#include "iostream" #include <GL/glut.h> #include<cmath> #include<vector> #include<algorithm> #include<fstream> #include "MatrixV.h" #define PI acos(-1) using namespace std; #pragma comment(lib, "lega

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

首先,所有資料都可以從網路上找到,只是我做了一些分析與整理而已.純粹分享心得~~ 最近再做研究的時候我跟我的同事K先生在某次偶然的討論中發現了一件有趣的事情. [疑~~~~~~~新楓之谷的玩家人氣指數和討論數的歷史數據看起來好像心電圖喔!!!!!!!] (心電圖............) 當下我們兩個就對這個東西非常的感興趣,接下來針對了其他遊戲的歷史數據做了相關的分析與統計,發現了有些遊戲有,有些遊戲沒有.初步歸納後發現到, [當遊戲的人氣值和討論數進入心電圖模式以後,這款遊戲將可以在排行榜前

P3195 [HNOI2008]玩具装箱TOY 第一道斜率优化题. 首先一个基本的状态转移方程是 要使f[i]最小,即b最小. 对于每个j,可以表示为一个点. 然后我们取固定斜率时截距最小的即可,高中线性规划. 单调队列维护下凸包. 然后每次二分出j,转移. 记得给(0,L * L)赋初值. 记得开long long ++,--最好别随便用,编译器的不同会让你爆0... #include <cstdio> typedef long long LL; ; LL sum[N], g[N], p[N

  9.10 NOIP模拟赛 题目名称 区间 种类 风见幽香 题目类型 传统 传统 传统 可执行文件名 section kinds yuuka 输入文件名 section.in kinds.in yuuka.in 输出文件名 section.out kinds.out yuuka.out 每个测试点时限 1.0秒 6.0秒 1.0秒 内存限制 256 MB 512 MB 128 MB 测试点数目 25 25 25 每个测试点分值 4 4 4 区间 Description Hkd有一个长度为n的数

https://scut.online/p/484 一开始想的是按固定斜率的直线从无穷扫下来,但是一直都WA,不知道是哪里错了还是精度问题? #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int MAXN = 1e5 + 5; int dcmp(long double x, long double y) { if(fabs(x - y) <= 1e-14) return 0; return

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/14553来源:牛客网 题目描述 小明很喜欢打游戏,现在已知一个新英雄即将推出,他同样拥有四个技能,其中三个小技能的释放时间和固定的伤害值为: 1.乌鸦坐飞机 释放时间:x 固定伤害值:a 2.蜘蛛吃耳屎 释放时间:y 固定伤害值:b 3.饿狼前进  释放时间:z 固定伤害值:c 他还有一个大招,其释放的时间是一个区间[L,R],可以在区间内任意时间点释放出技能,其如果在L+i时刻释放技能,其能够打出的伤害值为:tem

题目大意:将n个数分成若干个区间,每个区间的代价为区间和的平方加上一个常数m,求最小代价. 题目分析:定义状态dp(i)表示前 i 个数已经分好的最小代价,则状态转移方程为 dp(i)=min(dp(j)+(sum(j)-sum(i))^2)+m   <1>.将这个方程整理一下得到: dp(i)=min(-2*sum(i)*sum(j)+dp(j)+sum(j)^2)+sum(i)^2+m   <2>. 设函数f(i)=-2*sum(i)*sum(j)+dp(j)+sum(j)^2

[BZOJ3203]保护出题人(动态规划,斜率优化) 题面 BZOJ 洛谷 题解 在最优情况下,肯定是存在某只僵尸在到达重点的那一瞬间将其打死 我们现在知道了每只僵尸到达终点的时间,因为僵尸要依次打死. 所以我们假设血量的前缀和是\(s_i\) 那么我么必须在它到达的时间\(t_i\)之前打出总共不少于\(s_i\)的伤害. 而植物的攻击力是固定的,意味着时间-伤害的坐标系上是一条直线. 那么现在相当于在时间-伤害的坐标系上有若干个点,每次询问与\((0,0)\)构成斜率最大的那一个. 但是现在

题目链接 https://codeforces.com/contest/1067/problem/D 题解 首先,如果我们获得了一次升级机会,我们一定希望升级 \(b_i \times p_i\) 最大的任务,并且之后只完成该任务,这样才能使得期望收益最大.换句话说,当我们完成成功了一次任务之后,决策就固定了.因此,我们实际需要考虑的是还未完成任何任务时的决策. 为了方便,我们记 \(\max\limits_{1 \leq i \leq n}\{b_ip_i\}\) 为 \(m\). 我们设 \

首先我们贪心的考虑,对于某一天来说,我们只有3中策略,第一种为不做任何行动,这时的答案与前一天相同,第二种为将自己的钱全部换成a,b货币,因为如果换a,b货币,代表在之后的某一天卖出去后会赚钱,那么当时手中的a,b货币越多,盈利越多,所以全买.第三种策略为将自己的货币全部卖出,贪心正确性和第二种类似. 那么我们设w[i]为到第i天,手中最多有多少钱,那么就可以比较容易的列出转移方程w[i]=max(w[i-1],第j天将所有的货币卖出,第i天卖掉的钱),这样的时间复杂度为n^2,显然不能通过全部

