使用方法:nth_element(start, start+n, end) 使第n大元素处于第n位置(从0开始,其位置是下标为n的元素),并且比这个元素小的元素都排在这个元素之前,比这个元素大的元素都排在这个元素之后,但不能保证他们是有序的. #include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; ; char s[N

NOIP2018提高组省一冲奖班模测训练(三) 自己按照noip的方式考,只在最后一两分钟交了一次 第一题过了,对拍拍到尾. 第二题不会.考试时往组合计数的方向想,推公式,推了一个多小时,大脑爆炸,还是一直推不出来(然而正解是dp??) 第三题打了暴力 如果是正式比赛的话,就在省一分数线徘徊. 第二题如果能拿一点部分分的话,那省一就比较稳了 正式比赛的话应该部分分会有,这套题的第二题部分分貌似拿不了 讲解讲的非常细,非常清晰.比雅礼集训听的舒服太多太多了. Anan的派对 Anan想举办一个派对

Select 问题: 在一个无序的数组中 找到第 n 大的元素. 思路 1: 排序,O(NlgN) 思路 2: 利用快排的 RandomizedPartition(), 平均复杂度是 O(N) 思路 3:    同样是利用快排的 Partition(), 但是选择 pivot 的时候不是采用随机,而是通过一种特殊的方法.从而使复杂度最坏情况下是 O(N). 本文介绍 STL 算法库中 nth_elemnt 的实现代码. STL 采用的算法是: 当数组长度 <= 3时, 采用插入排序. 当长度 >

今天学习到STL中的nth_element,她是一个默认能求第k小的数的方法,需要的头文件为algorithm. 默认为:nth_element(start, start+n, end) 使第n大元素处于第n位置(从0开始,其位置是下标为n的元素),并且比这个元素小的元素都排在这个元素之前,比这个元素大的元素都排在这个元素之后,但不能保证他们是有序的. #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <iostream>

1 vector内部实现: 数组 // 就是没有固定大小的数组,vector直接翻译是向量的意思支持操作:begin(), //取首个元素,返回一个iteratorend(), //取末尾(最后一个元素的下一个存储空间的地址)size(), //就是数组大小的意思clear(), //清空empty(), //判断vector是否为空[]  //很神奇的东东,可以和数组一样操作//举例: vector a;   //定义了一个vector//然后我们就可以用a[i]来直接访问a中的第i + 1个

题意: 给定N个初始值为0的数, 然后给定K个区间修改(区间[l,r] 每个元素加一), 求修改后序列的中位数. 分析: K个离线的区间修改可以使用差分数组(http://www.cnblogs.com/Jadon97/p/8053946.html)实现. 关于对一个无序的序列找出中位数 方法一: 第一时间想到的方法是快排然后之间取中位数, 排序复杂度为O(NlogN),取第k大的数复杂度O(1). 用时:124ms #include <bits/stdc++.h> using namespa

本文为senlie原创.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie nth_element ------------------------------------------------------------------------------ 描写叙述:又一次排序,使得[nth,last)内没有不论什么一个元素小于[first,nth)内的元素, 但对于[first,nth)和[nth,last)两个子区间内的元素次序则无不论什么保证. 思路: 1.

nth_element函数原型有四个,详细我就不一一累赘了,我们就用最普通的用法寻找第k位置的元素. 函数用法为:nth_element(first,kth,end). first,last 第一个和最后一个迭代器,也可以直接用数组的位置. kth,要定位的第k个元素,能对它进行随机访问. 将第k_th元素放到它该放的位置上,左边元素都小于等于它,右边元素都大于等于它. 例如: vector<); ; i < ; i++) a[i] = i+; random_shuffle(a.begin()

nth_element是stl中的一个库函数,它会使迭代器nth所指的元素与整个[first,last)完整排序后.同一个位置的元素同值.即找到完整排序时第n位的正确值. 但这个函数与完整排序的区别在于: 1.它只关注第n个,只保证小于该值的元素在其左边,大于等于的在其右边,但并不保证其完全有序. 2.它的时间复杂度在O(N),而许多排序所用的复杂度为O(NlogN).对于特定的找到第k大数的问题,所花时间是好于排序的. 它的原理思想如图 这个算法的思路很像快排中partation函数.首先有一

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返

背景:上一只鼠标坏了,今天299从京东如了一只钛度鼠标,核心用料据说都很高端,设计也不错.但是实际用起来发现了很多码农常识问题和产品建议,遂反馈给钛度客服,并记录于此. 传送门: http://bbs.youtaidu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7829&page=1&extra=#pid99060 本人不才,屌丝垃圾码农一只,支持sky创业,希望是良心产品,今天刚拿到鼠标,手感不错,设计和做工都很好,但是确实对数据线不敢好评!关于连接线:

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

这里是一款旅游相关的安卓应用,其中虚拟旅游的功能采用html5的360度全景图技术实现,使用户能够身临其境的感受旅游景点的风光. 此处引入了ddpanorama插件,它的原理是在canvas上绘制全景图,手指滑动时重绘canvas来实现.它包括通过手指滑动循环查看全景图,点击热点可进入另一全景图,缩放,离线访问等功能. 热点的计算和绘制: 可以在ddpanorama.js中看到在redraw这个方法也就是canvas重绘的时候定义了一个事件: $(this.img).trigger( jQuer

相似度函数 概述    比较两个字段的相似度    最近有人问到关于两个字段求相似度的函数,所以就写了一篇关于相似度的函数,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,可能业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相对修改. 本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @n