题目链接:http://codeforces.com/contest/1272/problem/E 题意:给定n,给定n个数a[i],对每个数输出d[i]. 对于每个i,可以移动到i+a[i]和i-a[i](如果i+a[i]<=n,i-a[i]>=1) d[i]是指从i移动到任意一个j的步数,需满足条件a[i]和a[j]的奇偶性不同 不论奇偶,相连的边先放进vector邻接表中 如果i和i+a[i]奇偶性不同,那么ans[i]为1,把i放到queue队列里 同理,如果i和i-a[i]奇偶性不同

链接: https://codeforces.com/contest/1272/problem/E 题意: You are given an array a consisting of n integers. In one move, you can jump from the position i to the position i−ai (if 1≤i−ai) or to the position i+ai (if i+ai≤n). For each position i from 1 to

题目链接:http://codeforces.com/contest/1272/problem/E 题目大意: 有一个长度为n的数组 \(a\) ,数组坐标从 \(1\) 到 \(n\) . 假设你现在处于数组中的某一个位置,我们假设这个坐标为 \(i\) ,那么: 如果 \(1 <= i-a[i]\) ,那么你可以从坐标 \(i\) 移动到坐标 \(i-a[i]\) 位置(花费一步): 如果 \(i+a[i]<=n\) ,那么你可以从坐标 \(i\) 移动到坐标 \(i+a[i]\) 位置(

题意:给你n个数,每个数的值为a[i],每个点可以从i这号点跳转至(i - a[i]) 或 (i + a[i])点,点的范围为[1,n],然后问的是从偶数点跳至奇数点,从奇数点跳至偶数点的最少次数是多少? 解答:这个题很不错,难度系数1900.让我对反向建边有了一定的认识. 为什么需要反向建边呢?因为正向建边无法很好地做到更新当前自身u的情况,但却可以更新v最小的情况(可是所有v中的最小情况明明应该是u的最小情况,这就是正向的缺点).而可以通过反向建边,不断更新,最后更新到目标点,该目标点已经是

Three Friends Snow Walking Robot Yet Another Broken Keyboard Remove One Element Nearest Opposite Parity Two Bracket Sequences Three Friends \[ Time Limit: 1 s\quad Memory Limit: 256 MB \] 根据题意,把最大的减一,最小的加一,然后答案就是两倍他们的差值 view #include <map> #include

地址:http://codeforces.com/contest/1272 A. Three Friends 仔细读题能够发现|a-b| + |a-c| + |b-c| = |R-L|*2 (其中L = min{a, b, c}, R = max{a, b, c}) 那么本题的移动条件就只考虑两个端点L, R即可,答案即为 |(L+1)-(R-1)| 即L向右移动1,R向左移动1,在此之前判断一下原L,R之间的距离是否<=2,<=2输出0 #include <bits/stdc++.h&

Codeforces 1272 A-E A Three Friends 直接枚举所有情况,共\(3\times 3\times 3=27\)种. code #include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define lson l,mid,p<<1 #define rson mid+1,r,p<<1|1 #define pb push_back #define ll long long using

A. Three Friends 题目链接 题目意思:有三个好朋友a,b,c.他们在一个坐标轴上,他们的位置分别是xa 和xb ,xc,他们三个人都可以往前或者往后走一步,只能走一步.问你他们走了(也可能不走)之后的abs(xa  -  xb) + abs(xb - xc) + abs(xc - xa )的最小值是多少? 题目分析:我们可以假定朋友a的坐标最小,朋友b比朋友a更大,但是又比朋友c更小,所以朋友c的位置坐标最大.所以我们可以知道,上面那个式子就是两倍的(最大坐标-最小的坐标),所以

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SerialCommunication是我综合网上看到的代码稍作修改而成的串口通信类,而SerialPort则是C#的System类库的IO目录Ports子目录下的串口通信类.SerialCommunication只有区区的二百多行,而SerialPort则有几千行.下面我将介绍SerialPort相对于SerialCommunication好在哪里. 首先是一些基本字段的对比. /// <summary> /// 波特率 /// </summary> public int Bau

1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysql_query("SELECT username FROM user

命名空间:using System.IO.Ports;该类提供了同步 I/O 和事件驱动的 I/O.对管脚和中断状态的访问以及对串行驱动程序属性的访问. 操作类声明: SerialPort sp = null; /// <summary> /// 打开串口 /// </summary> /// <param name="protName">串口号</param> /// <param name="baudRate"

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声

原文来自于:http://outofmemory.cn/mysql/mysql-performance-tips 1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例

EPZS(Enhance Predictive Zonal Search) 增强预测区域搜索,是一种整像素运动估计的搜索算法. EPZS采用的是相关性较高的预测方法.这里的相关性较高是指,更多地根据已有的条件,来进行运动向量的预测(如采用相邻块的mv作为当前搜索块的mv进行预测). Search Set 在搜索范围内的所有mv,可以被归结为集合$S$,EPZS会从$S$中按照其算法的规律来选择特定的子集$S’$.$S’$可以包含以下几种搜索方式. 1.$S_1$,mvp,(0, 0) $mv_{

1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysql_query("SELECT username FROM user

sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的.基于numpy.scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用. 1.三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 说明 neighbors 近邻算法 svm 支持向量机 kernel-ridge 核——岭回归 discriminant_analysis 判别分析 linear_model 广义线性模型 ensemle 集成方法 tree 决策树

K-临近算法(KNN) K nearest neighbour 1.k-近邻算法原理 简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:时间复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型和标称型. 工作原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系.输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特

本文首发于 vivo 互联网技术微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/wLMvJPXXaND9xq-XMwY2Mg作者:Eike Dehling翻译:杨振涛 本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上,已获得翻译授权. 英文原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/searching-deep-learning-eike-dehlin