文本格式的XML资源文件还会被编译成二进制格式的XML资源文件.在本文中,我们就详细分析XML资源文件的编译和打包过程,为后面深入了解Android系统的资源管理框架打下坚实的基础. 在前面Android资源管理框架(Asset Manager)简要介绍和学习计划一文中提到,只有那…

原文链接 https://www.cnblogs.com/cly-none/p/9800105.html 题意:给出一个三行\(n\)列的矩阵.问它能否由满足\(a_{ij} = 3(j-1) + i\)的初始矩阵通过有限次中心对称其中的一个\(3 \times 3\)子矩阵的操作得到. \(5 \leq n \leq 10^5\) 首先,我们容易发现,无论如何操作,每一列都是形如\(3k+1, \, 3k+2, \, 3k+3\)的3个数,并且要么是顺序要么是倒序.我们记恰是原来第\(i\)列…

一.决策树分类 决策树分为两大类,分类树和回归树 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天+晴天没有实际意义 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁+3 岁=23 岁 GBDT 中的决策树是回归树,预测结果是一个数值,在点击率预测方面常用 GBDT,例如用户点击某个内容的概率 二.GBDT GBDT 的全称是 Gradient Boosting…

#!/bin/bash my_fun() { echo "$#" } echo 'the number of parameter in "$@" is '$(my_fun "$@") echo 'the number of parameter in "$*" is '$(my_fun "$*")执行:./my.sh p1 "p2 p3" p4后返回:the number of param…