题目链接:hdu 3507
题目大意
有n个物品排成一排,每个物品有一个a【i】值,将序号从i到j的打包成一包,需要花费元,现在要求出将所有物品打包带走所需要的最小花费值。
思路
看上去是一个DP,即
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码龄9年
题目链接:hdu 3507
有n个物品排成一排,每个物品有一个a【i】值,将序号从i到j的打包成一包,需要花费元,现在要求出将所有物品打包带走所需要的最小花费值。
看上去是一个DP,即
HDU 3507 Print Article(斜率优化DP)
题目链接 基础的斜率优化DP 参考代码: #include #include #include #include using namespace std; const int maxn= 500050; int A[maxn] , dp[maxn] ,sum[maxn], M; int myque[maxn],head,tail,N; #define Y(i) (dp[i]+su
hdu3507 Print Article(斜率优化)
题目 题解 此题是很基础的斜率DP的入门题。 题意很清楚,就是输出序列a[n],每连续输出的费用是连续输出的数字和的平方加上常数M 让我们求这个费用的最小值。 设dp[i]表示输出前i个的最小费用,那么有如下的DP方程: dp[i]=min{dp[j]+(sum[i]−sum[j])2+M}(0<j<i)dp[i]=min{dp[j]+(sum[i]−sum
DP:斜率优化 Slope optimization
以HDU3507为例,讨论一下斜率优化问题。 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3507 题意:N个数字分段输出,输出每段(第i个到第j个)的代价是i到j的平方加上常数m,问输出所有N个数字的最小代价。 设dp[i]表示从第1个到第i个数字的代价,显然有dp[i] = min(dp[j] + (sum[i]-sum[j
HDU3507 (斜率dp入门)
参考来自:博客1 博客2 来看两道单调队列维护dp入门题: 烽火传递 博客 这类题型特点:分成连续的段 段长最短为k,烽火传递的dp:f[i]=min{f[k]}(i-m<=k<=i-1)+w[i] 用单调队列维护递增的f[i],每次取队首就可以了。 再来看看HDU3507的题意: 题意: 给你n个数,问你怎样顺序输出,使得总价值最小。 每一行价值计算公式是上图所示,这里每一行可以输任意个字符,你可将n个字符任意(但按顺序)输出到不同行, 其实类似于切蛋糕...
乐鑫WIFI芯片开发流程梳理-工具链、编译和下载
最近开始基于乐鑫ESP32的WIFI模组的软件开发,首先要做整套流程的梳理,乐鑫官网以及安信可上已经有了较为系统的资料,但是在实现过程中也遇到了一些问题,花了几天去解决,所以为了总结,也为了给其他人提供一些借鉴,把流程分享一下,官网上相对比较完善的,就不在赘述。 1. 开发方案选择 目前网上有两套较为成熟的方案: (1)基于乐鑫官网推荐的开发方式,原网页:https://docs.espress...
wsl + vscode 离线配置 ERROR: Faild to download https://update.code.visualstudio.com
很多情况下是没有现成的VS Code Server程序的,需要手动下载。记住上面的Commit ID,可以通过下面的链接下载 vscode-server-linux-x64.tar.gz。然后将vscode-server-linux-x64.tar.gz上传在服务器上的$HOME/.vscode-server/bin文件夹中,解压。在wsl中下载不了 vscode 的核心。运行下面两行命令,建立空的$HOME/.vscode-server/bin文件夹。重新运行 wsl与vs的链接即可。
HDU - 3507(斜率DP优化)
题解:用dp[i] = min(dp[i],dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2+M)来动态规划但是n有50W一个一个试肯定超时, 但是对于形如 dp[i]=min{dp[j]+f(i,j)} 的方程,无法做到O(1)计算dp[j]+f(i,j)的最小值,这时就需要斜率优化这个技巧来解决这个问题了。 令k Y(j)−Y(k)/(X(j)−X(k)) 优化方法
HCLR-Net: 混合对比学习正则化与局部随机扰动用于水下图像增强
独特贡献在于开发了一种处理负样本的新策略,既保留了负样本的统计特性,又防止网络过度剖析这些样本中的特征信息。通过根据每个通道特征的重要性对模型进行加权,我们可以增强富含上下文信息的通道,从而获得更准确、更详细的特征表示。AHA 模块利用垂直方向上的 Avgpool 和水平方向上的 Maxpool 来捕捉远程依赖关系和准确的位置信息,从而有效确定不同方向上的特征退化。对比学习策略通常旨在最小化正样本之间的欧氏距离,使预测图像更接近理想图像,同时最大化负样本与预测图像之间的距离,使它们进一步远离非理想表征。
HDU 3507 (斜率优化入门题)
题意 给出N个单词,每个单词有个非负权值ai,现在要将它们分成连续的若干段,每段的代价为此段单词的权值和的平方,还要加一个常数M,即(∑i=1kai)2+M(\sum_{i=1}^{k}ai)^2+M(∑i=1kai)2+M。现在想求出一种最优方案,使得总费用之和最小。 思路 经典题型。 数组s表示权值的前缀和,数组f表示前i个单词分组的最小代价。可以列出方程 f[i]=min{(s[i]−s[...
网络安全面试题
在当今社会网络安全行业越来越发达,也有越来越多的人去学习,为了更好地进行工作,除了学好知识外还要应对企业的面试。 所以在这里我归总了一些网络安全方面的常见面试题,希望对大家有所帮助。 windows常见 1:描述tcp/udp的区别及优劣,及其发展前景 TCP—传输控制协议,提供的是面向连接、可靠的字节流服务。当客户和服务器彼此交换数据前,必须先在双方之间建立一个TCP连接,之后才能...
