T1 异或 比较稳的切掉 观察数据范围,无法线性筛啥的,根号复杂度也会死,于是只能考虑$log$级 然后打表 发现当$n$为$2^i$时的答案是一个可递归数列: $1,3,7,15,31,63,127...$ 这样的话直接把$n$进行二进制拆分,然后累加$2^i$的答案就可以出来最终答案 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define int long long 3 using namespace std; 4 namespace AE86{ 5 inline int

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/453/B 题意: 给你一个长度为n的数列a,让你构造一个长度为n的数列b. 在保证b中任意两数gcd都为1的情况下,使得 ∑|a[i]-b[i]|最小. 让你输出构造的数列b. (1<=n<=100, 1<=a[i]<=30) 题解: 因为1<=a[i]<=30,所以有1<=b[i]<=60,此时才有可能最优. 因为b中任意两数gcd为1,所以对于一个质因子p[i]

题目链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1605 题意: 平面直角坐标系中,有n个点,m个标记(坐标范围1~1000). 你可以发出口令,让所有点整体向东.南.西.北四个方向中的任意一个方向移动,口令分别记作'E','S','W','N'. 每当一个点碰到一个标记,则答案+1.(保证初始时没有点在标记上) 你最多可以发出t次口令. 问你答案最大是多少,并输出字典序最小的口令序列. 题解: 表示状态: dp[i][j][k] = m

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回

题意:用最少的括号将给定的字符串匹配,输出最优解.可能有空行. 思路:dp. dp[i][j]表示将区间i,j之间的字符串匹配需要的最少括号数,那么 如果区间左边是(或[,表示可以和右边的字符串匹配,枚举中间断点k,如果str[i]==str[k]则dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i+1][k-1]+dp[k+1][j])表示不需要加入新的括号,也可以插入新的括号则dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i+1][k]+dp[k+1][j]+1). 如果区间最左边字符

希望解决的问题 . 在一些高流量.高IO的WAF中,是如何对规则库(POST.GET)中的字符串进行多正则匹配的,是单条轮询执行,还是多模式并发执行 . Snort是怎么组织.匹配高达上千条的正则规则库的,怎样保证效率和准确性的平衡 . 状态机.Aho-Corasick算法的核心思想 . 怎么进行多模正则匹配的编程实现 相关学习资料 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%8

一.流程引擎API org.jbpm.api.ProcessEngine是jbpm4所有的Service API 之源. 既所有的Service API(服务接口)都从ProcessEngine中获取. ProcessEngine由配置文件获取 ProcessEngine processEngine = Configuration.getProcessEngine(); 并且是线程安全的,可以保存在静态变量中.所有的线程和请求都可以使用同一个ProcessEngine对象. 二.其余API 1.

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">完全没状态的新生归来赛,虐的很惨</span> A Hard Game And it's now going to be a hard game. N piles of coins are put down on the ground, where each piles co

第3章  存储器 本章介绍了TMS320C54x DSP存储器的构成和操作.一般来说,C54x器件共有192K 16位字的存储窨,这个空间分成3个专用的部分:64K字程序.64K字数据和64K字I/O口.在某些C54x器件中,存储器结构已经通过重叠和分页的方法加以改变,这样就增加了存储器空间的容量. C54x体系结构上的并行特点和片内RAM的双存取能力使C54x可以在任意给定的机器周期内同时进行4个存储器操作:一条指令的读取操作.两个操作数读操作以及一个操作数写操作. 在片内存储器中操作有如下几

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式

上回说到,游戏项目中客观会遇到逻辑状态的复杂性和动画状态的单一性之间的矛盾,那么Animation Tree是如何解决这个问题的呢? 这又需要引入一个定律:就是逻辑状态无论有多么复杂,但一套逻辑状态组合一定唯一对应一个具体的动画. 举例来说:已知控制当前游戏对象的逻辑状态有是否技能中.是否受击.是否中毒.是否眩晕. 那么我们可以建立一个下面的关系: 技能中 否 是 否 否 否 否 是 受击 否 否 是 否 否 否 是 中毒 否 否 否 是 否 是 是 眩晕 否 否 否 否 是 是 否 最终动作

