remoon题表

最新推荐文章于 2019-07-20 14:53:39 发布
最新推荐文章于 2019-07-20 14:53:39 发布
阅读量415 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stone41123/article/details/84332955
本文解析了hihocoder平台上多个算法竞赛题目，包括利用质数幂筛选、矩阵加速DP、差分约束与线段树优化等高级算法技巧。通过详细分析1751、1750、1746、1743及1738号题目，提供了一套完整的解题思路。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hihocoder1751
(1+1/2+1/3+…+1/n)*n!
hihocoder1750
枚举sqrt( r)以内的质数幂，去筛范围内的那些数。
考虑记录每个数最后要么没了，要么剩下一个质因子，复杂度有点儿玄学，大概O(LlogL)左右吧。
hihocoder1746
考虑分情况讨论一下是否其中一个点为lca，然后倍增跳一下就好了。
hihocoder1743
考虑k比较小，我们可以状压当前位置的前k位和后k位，然后有一个2^(2k)的矩阵，就可以矩阵加速dp了。
hihocoder1738
这个题可以转换成差分约束，直接线段树优化建图，然后缩点dp就好了。
然后我就TLE了(精神AC)。

stone41123
关注
OO系统分析员之路--用例分析系列（1）--什么是用例
咖啡小驻
10-13 2万+
我发现，在OO和UML几乎一统天下的今天，仍有很多系统分析员对OO和UML一知半解，甚至包括很多已经使用了很久UML的系统分析员。于是打算写一个系列文章，将多年来的工作经验做一个总结。对初学者起个启蒙作用，也希望抛砖引喻，与各路大虾共同探讨，共同提高。这个系列文章将以我对OO和系统分析的理解为主，从UML基础开始，阐述面向对象的需求分析方法，过程，并以RUP为例，阐述如何将OO过程与
决策单调性优化DP
weixin_30908649的博客
09-14 335
可能需要莽一莽 大佬说是那就是，不狡辩 目录： 决策单调性的概念 四边形不等式 + 从四边形不等式到决策单调性 解决一维决策单调问题 一些题目 ~ 决策单调性的概念 ~ 假如对于某一个dp方程，$dp(i)$的最优转移是$dp(k)$，那么称$k$为$i$的决策点 而dp方程满足决策单调性指的是，决策点$k$随着$i$的增大保持单调...
bzoj4641 基因改造 KMP / hash
weixin_30287169的博客
11-12 103
依稀记得，$NOIP$之前的我是如此的弱小.... 完全不会$KMP$的写法，只会暴力$hash$.... 大体思路为把一个串的哈希值拆成$26$个字母的位权 即$hash(S) = \sum\limits_{a} a * \sum w^i * [s[i] == a]$ 通过记录每个字母第一次出现的位置，用$26$的时间来确定$f$是什么 然后通过确定的$f$计算出$f$是正确...
NOIP2018爆零记
weixin_30847271的博客
11-13 134
高二蒟蒻一名，NOIP被同届巨佬吊打DAY -1　　考前复习了一下斜率优化，感觉有所收获，尝试了以前没用过的另一种方法推导 & 发现自己对叉积一无所知。写了有点久，但是感觉还行。 DAY 0　　上午放假，在家里睡到了11点，醒来之后什么也没做，码了码代码就吃饭去学校了。 　　下午复习了一下数学相关，发现自己扩欧证明什么的都不会QAQ，不过联赛也不需要考证明，背了一下板子就过了。 　　...
【算法】莫比乌斯反演
weixin_30412013的博客
06-09 188
　　在正文开始之前感谢一下几篇论文 & 博客以及一位大佬 remoon_OFN。 　　1. 2016国家集训队论文任之洲《积性函数求和的几种方法》 　　2. PoPoQQQ 的相关题解（%%%）。 　　3. 当然除此之外还有很多…… 　　其实两三个月之前我就已经接触过反演了，但在那个时候对反演完全是一种懵逼的状态。重点其实还是在于通过自己多推式子，多化式子来理解和接受卷积的这...
hihocoder #1071 : 小玩具
weixin_30247307的博客
10-16 83
闻所未闻的$dp$神题（我不会的题） 令$f[S][i]$表示子集状态为$S$，且$S$中最大联通块恰好为$i$的方案数 考虑转移，我们枚举$S$中最小的元素$v$来转移，这样就能不重 $f[S][i] = \sum\limits_{T \in S \;and\;v \in T} f[T][...] * C[S \wedge T]$ 由于这么递归转移不好确定后面的状态，因此我们可以递推...
bzoj3714 [PA2014]Kuglarz 最小生成树
weixin_30580943的博客
10-12 94
题面： 魔术师的桌子上有$n$个杯子排成一行，编号为$1,2,…,n$，其中某些杯子底下藏有一个小球，如果你准确地猜出是哪些杯子，你就可以获得奖品。 花费$c_ij$元，魔术师就会告诉你杯子$i,i+1,…,j$底下藏有球的总数的奇偶性。 采取最优的询问策略，你至少需要花费多少元，才能保证猜出哪些杯子底下藏着球？ 我们可以把前$i$个杯子的球的奇偶关系看做一个点$S[i]$ 那么，...
