1.函数实现 0)打印数组 /// <summary> /// 打印数组 /// </summary> /// <param name="arr">数组</param> /// <param name="numberPerLine">每行打印元素数量</param> /// <param name="digitAfterDot">小数点后保留位数</para

codeforces 627 D. Preorder Test 二分 + 树dp 做logn次树dp codeforces 578D.LCS Again 给出一个字符串str,长度n<=10^6,由m种字符组成,问有多少个长度为n,与str的LCS 为 n-1的字符串t 这道题可以用dp套dp,但是我不会阿 可以找规律统计,考虑: 1.取哪个位置 2.放在哪个位置 3.放什么字符 可以知道,如果str分成了block份,每一份的字符相同,则 ans = block * n * (m - 1) 但

在家补补题   模拟 A - Robot Sequence #include <bits/stdc++.h> char str[202]; void move(int &x, int &y, char ch) { if (ch == 'U') x--; if (ch == 'D') x++; if (ch == 'L') y--; if (ch == 'R') y++; } int main(void) { int n; scanf ("%d", &

题意 给出n个数的集合,求一个 (平均数-中位数)最大 (偏度最大)的子集,输出子集元素个数和各个元素(任意顺序). 分析 因为是子集,所以不一定是连续的序列.然后我们有下面几个结论. 1.最大偏度一定≥0 因为一个元素时,偏度为0. 2.最大偏度子集必定有元素个数为奇数个的. 证: 如果当元素个数是偶数2*k时偏度最大,我们证明它去掉一个元素a[k+1]不会更差. 子集里排好序分别是a[i].除去a[k+1]其它数的平均值为av 新平均值-旧平均值=av-(av+a[k+1])/2=(av-a

E. Simple Skewness time limit per test 3 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Define the simple skewness of a collection of numbers to be the collection's mean minus its median. You are given a list

题目链接 给n个数, 让你去掉一些数, 使得剩下的数的平均值-中位数的差值最大. 先将数组排序, 然后枚举每一个数作为中位数的情况, 对于每个枚举的数, 三分它的左右区间长度找到一个平均值最大的情况, 平均值最大, 肯定是它左边的数是靠近他的那几个数, 右边的数是最右边的那几个数. 然后所有情况取最大值. 三分的写法lmid = (l*2+r)/2, rmid = (l+r*2+2)/3, 学到了. 并且求平均值最好不要除,比如说平均数-中位数, 那么写成   这几个数的和-中位数*长度. #i

E. Simple Skewness time limit per test:3 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard input output:standard output Define the simple skewness of a collection of numbers to be the collection's mean minus its median. You are given a list

题目 题解 做法1: 直接暴力枚举每个数是否被选出,计算平均数-中位数,并与当前答案进行比较.复杂度O(2^n),能过60%的数据. 做法2: 将每个数排序后枚举中位数. 首先,取奇数个数一定更优.容易证明,如果取偶数个数,中位数与平均数相距一定更小. 其次,除中位数以外,数一定尽量往后取,这样中位数不变,平均数增大,才能使答案最大.所以,中位数确定以后,枚举中位数两边数的个数(数都靠后取),计算答案.计算过程可以用前缀和把复杂度降到O(1). 总的复杂度O(n^2+nlogn+n)=O(n^2

1 Python基本语法元素 1.1 程序设计基本方法 计算机发展历史上最重要的预测法则     摩尔定律:单位面积集成电路上可容纳晶体管数量约2年翻倍 cpu/gpu.内存.硬盘.电子产品价格等都遵循此定律 50年来计算机是唯一一个指数发展的领域 源代码.目标代码(机器代码) 编译.解释 静态语言.脚本语言 静态语言编译器一次性生成目标代码,优化更冲份,程序运行速度更快 脚本语言 执行程序时需要源代码,维护更灵活 程序的基本设计方法IPO I:input  文件输入.网络输入.控制台输入.交互

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   结论 结论只属于教学数据,每个场景不一样,结论不一样,仅供参考 年龄45岁以上属于离群值,有欺诈嫌疑,建议不考虑放贷,可根据其他情况综合判定15

1.import 模块 import os import tarfile from six.moves import urllib import pandas as pd pd.set_option('display.width', None) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import hashlib 2.获取数据模块 DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/a

\(\mathcal{Description}\)   Link.   读题时间≈想题时间,草.(   给定 \(N,K,M\),对于每个 \(x\in[1,N]\) 的整数 \(x\),统计多重集 \(\{s\}\) 的个数,使得集合元素的平均数为 \(x\),且满足对于任意 \(i\), \(s_i\in[1,N]\) 且 \(\sum_j[s_i=s_j]\le K\),即相同元素至多出现 \(K\) 次.答案对 \(M\) 取模.   \(N,K\le100\). \(\mathcal{

平均数.中位数.众数都是度量一组数据集中趋势的统计量.所谓集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向,测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值.而这三个特征数又各有特点,能够从不同的角度提供信息. 平均数 特点:计算用到所有的数据,它能够充分利用数据提供的信息,它具有优 的数学性质,因此在实际应用中较为广泛.但它受极端值的影响较大. 应用场合:没有极端值的情况下数据集中趋势的刻画. 如:小明五次测试的成绩好下,87.88.89.93.94你认为小明这五次测试成绩怎样? 分析: 中位数 特

重视Code Review 极致--目标是成为优秀的开发者 Data tells a story!(数据会讲故事) 分析过程对于建模非常的重要,可以帮助我们减少实际上不相关的特征被错误的加入到模型中,尽管在一些模型里,比如线性回归,在建模后期可以通过一定的方法将这些不相关的特征识别出来,但既然能够通过前期的数据观察排除,何不在一开始就做好呢,有句话在建模领域非常有名:garbage in, garbage out 数据的中心:众数.平均数和中位数 要点:模型构建&验证比较模型 一.Why? 为什

#CalStatisticsV1.py def getNum(): #获取用户不定长度的输入 nums=[] test=input("请输入要存储的数据(回车退出):") while test != "": nums.append(eval(test)) test=input("请继续输入其他数据(结束回车退出):") return nums def mean(means_n): #求平均值 s=0 mean_result=0 for i in

create table examines ( ,) NOT NULL, ) NULL, [ph_score] [int] NULL ) SELECT dept_name, AVG(sp) as '中位數' FROM ( SELECT dept_name, ,)) sp, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY dept_name ORDER BY ph_score ASC, e_id ASC) AS RowAsc, ROW_NUMBER() OVER ( PARTIT

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). 这道题让我们求两个有序数组的中位数,而且限制了时间复杂度为O(log (m+n)),看到这个时间复杂度,自然而然的想到了应该使用二分查找法来求解.但是这道题

一道非常经典的题目,Median of Two Sorted Arrays.(PS:leetcode 我已经做了 190 道,欢迎围观全部题解 https://github.com/hanzichi/leetcode) 题意非常简单,给定两个有序的数组,求中位数,难度系数给的是 Hard,希望的复杂度是 log 级别.回顾下中位数,对于一个有序数组,如果数组长度是奇数,那么中位数就是中间那个值,如果长度是偶数,就是中间两个数的平均数. O(nlogn) 最容易想到的解法是 O(nlogn) 的解

Problem A Communist regime is trying to redistribute wealth in a village. They have have decided to sit everyone around a circular table. First, everyone has converted all of their properties to coins of equal value, such that the total number of coi

/*============================================================== 中位数 总时间限制: 2000ms 内存限制: 65536kB 描述 中位数定义:一组数据按从小到大的顺序依次排列,处在中间位置的一个数或最中间两个数据的平均值(如果这组数的个数为奇数,则中位数为位于中间位置的那个数:如果这组数的个数为偶数,则中位数是位于中间位置的两个数的平均值). 给出一组无序整数,求出中位数,如果求最中间两个数的平均数,向下取整即可(不需要使用浮