第八届“图灵杯”NEUQ-ACM程序设计竞赛个人赛 C 上进的凡凡
第八届“图灵杯”NEUQ-ACM程序设计竞赛个人赛 C 上进的凡凡题目描述：凡凡是一个上进的人，他的人生没有下坡路，他也讨厌带有”下坡路“的东西。所以，对于凡凡来说，只有非降序的数组才是nice的（如：1，2，2，3，4，5，5）；若数组元素个数为1，也满足非降序，也是nice的。现在有一个长度为n的数组，凡凡想知道它的子数组中有多少个数组是nice的。你能帮帮他吗？对于子数组的定义，如果可以通过从开头和从结束分别删除若干个（可以为零或全部，前后删除个数不必相同）元素来从数组b获得数组a，则称数
第八届“图灵杯”NEUQ-ACM程序设计竞赛个人赛 I 买花
第八届“图灵杯”NEUQ-ACM程序设计竞赛个人赛 I 买花题目描述：情人节马上要到了，阳阳想送出n朵花给喜欢的妹妹，他打算提前开始买。但是，因为他有强迫症，所有的花要分k天买（k>1，即不能一天全买完）,第一天他可以买任意朵花，之后每一天买花的数量为前一天的两倍，（如若第一天买4朵，第二天就要买8朵，以此类推）。现在离情人节还有15天（k≤15），请你告诉阳阳，他能不能刚好买到n朵花。输入描述：多组输入。第一行一个正整数T（1<=T<=10^5)，表示数据组数。接下来T行，每
递归（dfs深度优先搜索）
递归（dfs深度优先搜索）递归算法一般用于问题可抽象为一下公式的情况：背景问题：给你一个长度为3的环形数组，请你往里面填数字1–20，要求不能重复，而且相邻两个数的和为质数。 请输出所有的可能方案。这种问题的首先想到的是用for循环堆叠，这样的思路很清晰，但是却很冗长并且不适宜解决数据更大的问题。对于长度为3，用3个for循环来解决，代码如下：bool vis[20];int ans = 0;int a[20];bool isprime(int x){ for(int i =
序列算法-前缀和与差分
序列算法-前缀和一般的前缀和是对于数组的求和，即对数组的某一子数组进行求和，即Sum(i,j) == sum[i] - sum[j-1]。不仅如此前缀和还能用于任何含可逆运算的运算符包括异或xor。上述的子数组和的问题属于数组固定，大量访问的问题优化。下面给出一个大量做区间加的情况：给定一个序列a 有很多次操作，每个操作形如：A l r k 将a_[l,r]每个值加上k. 最后输出整个数组。复杂度要求O(n).如果用传统方法，n次操作当lr区间长度达到n就成了O(n^2)了，自然不符合题意。
洛谷题解：P3406 海底高铁（前缀和-差分）
洛谷题解：P3406 海底高铁（前缀和-差分）题目：该铁路经过N个城市，每个城市都有一个站。不过，由于各个城市之间不能协调好，于是乘车每经过两个相邻的城市之间（方向不限），必须单独购买这一小段的车票。第i段铁路连接了城市i和城市i+1(1<=i<N)。如果搭乘的比较远，需要购买多张车票。第i段铁路购买纸质单程票需要Ai博艾元。虽然一些事情没有协调好，各段铁路公司也为了方便乘客，推出了IC卡。对于第i段铁路，需要花Ci博艾元的工本费购买一张IC卡，然后乘坐这段铁路一次就只要扣Bi(Bi<
洛谷题解：P2879 [USACO07JAN]Tallest Cow S
洛谷题解：P2879 [USACO07JAN]Tallest Cow S题目：FJ’s N (1 ≤ N ≤ 10,000) cows conveniently indexed 1…N are standing in a line. Each cow has a positive integer height (which is a bit of secret). You are told only the height H (1 ≤ H ≤ 1,000,000) of the tallest cow
洛谷题解：P1036 [NOIP2002 普及组] 选数(dfs)
洛谷题解：P1036 [NOIP2002 普及组] 选数题目：已知 n 个整数 x1,x2,…,xn，以及1个整数k(k<n)。从n个整数中任选k个整数相加，可分别得到一系列的和。例如当n=4,k=3,4个整数分别为3,7,12,19时，可得全部的组合与它们的和为：3+7+12=223+7+19=297+12+19=383+12+19=34现在，要求你计算出和为素数共有多少种。例如上例，只有一种的和为素数：3+7+19=29。输入格式：键盘输入，格式为：n,k(1≤n≤20,k&
Codeforces 44C Holidays(差分）
Codeforces 44C Holidays题目：School holidays come in Berland. The holidays are going to continue for n n n days. The students of school № N N N are having the time of their lives and the IT teacher Marina Sergeyevna, who has spent all the summer busy checki
