CSP2019复习指南 知识点(大纲)内容参考于本人博客: 近22年NOIP考点一览 算法 基本算法: 模拟.暴力枚举.排序.贪心.递归.递推.贪心.二分.位运算 这些算法不再在此加以赘述,如有考前还不太懂的同学请尽快补习! 进阶算法 分治和归并排序: 浅谈分治算法 详解归并排序 (附:) 求逆序对的方式 二分: 二分写法选讲 差分和树上差分: 浅谈差分 详解树上差分 位运算: 常用位运算技巧 搜索 搜索是一种算法,但是把它单独拉开做一个专辑来训练.如果对搜索的基本概念和深搜.广搜还不是很了解的

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处

写在前面 一个简略的\(NOIp\)题高组历年题目复习记录.大部分都有单独写题解,但懒得放\(link\)了\(QwQ\).对于想的时候兜了圈子的题打上\(*\). \(NOIp2018\ [4/6]\) 铺设道路 模拟/结论 从左往右扫一遍,扫到高度比前一个大的就累加上两者的高度差. 货币系统 \(dp\)/背包 考虑从货币系统中去掉不必要的货币,不必要的货币其实就是能被其他货币表示出的货币.货币无限多,可以看成完全背包问题,设\(f_i\)为数值\(i\)能否被小于它的数表出. \(*\)赛

实际案例: 学生信息系统中,数据为固定格式:(名字,年龄,性别,邮箱) ,通常使用元组来存储 使用优点: 使用元组最大的优点在于节省空间,存储相同的数据,使用元组比使用字典,空间小很多 使用缺点: 访问元组数据时,需要使用索引,(index),访问,大量索引降低程序的可读性 解决方案 方案一: 定义一系列数值常量或枚举类型 方案二:  使用标准库中 collections.nametuple 替代内置 tuple   方案一:     定义数值常量  使用枚举   #使用枚举,相当于创建了一个名

DAY -2 不要问我为什么现在就开了一篇博客. 本来想起个NOIp2016爆零记或者NOIp2016退役记之类的,但是感觉现在不能乱立flag了.所以就叫游记算了. 前几场模拟赛崩了一场又一场,RP++是给别人听的.只有自己才知道方向是什么. 打牢基础,扎实模板. 好无聊啊,不如押一下今年的题? D1T1 愚蠢的模拟/贪心 D1T2 分层图/点双联通分量/差分约束/2-SAT D1T3 毒瘤 D2T1 愚蠢的二分/DP D2T2 DBFS/DP/数论/组合 D2T3 高级数据结构的简单应用 模

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

C#冒泡算法复习 冒泡算法的意思:每一趟找到一个最小或最大的数放到最后面,比较总数的n-1次(因为比较是2个双双比较的) 第一层循环表示进行比较的次数,总共要比较(数的)-1次 (因为比较是2个双双比较的) 第二层循环表示第几趟循环,趟数等于比较数-趟数(第二趟再少比较一次,因为第一趟后最小的在最后面了) using System; namespace test { class Program { public static void Main() { //冒泡算法的意思:每一趟找到一个最小或最

(这篇文章是去年写的) day0 今天上了两节课后就出发了,大概是一点左右到达了宾馆,感觉宾馆条件是相当好的,然后两点出发,两点二十左右到达了考场,看到一群julao已经守候在了大门口,比如GZYjulao,ZJFjulao,YYRjulao,YGjulao,HYjulao等等等等... 然后二十七中开始了往年一贯的传统:合影,然后三个班的人就拍好队形,开始合影了,每次合影都感觉把cls和sls拍得十分挫. 分发完考证后,我先到合肥四十六中的考点去试普及组的机,打了几个比较基础的模板,一小时就这

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失. 基于关联规

大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法. 推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本

BF.KMP.BM.Sunday算法讲解 字串的定位操作通常称作串的模式匹配,是各种串处理系统中最重要的操作之一. 事实上也就是从一个母串中查找一模板串,判定是否存在. 现给出四种匹配算法包括BF(即二维循环匹配算法).KMP.BM.Sunday算法,着重讲KMP算法,其他算法尽量详细讲解,有兴趣的读者可自行查找其它相关资料了解其它算法,当然本文也会推荐一些网址供读者参考. 事实上本博文也是作者阅读了其它博文,然后根据自己的在理解过程中遇到的问题加以阐述,总结而来的,尤其是多次阅读了July的博

分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这

比较通俗易懂,可以入门,转载地址是http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的

qwq 为SCP初赛选手(我)收集的各种定理qwq 更新: 1.为了初赛都能用,不限于定理了 2.主旨为在短时间内复习各算法,备初赛 3.请确定你学习(学懂了)了 \(\texttt{oi}\) 的基础知识. 可能会一直更新下去qwq 最新:2021/9/11 10:03 @ 目录 qwq 1.主定理 2.等比数列 2.1 等比数列求和公式推导 2.2 应用:h层满k叉树求节点个数 3.贪心 4.二分 4.1 基本实现 4.2 进阶实现 4.3 实际应用 5.三分(待填坑) 6.哈希 7.KMP

转自:http://blog.csdn.net/lyflower/article/details/1728642 文本分类中KNN算法,该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.因此,采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题.另外,由于

Java虚拟机的内存区域中,程序计数器.虚拟机栈和本地方法栈三个区域是线程私有的,随线程生而生,随线程灭而灭:栈中的栈帧随着方法的进入和退出而进行入栈和出栈操作,每个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的,因此这三个区域的内存分配和回收都具有确定性.垃圾回收重点关注的是堆和方法区部分的内存. 常用的垃圾回收算法有: (1).引用计数算法: 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1:当引用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器都为0的对象就是不再被使用的,垃

多阶段决策过程(multistep decision process)是指这样一类特殊的活动过程,过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段,在每一个阶段都需要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列.动态规划(dynamic programming)算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法,难度比较大,技巧性也很强.利用动态规划算法,可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题.动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子

在复习匈牙利算法的时候,发现这么一篇介绍匈牙利算法的文章,非常通俗易懂,所以就借鉴过来了. 复杂度:邻接矩阵:O(v^3)邻接表:O(V*E) 附上链接:趣写算法系列之--匈牙利算法 下面就附上代码吧: int maxn;//maxn 为x.y集合的最大顶点数 int xmatch[maxn]; //xmatch[i]表示X集合中的i在Y集合中对应的匹配 int ymatch[maxn]; //ymatch[i]表示Y集合中的i在X集合中对应的匹配 int map[maxn][maxn]; //