之前讲到强化学习可以用马尔科夫决策过程来描述,通常情况下,马尔科夫需要知道 {S A P R γ},γ是衰减因子,那为什么还需要蒙特卡罗呢? 首先什么是蒙特卡罗? 蒙特卡罗实际上是一座赌城的名字,蒙特卡罗方法是冯 诺依曼 用这座赌城的名字起的. 蒙特卡罗方法的主要思想是:当求解的问题是某随机事件出现的概率,或者某随机变量的期望时,可以采用多次采样,以该事件出现的频率来估计其概率,以该变量的均值来估计其期望.并以此来代替问题的解. 那么为什么要用蒙特卡罗方法? 在真实的场景中,我们经常没法确定状
查询V$SESSION,你会看到SERVER可能会有DEDICATED| SHARED| PSEUDO| NONE 四种值,如果SERVER字段的值除了DEDICATED,还有NONE,则说明当前实例启动了共享服务器,并且SERVER为NONE的会话表示其正使用共享服务器连接模式,同时,如果只显示有DEDICATED,则不能说明服务器就一定工作在专用服务器下面,此时也有可能启动了共享模式.只是目前连接到数据库的都是专用服务器模式 SQL> select distinct server from
A. Survival Route 留坑. B. Dispersed parentheses $f[i][j][k]$表示长度为$i$,未匹配的左括号数为$j$,最多的未匹配左括号数为$k$的方案数.时间复杂度$O(n^3)$. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int P=1000000009; const int N=310; int n,m
A. Array Factory 将下标按前缀和排序,然后双指针,维护最大的右边界即可. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int N=200010; int n,i,j,anslen,ansl,ansr,mr,q[N]; ll a[N],lim; inline bool cmp(int x,int y){return a[x]<a[y];
A. Associated Vertices 首先求出SCC然后缩点,第一次求出每个点能到的点集,第二次收集这些点集即可,用bitset加速,时间复杂度$O(\frac{nm}{64})$. #include<cstdio> #include<bitset> using namespace std; const int N=10010; int n,m,x,y,i,j,g[N],G[N],v[N*3],V[N*3],nxt[N*3],NXT[N*3],ed; int vis[N],
A. (a, b)-Tower 当指数大于模数的时候用欧拉定理递归计算,否则直接暴力计算. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> #include<string> #include<iostream> using namespace std; typedef long long LL; int pw(int x,int y,int mod){ int ret=1; for(int
A. Passage 枚举两个点,看看删掉之后剩下的图是否是二分图. #include <bits/stdc++.h> using namespace std ; const int MAXN = 205 ; vector < int > G[MAXN] ; int vis[MAXN] , col[MAXN] ; int n ; int dfs ( int u ) { for ( int i = 0 ; i < G[u].size () ; ++ i ) { int v =
A. Avengers, The 留坑. B. Black Widow 将所有数的所有约数插入set,然后求mex. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<int,int>pi; const int mod=1e9+7; int n,i,x; set<int>T; inline void add(int n){ for(int i=1;i<=n
