Denlee的一片天

    已知集合A[1...n]，求最长上升(递增、单调增)子序列。较为常见的DP问题，实际上就是求以求Ai开始的最长子序列（1    关于LIS问题，一般化的子问题可以描述为：集合Aij（iAi，只要满足此条件，则LIS(k,j)也是最优解，可以采用cut-and-paste以及反证法证明(设LIS(i,j)=l，则满足条件存在k（iAi的LIS(k,j)=l-1，如果LIS(k,j)不是最

前言：2-3树的资料比较少，国内的某本参考书关于2-3树的介绍和国外的还不一样，网上搜了一下，发现这一篇翻译的介绍比较详细，不错，于是转贴一下。 资料来源于：http://blog.donews.com/sowen/ 前言 备注：文中可能偶尔多用了英文，倒不是卖弄，很多时候只是习惯性的，因为如果你平时接触的东西都是英文的，你写下来的时候自然想到的是英文字眼，而不是多一层先翻

VC2010的rand产生的随机数范围是0~0x7fff，也就是16位的伪随机数，有时可能不够用。产生32位伪随机数的比较好的算法是由Takuji Nishimura 和 Makoto Matsumoto于1997年开发的一种随机数生成方法，它基于有限二进制字段上的矩阵线性再生，可以快速产生高质量的伪随机数，该算法的循环周期为219937-1，俗称MT19937算法。现在又有了这种算法的改进，并且

Python的numpy库中有二项分布采样的函数：numpy.random.binomial(n,p,size=None)3个参数：n表示伯努利试验次数，p表示伯努利试验得到正例的概率，size表示采样次数；返回结果为出现正例的次数k。可以使用该函数来模拟二项分布，借用Inside_Zhang[1]的例子：野外正在进行9（n=9）口石油勘探井的发掘工作，每一口井能够开发出油的概率是...

蒙特卡洛模拟是一种统计学方法，基本原理是通过大量的随机样本对系统进行模拟，从而求得所需计算的参量。使用蒙特卡洛模拟方法的基本要素包括：构建或描述概率模型、从已知概率分布采样、建立各种估计量。使用“简书-朱焕”的"定量分析项目总持续时间"例子：比如说我们现在有个项目，该项目共有三个WBS要素分别是设计、建造和测试，为了简单起见我们假设这三个WBS要素的预估的工期概率分布都呈标准正态分布，而且三者...