概率期望学习笔记
xyyxyyx的博客
07-20 549
文章目录概率的性质 概率的性质
CF912D Fishes 期望 + 贪心
weixin_30492601的博客
10-19 113
有趣的水题 由期望的线性性质，全局期望 = 每个格子的期望之和 由于权值一样，我们优先选概率大的点就好了 用一些数据结构来维护就好了 复杂度$O(k \log n)$ #include <set> #include <map> #include <queue> #include <vector> #include <c...
CF1051D Bicolorings dp
weixin_30916125的博客
10-11 82
水题一道 $f[i][j][S]$表示$2 * i$的矩形，有$j$个联通块，某尾状态为$S$ 然后转移就行了... #include <vector> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> ...
基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目-使用QCamera类实现摄像头视频流捕获-将每帧图像实时显示在QLabel控件上-通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层-支.zip
08-16
jdk1.8基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目_使用QCamera类实现摄像头视频流捕获_将每帧图像实时显示在QLabel控件上_通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层_支.zip
delphi—课程方案设计书(报表).doc
最新发布
08-17
delphi—课程方案设计书(报表).doc
基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d4ebe49504e9 基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
借助巡线功能实现自动驾驶操作
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ea72b3822b15 借助巡线功能实现自动驾驶操作（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
金融数学随机微分方程与期权定价模型实现：基于Python的随机过程分析及二项式模型应用（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细复现了《MTHM006随机微分方程与金融数学》中的五个问题，涵盖随机微分方程解的存在性和形式、随机过程鞅性质的判定、概率测度变换与SDE、期望计算的两种方法以及二项式期权定价算法的实现。针对每个问题，不仅提供了严格的数学推导过程，还辅以Python代码实现和中文解释，确保理论与实践相结合。特别是二项式期权定价部分，从基础的欧式期权定价延伸到美式期权定价，探讨了收敛性分析、执行边界特征、计算效率优化等高级主题，并通过多种可视化手段展示结果。; 适合人群：金融工程、量化金融及相关专业的本科生、研究生，以及从事金融衍生品定价和风险管理工作的专业人士。; 使用场景及目标：①理解随机微分方程、鞅过程等金融数学概念的实际应用；②掌握二项式模型和Black-Scholes公式在期权定价中的具体实现；③学习如何利用Python进行金融建模和数值分析；④探索数值方法的优化技巧，如Richardson外推、内存优化等。; 其他说明：文章不仅满足了通过标准的基本要求，还深入探讨了相关领域的高级话题，体现了作者对随机金融模型和数值方法的深刻理解。此外，文中还涉及了AI工具在学术研究中的合规使用声明，为读者提供了宝贵的实践经验。
【RISC-V芯片技术】基于K1芯片的智能机器人开发平台详解：硬件配置、代码实现与应用案例（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细介绍了基于RISC-V架构的K1芯片及其在智能机器人领域的应用，特别是其高性能、低功耗的特点。K1芯片拥有8核RISC-V CPU，提供50K DMIPS算力和2 TOPS AI算力，支持本地大模型运行。文章描述了K1芯片的硬件特性、软件生态及MUSE Pi Pro开发板的规格，并重点展示了K1芯片在机器人领域的应用，如myCobot 280 Risc-V六轴机械臂的视觉抓取、路径规划和多机协同等功能。此外，提供了详细的Python代码示例，涵盖硬件配置检测、机械臂控制、AI视觉抓取等功能，以及硬件申领流程、可选配件分析、云开发平台解析和技术资源支持体系等内容。 适合人群：具备一定编程基础和嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构和智能机器人感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①研究RISC-V架构下的高性能嵌入式系统设计；②开发基于K1芯片的智能机器人应用，如视觉抓取、路径规划等；③利用提供的代码示例快速上手K1开发板和相关配件的使用；④探索云端开发和远程协作的可能性。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和实践。建议读者在学习过程中结合实际操作，逐步掌握K1芯片及其生态系统的使用方法。
可用于测试自动驾驶算法的智能小车组装方案
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ab02bea35a4f 可用于测试自动驾驶算法的智能小车组装方案（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
DevOps自动化测试与监控体系构建：保障软件质量与系统稳定性
08-16
内容概要：本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建，强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化，而监控体系则通过实时采集和分析系统数据，及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外，还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例，包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现，展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群：对DevOps有一定了解，从事软件开发、运维或测试工作的技术人员，特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标：①高并发业务系统中，模拟大规模用户请求，验证系统抗压能力和稳定性；②关键业务流程保障，确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性；③微服务架构系统下，通过契约测试和分布式链路追踪，保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议：本文不仅提供了理论指导，还有详细的代码示例，建议读者结合自身项目的实际情况，逐步实践文中提到的技术和方法，特别是在构建自动化测试框架和监控系统时，关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
telnet-server-1:0.17-76.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
深度学习用于训练分类模型的人脸表情数据集（都是统一处理过的）
08-16
数据集包含数量平均的6种基本表情共3250张大小为96^96的.jpg图片。 网上的公开数据集标识正确率不高、质量参差不齐而私有数据集又难以获取。该数据集是我在做深度学习毕设时耗费大量时间并多次调整后的最终数据，出自多个公开数据集，数量较小且鲁棒性不足，但可作为补充数据。 本人能力所限，对数据集的认识不足够深入，资源可供参考和学习使用，有错误还望指正。
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