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
hdu3507(初识斜率优化DP)
hdu3507 题意 给出 N 个数字,输出的时候可以选择连续的输出,每连续输出一串,它的费用是 这串数字和的平方加上一个常数 M。 分析 斜率优化dp,入门题。 参考 参考 得到 dp 方程后,发现是O(n * n)的复杂度,且 n 很大,考虑用斜率优化。 设 s[i] 为 1 到 i 的花费之和。 dp方程:\(dp[i] = dp[j] + (s[i] - s[j])^2 + m ( i &...
网站进行企业微信授权登录(附带代码超详细版)
企业微信的扫码登录官方文档 https://work.weixin.qq.com/api/doc/90000/90135/90988 企业微信扫码登录认证流程 上面是官方的图片,看上去比较复杂。因此我用直白简洁的语言梳理下流程。 1、首先在自己的网站上获取到企业微信登录的二维码(二维码怎么获取稍后再说,这里想象下你已经有了一个二维码) 2、你拿着手机扫描二维码,确认登录之后,页面就会自己进行重定向的跳转,跳转的url如何配置下面再讲,但是注意,这个重定向的url可以是内网地址 3、重定向到指
HDU 3507 Print Article(dp斜率优化详解)
所谓 dp 斜率优化,一般是用在转移方程类似一次函数,又要取最优解(最大值、最小值),这种情况其实可以用李超树维护,但横坐标值域范围不确定,有的题可能会横坐标非常大需要动态开点。 题目大意是一串数字,将这串数字划分成若干段,每一段的代价为 :(设i,j为一段)(sum[i] - sum[j])^2 + M,要求对这串数字进行划分,总代价和最小为多少。 考虑 dp, dp[i]表示前 i 个数字...
webrtc+uniapp(h5和app)实现在线聊天功能 uniapp+网页+服务端源码
uniapp端代码 服务端代码 public/index.html
【PCIe EP 设备入门学习专栏 -- 8 PCIe EP 架构详细介绍】
Synopsys PCIe 5.0 EP 架构由多个功能模块组成,整体遵循分层 + 模块化设计CXPL(事务层 + 链路层 + 物理层 MAC)XADM(仲裁/生成)、XAIM(应用接口)RADM(过滤/路由/Completion)CDM(配置空间)、PMC(电源管理)、LBC/DBI(寄存器访问)MSG_GEN(消息)、CXS(多芯片一致性)
斜率DP小结
此文大部分来自以下博客 【笔记】【总结】斜率DP及习题-Little_Fall 斜率优化-南枙向暖 此文主要初学的我为了加深自己印象,难免错误,请大家小心辩别 引入 当我们在遇到这样的DP方程时dp[i]=dp[j]+(x[i]−x[j])∗(x[i]−x[j])dp[i]=dp[j]+(x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])dp[i]=dp[j]+(x[i]−x[j])∗(x[i]−x[j...
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件
hdu 3507
hdu 3507原题题意:给定非负整数序列aa长度为nn,状态转移方程为DP[i]=minik=1(DP[k]+(sum[i]−sum[k])2+C)DP[i]=\min_{k=1}^{i}(DP[k]+(sum[i]-sum[k])^2+C),求DP[n]思路:作为斜率优化的例题,在斜率优化的介绍里挺清楚的……代码:# include<stdio.h>const int nMax=500000;i
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
【详解】斜率优化 DP
斜率优化详解+凸包详解
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。
斜率优化dp简讲 && HDU 3507 Print Article
Problem DescriptionZero has an old printer that doesn’t work well sometimes. As it is antique, he still like to use it to print articles. But it is too old to work for a long time and it will certainly
DP斜率优化 【HDU3507】 【洛谷P2900】
例题:HDU3507 这是一个优秀的斜率优化原理说明。。。 我的代码如下: #include<stdio.h> #define maxn 1000000 using namespace std; int n,m,dp[maxn],q[maxn],s[maxn],a[maxn]; int sqr(int x) {return x*x;} int get_x(int x...
HDU 3507 Print Article (斜率优化)
HDU 3507 Print Article (斜率优化) ACM 题目地址: HDU 3507 Print Article 题意: 给定一个长度为n的序列,和一个常数m,我们可以将序列分成随意段,每段的权值为sum(arr[i]) + C(x 分析: from:亟隐's blog f[i]=min(f[k]+(sum(i)-sum(k))^2 )+m
斜率优化DP
什么是斜率优化DP?顾名思义,用斜率优化的DP。 推荐一波博客这个大哥将的不错。 斜率优化DP,一开始会化成一个式子,像 f(j)−f(k)g(j)−g(k)<s(i) \frac{f(j)-f(k)}{g(j)-g(k)}<s(i) g(j)−g(k)f(j)−f(k)<s(i) 满足这个式子可以得到jjj转移比xxx转移要优,其中不出意外,s(i)s(...
hud 3507,Print Article,斜率优化dp
Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 26705 Accepted Submission(s): 8024 5 5 5 9 5 7 5 230 HDU3507 Print Article —— 斜率优化DP - h_z_cong - 博客园 (cnblogs.com)
Hdu 3507 Print Article (DP_斜率优化)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3507 题目大意:给定一个长度为n的序列,和一个常数m,我们可以将序列分成随意段,每段的权值为sum(arr[i]) + C(x 解题思路:做完Hdu的2829,然后再看这题,一切变得如此简单,用两种方法解。 状态转移方程为: dp[i] = min(
HDU3507 Bzoj3156 斜率优化dp模板
HDU3507 斜率优化dp模板 BZOJ3156
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