package csm.work;public class Question_10 {/* * 题目: 使用Miller-Rabin算法与确定性算法相比较，并给出100~10000以内错误的比例。 *  * 思路：Miller-Rabin算法简介： * n为素数，则有n-1 = (2^k)*q ， 则以下条件之一必成立。 * (1) a^q mod n =1 *

package csm.work;import java.util.Random;public class Question_9 {    /*     * 题目：Ex. 对8皇后问题，写一算法，求n=12~20时最优的StepVegas值（lasvegas Algorithm）。     * 思路：求解规模为15的八皇后问题，随机放置k个八皇后，对余下的20-k个皇后

导师在例会上出的思考题。。原题翻译：有7个骰子都不一样，分别能丢出1. 能丢出1-4    4项2.能丢出1-6     6项3. 能丢出1-8    8项4.能丢出0-9     10项5. 能丢出0-9    10项6.能丢出1-12   12项7. 能丢出1-20   20项每个骰子丢出一次，对他们的和进行一个概率分布统计。现有

考虑右图中的交通网，有4000辆车打算在其中路上通行。通过的时间从起点到A是路上车的数量除以100，而从起点到B是固定的45分钟(另一条路相同)。如果近路不存在(即交通网上只有4条路)，从起点到A到终点需要的时间是，而从起点到B到终点需要的时间是。如果其中某条路的通过时间更短，是不可以达到纳什均衡的，因为任何一个理性的司机都会选择更短的路。因为有4000辆车，易知 可以解得 这样每条路的通过时

你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接

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好久没写过算法了，添一个吧，写一个线段树的入门知识，比较大众化。上次在湖大，其中的一道题数据很强，我试了好多种优化都TLE，相信只能用线段树才能过。回来之后暗暗又学了一次线段树，想想好像是第三次学了，像网络流一样每学一次都有新的体会。把问题简化一下：在自然数，且所有的数不大于30000的范围内讨论一个问题：现在已知n条线段，把端点依次输入告诉你，然后有m个询问，每个询问输入