CDQ学习篇

最新推荐文章于 2024-10-26 16:35:21 发布
转载 最新推荐文章于 2024-10-26 16:35:21 发布 · 305 阅读 · 0

博客主要是关于CDQ分治的入门讲解，由大佬进行分享，为相关学习者提供了入门指引。
CDQ分治学习及例题总结
急流勇进
03-17 4289
今天学了一下cdq分治，先大体说一下cdq分治的性质以及用法。 使用cdq分治的条件： 修改操作对询问的贡献独立，修改操作相互不影响 题目可以使用离线算法，不必强制在线（询问次数可以保存在数组） cdq分治的性质： cdq分治通过对时间复杂度增加一个log来降维 cdq可以用来代替复杂的数据结构 在cdq分治中，对于划分出来的两个区间，前一个子问题需要用来解决后一个子问题。 cdq使用步骤...
【算法竞赛学习笔记】CDQ分治以及例题
SC_Linno的博客
02-05 948
title : CDQ分治 date : 2021-9-12 tags : ACM,分治 简介 CDQ分治与普通分治的不同，在于需要同时考虑[L,M]内的修改对[M+1,R]内的查询产生的影响。 CDQ分治解决什么问题 （1）和点对相关的问题 （2）优化DP的转移 （3）将一些动态的问题转化为静态问题 （4）三维偏序问题 一般步骤 （1）将整个操作序列分为两个长度相等的部分 （2）递归处理前一部分的子问题 （3）计算前一部分的子问题中的修改操作对后一部分子问题的影响 （4）递归处理后一部分的子问题 三.
CDQ分治学习笔记
ju_ruo_的博客
07-03 228
CDQ分治学习笔记
CDQ分治学习记录
打工是不可能打工的，这辈子不可能打工的。
06-26 342
基础思想——CDQ分治
简易CDQ分治教程&学习笔记
O.K的博客
07-09 256
 CDQ分治是我们处理各类问题的重要武器。它的优势在于可以顶替复杂的高级数据结构，而且常数比较小；缺点在于必须离线操作。　　CDQ分治的基本思想和实现都很简单，但是因为没有人给本蒟蒻详讲，所以我对着几篇论文头疼了一个下午，最终在menci和sxysxy大佬的帮助下学会了CDQ分治。本文介绍一些非常simple的CDQ分治问题，目的在于帮助新手更快地入门CDQ分治，希望对大家有帮助。　　转载请注明作...
CDQ分治
Hellsegamosken
03-29 385
【教程】简易CDQ分治教程&学习笔记 　　辣鸡蒟蒻__stdcall终于会CDQ分治啦！       CDQ分治是我们处理各类问题的重要武器。它的优势在于可以顶替复杂的高级数据结构，而且常数比较小；缺点在于必须离线操作。 　　C...
学习笔记
mkzhhh的博客
10-26 805
ST(1) 必须是在 -32768 到 32768 (-215 到 215 )之间的整数，如果超过这个范围计算结果无法确定，如果不是整数 ST(1) 会先向零舍入成整数再计算。FADDP ST(i),ST 这个指令是使目的操作数加上 ST 缓存器，并弹出 ST 缓存器，而目的操作数必须是堆栈缓存器的其中之一，最后不管目的操作数为何，经弹出一次后，目的操作数会变成上一个堆栈缓存器了。在串处理指令中，每次操作后，如果DF=0，si、di递增，如果DF=1，si、di递减；
关于【CDQ分治】的学习
weixin_34258782的博客
12-06 147
听娜姐讲完FFT，一脸懵逼，还是来讲讲【CDQ分治】吧。。。 用途： 解决 “带时间轴的更改和查询” 问题。 算法流程： 首先我们要知道，这个算法是离线的，还是利用递归进行求解的。 把读入的n个操作都按照时间轴排列好。 把时间轴劈开，分为[l,mid]和[mid+1,r]两部分。 开始当前层cdq(l,r)的求解前先进行cdq(l,mid)与cdq(mid+1,r)的求解。 拎...
CDQ分治概述
lvmaooi的博客
06-11 1246
最近学习了一波CDQ，发现很巧妙啊。也算是给非常规的数据结构解法起了一个头。 还是首先简单说一说CDQ是什么。就是说对于一些不要求强制在线的题目，我们使用分治的思想，花费单logloglog的时间把它变成离线问题。正好有些题目的离线问题是比较简单的。 具体是什么意思呢？我们对于每一层分治，只考虑前一半对于后一半的影响，然后在每个询问当中记录下来影响。最后把所有影响合并就可以得到每一个询问的答案...
请从https://blog.youkuaiyun.com/ 搜索“CDQ分治”相关文章2000篇，然后整理一份从入门到进阶的学习教程。
10-24
要从https://blog.youkuaiyun.com/ 搜索2000篇“CDQ分治”相关文章并整理从入门到进阶的学习教程，可以按以下步骤进行： ### 搜索文章 可以使用Python的`selenium`库结合`ChromeDriver`来模拟浏览器操作进行搜索。以下是...
强化学习之TD3算法实现
Ton的博客
03-27 7366
学习研究强化学习有个必不可少的工具就是——环境Env。在学习初期的时候，我们大多会在简单Gym环境比如Cartpolo、MountainCar、Pendulum、Puckworld、迷宫寻宝这几种环境中实现我们的算法。那么随着算法的复杂提高，我们需要进一步在复杂环境中实现算法。以TD3算法中的7种环境为新一轮起点，进行研究。如果你看过最近几年的论文，你会发现大多数算法都是在MUJOCO环境下实现的，TD3也不例外。 因此复现TD3算法需要： 装有带MUJOCO环境的完整版Gym包(网上有许多教程，都可以来
Worawit Wang大神永恒之蓝内核态shellcode学习
好好学习，天天向上
10-25 939
本文是永恒之蓝系列的第二篇，主要分析Worawit Wang大神写的内核部分的shellcode
用于生成路线的 语音文件
最新发布
12-27
用于生成路线的 语音文件
jdk1.8.0-201.rar
12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Dart2JS is the Dart-to-JavaScript compiler for Dart. This compiler will provide high-quality translation from Dart to JavaScript. Some areas that will explored in this project are: * high-performance extensible scanner and parser * concrete type inferencing * fancy language tool support * programming environment integration * SSA-based intermediate representation * adaptive compilation on the client
deep-person-reid-master.zip
12-27
行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
12-27
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-27
ACM算法竞赛题解与优化技巧
对postgresql进行性能优化
12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/81d3b967159d postgresqltuner.pl Build Status Donate analyses your PostgreSQL instance and produces a report, giving hints. It is inspired by mysqltuner.pl Demo Here is a sample output: ~~~ postgresqltuner.pl version 1.0.1 Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql... [OK] I can run OS commands Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres... [OK] The user acount used for reporting has superuser rights on this PostgreSQL instance ===== OS information ===== [INFO] OS: linux Version: 4.9.0 Arch: x86_64-linux-gnu-thread-multi [INFO] OS total memory: 94.36 GB [OK] vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment [INFO] Running (probably) directly on a phy...
cdq分治经典例题
08-12
CDQ分治是一种高效的离线分治算法，常用于解决多维偏序问题、数据范围较大的问题以及某些带修改的查询问题。它通过将操作离线处理并按照时间或维度进行分治，从而降低时间复杂度。以下是几个CDQ分治的经典例题及其...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值