前言 斜率优化\(DP\)是难倒我很久的一个算法,我花了很长时间都难以理解.后来,经过无数次的研究加以对一些例题的理解,总算啃下了这根硬骨头. 基本式子 斜率优化\(DP\)的式子略有些复杂,大致可以表示成这样: \[f_i=min_{j=1}^{i-1}(A(j)-B(j)*S(i)+C(i))\] 其中\(A(j)\)和\(B(j)\)是两个只与\(j\)有关的函数,\(S(i)\)和\(C(i)\)是两个只与\(i\)有关的函数,式子中的\(min\)其实也可以替换成\(max\),但这里

题目: 洛谷3648 注:这道题洛谷3648有SPJ,要求输出方案.BZOJ3675数据组数较多但不要求输出方案. 分析: 这可能是我第三次重学斜率优化了--好菜啊 这道题首先一看就是个DP.稍微推一推类似下面这种式子就会发现事实上结果和切的顺序无关 \[a(b+c)+bc=ab+c(a+b)=ab+ac+bc\] 那么就可以用\(f[i][j]\)表示切了\(j\)次,最右一次在\(i\)后面切的最大值.用\(sum[i]\)表示原序列前\(i\)个数之和,那么就有了这个DP方程(假设在\(i

题目链接:http://poj.org/problem?id=1180 题目描述: There is a sequence of N jobs to be processed on one machine. The jobs are numbered from 1 to N, so that the sequence is 1,2,..., N. The sequence of jobs must be partitioned into one or more batches, where ea

传送门:https://www.luogu.org/problem/P3195 题目描述 P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为 1\cdots N1⋯N 的 NN 件玩具,第 ii 件玩具经过压缩后变成一维长度为 C_iCi​ .为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的.同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,

[Wannafly挑战赛29F]最后之作(Trie树,动态规划,斜率优化) 题面 牛客 题解 首先考虑怎么计算\([l,r]\)这个子串的不同的串的个数. 如果\(l=1\),我们构建\(Trie\)树然后第\(i\)层的点的个数就是\([1,i]\)的答案. 如果\(l\)要向右移动一位,显然就是我们要把最上面那一层给删掉. 那么我们暴力对\(Trie\)树进行合并,因为每个点最多只会被合并一次,所以复杂度是\(O(|\sum|*tot)\)的,其中\(tot\)是\(Trie\)树点数,\(

本文为原创??? 作者写这篇文章的时候刚刚初一毕业…… 如有错误请各位大佬指正 从例题入手 洛谷P3915[HNOI2008]玩具装箱toy Step0:读题 Q:暴力? 如果您学习过dp 不难推出dp方程 设dp[i]表示放置前i个物品需要的最小价值 dp[i]=min(dp[j]+(sum[i]-sum[j-1]+i-j-L)^2) sum[i]表示前缀和 暴力分有了!!恭喜! 下面我们引入斜率优化: 首先进行一个变形: 原来的式子可以变为:f[i]=min(f[j]+(sum[i]-sum

Description 小Y最近在一家金券交易所工作.该金券交易所只发行交易两种金券:A纪念券(以下简称A券)和 B纪念券(以下 简称B券).每个持有金券的顾客都有一个自己的帐户.金券的数目可以是一个实数.每天随着市场的起伏波动, 两种金券都有自己当时的价值,即每一单位金券当天可以兑换的人民币数目.我们记录第 K 天中 A券 和 B券 的 价值分别为 AK 和 BK(元/单位金券).为了方便顾客,金券交易所提供了一种非常方便的交易方式:比例交易法 .比例交易法分为两个方面:(a)卖出金券:顾客提

[Luogu2365]任务安排 题目描述 N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成(顺序不得改变),这N个任务被分成若干批,每批包含相邻的若干任务.从时刻0开始,这些任务被分批加工,第i个任务单独完成所需的时间是Ti.在每批任务开始前,机器需要启动时间S,而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和(同一批任务将在同一时刻完成).每个任务的费用是它的完成时刻乘以一个费用系数Fi.请确定一个分组方案,使得总费用最小. 例如:S=1:T={1,3,4,2,1}:F={3,2,3,3,4}.如果分

做完此题之后 自己应该算是真正理解了斜率优化DP 根据状态转移方程$f[i]=max(f[j]+ax^2+bx+c),x=sum[i]-sum[j]$ 可以变形为 $f[i]=max((a*sum[j]^2-b*sum[j])-(2a*sum[j]*sum[i]))+(a*sum[i]^2+b*sum[i]+c)$ 我们可以把每个决策映射到平面上的一个点 其中坐标$x=(a*sum[j]^2-b*sum[j])$代表此决策的固定价值(与转移到哪无关) 坐标$y=(-2a*sum[j])$代表此决

任务安排1(小数据):https://www.luogu.com.cn/problem/P2365 任务安排2(大数据):https://www.luogu.com.cn/problem/P5785 题目描述 有 \(N\) 个任务排成一个序列在一台机器上等待执行,它们的顺序不得改变.机器会把这 \(N\) 个任务分成若干批,每一批包含连续的若干个任务.从时刻 \(0\) 开始,任务被分批加工,执行第 \(i\) 个任务所需的时间是 \(T_i\).另外,在每批任务开始前,机器需要 \(S\)