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MB Description 给定序列A,序列中的每一项Ai有删除代价Bi和附加属性Ci.请删除若干项,使得4的最长上升子序列长度减少至少1,且付出的代价之和最小,并输出方案. 如果有多种方案,请输出将删去项的附加属性排序之后,字典序最小的一种. Input 输入包含多组数据. 输入的第一行包含整数T,表示数据组数.接下来4*T行描述每组数据. 每组数据的第一行包含一个整数N,表示A的项数,接下来三行,每行N个整数A1．

Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 512 MBSec  Special Judge Description 小园丁 Mr. S 负责看管一片田野,田野可以看作一个二维平面.田野上有 nn 棵许愿树,编号 1,2,3,-,n1,2,3,-,n,每棵树可以看作平面上的一个点,其中第 ii 棵树 (1≤i≤n1≤i≤n) 位于坐标 (xi,yi)(xi,yi).任意两棵树的坐标均不相同. 老司机 Mr. P 从原点 (0,0)(0,0) 驾车出发,进行若干轮行动.每一

练习赛,评测的时候好像出了些问题,最后我拿自己机子测的212/300,第二题负责评测的写的SPJ就判了第一行的答案,不知道有没出什么问题. T1.palindrome 题目大意:给定一个长度为N的字符串,从中找出一个回文串使其出现次数*长度最大,求出这个值. 思路:做的时候几乎对回文串一无所知,听我旁边某位大神传授manacher就现场学了下,然后按manacher找回文串的方式搞出了一个奇怪的暴力,最后好像骗了很多分(只T了一个点,WA了3个好像是哪里写挂了),但因为太丑又复杂就不解说了.想知

来自FallDream的博客,未经允许,请勿转载,谢谢. Div2A 小判断题 Div2B 小判断题,合法的条件是|AB|=|BC|且三点不共线 Div1A 类比二维.三维空间,可以猜测n太大的时候没有答案.这样n小的时候我们就暴力就行啦. Div1B 首先枚举gcd,然后每个数要么删除,要么向上补到第一个倍数.对个数做前缀和,然后枚举之前枚举的gcd的倍数,统计答案.细节比较多. Div1C 不同质因数分开做.把1次是否出现.2次是否出现....压成一个数,求sg函数时枚举所有转移.这样n<=

来自FallDream的博客,未经允许,请勿转载,谢谢. 跳蚤国有 n 个城市,伟大的跳蚤国王居住在跳蚤国首都中,即 1 号城市中.跳蚤国最大的问题就是饮水问题,由于首都中居住的跳蚤实在太多,跳蚤国王又体恤地将分配给他的水也给跳蚤国居民饮用,这导致跳蚤国王也经常喝不上水.于是,跳蚤国在每个城市都修建了一个圆柱形水箱,这些水箱完全相同且足够高.一个雨天后,第 i 个城市收集到了高度为 hi 的水.由于地理和天气因素的影响,任何两个不同城市收集到的水高度互不相同.跳蚤国王也请来蚂蚁工匠帮忙,建立了一

从本质上讲,按照CLI规范设计的.NET从其出生的那一刻就具有跨平台的基因,这与Java别无二致.由于采用了统一的中间语言,微软只需要针对不同的平台设计不同的虚拟机(运行时)就能弥合不同操作系统与处理器架构之间的差异,但是“理想很丰满,现实很骨感”.在过去十多年中,微软将.NET引入到了各个不同的应用领域,表面上看起来似乎欣欣向荣,但是由于采用完全独立的多目标框架的设计思路,导致针对多目标框架的代码平台只能通过PCL(参考<.NET Core跨平台的奥秘[中篇]:复用之殇>)这种“妥协”的方式

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y

Problem UVA1626-Brackets sequence Time Limit: 4500 mSec Problem Description Input The input begins with a single positive integer on a line by itself indicating the number of the cases following, each of them as described below. This line is followed