洛谷题解：P1314 [NOIP2011 提高组] 聪明的质监员
洛谷题解：P1314 [NOIP2011 提高组] 聪明的质监员题目：小T 是一名质量监督员，最近负责检验一批矿产的质量。这批矿产共有 n个矿石，从 1 到 n 逐一编号，每个矿石都有自己的重量 wi以及价值 vi 。检验矿产的流程是：1 、给定m个区间 [li,ri]2 、选出一个参数 W；3 、对于一个区间 [li,ri]，计算矿石在这个区间上的检验值 yi ：其中 j 为矿石编号。这批矿产的检验结果 y 为各个区间的检验值之和。即：若这批矿产的检验结果与所给标准值 s 相差太多，就
洛谷： P1781 宇宙总统（快排/字典序）
洛谷： P1781 宇宙总统https://www.luogu.com.cn/problem/P1781题目：地球历公元 6036 年，全宇宙准备竞选一个最贤能的人当总统，共有 n 个非凡拔尖的人竞选总统，现在票数已经统计完毕，请你算出谁能够当上总统。输入：第一行为一个整数 n，代表竞选总统的人数。接下来有n 行，分别为第一个候选人到第 n 个候选人的票数。输出：共两行，第一行是一个整数 m，为当上总统的人的号数。第二行是当上总统的人的选票。样例：输入：598765123658
Atcoder Regular Contest 113 B-A^B^C
Atcoder Regular Contest 113 B-ABChttps://atcoder.jp/contests/arc113/tasks/arc113_bProblem Statement：Given positive integers A,B,C, find the digit at the ones place in the decimal notation of ABCA^{B^C}ABC.Constraints:1 <= A,B,C <= 10910^9109A,B
洛谷：P1238 走迷宫(dfs)
洛谷：P1238 走迷宫https://www.luogu.com.cn/problem/P1238描述：有一个 m×n 格的迷宫(表示有 m 行、n 列)，其中有可走的也有不可走的，如果用 1 表示可以走，0 表示不可以走，文件读入这 m×n 个数据和起始点、结束点（起始点和结束点都是用两个数据来描述的，分别表示这个点的行号和列号）。现在要你编程找出所有可行的道路，要求所走的路中没有重复的点，走时只能是上下左右四个方向。如果一条路都不可行，则输出相应信息（用−1 表示无路）。优先顺序：左上右下。数
洛谷：P1162 填涂颜色（bfs）
洛谷：P1162 填涂颜色（bfs）https://www.luogu.com.cn/problem/P1162题目：由数字0组成的方阵中，有一任意形状闭合圈，闭合圈由数字1构成，围圈时只走上下左右4个方向。现要求把闭合圈内的所有空间都填写成2.例如：6×6的方阵（n=6）输入格式：每组测试数据第一行一个整数n(1≤n≤30)接下来n行，由0和1组成的n×n的方阵。方阵内只有一个闭合圈，圈内至少有一个0。//感谢黄小U饮品指出本题数据和数据格式不一样. 已修改(输入格式)输入样例：60
CF96B Lucky Numbers (easy)(bfs)
CF96B Lucky Numbers (easy)(bfs)Question:Petya loves lucky numbers. Everybody knows that positive integers are lucky if their decimal representation doesn’t contain digits other than 4 and 7 . For example, numbers 47 , 744 , 4 are lucky and 5 , 17 , 467 a
Machine Learning 学习1
Machine Learning 学习1从sklearn中获取鸢尾花数据集先导入库import sklearnfrom sklearn.datasets import load_iris定义在一个函数里面：注意这里数据集是一个字典，对于data的value是一个array，使用shape可以快速了解此array的信息。并且data为特征值，target为目标值def datasets_demo(): iris = load_iris() print("鸢尾花数据集：\n"
Machine Learning 学习2（特征提取）
Machine Learning 学习2特征提取特征提取有两种方法，一种是DictVectorizer,另一种是CountVectorizer。分别用于字典特征提取和文本特征提取。首先要从sklearn.feature_extraction中导入DictVectorizer这个类型，它的作用其实就是将字典集向量化。但是需要用一个变量将其实例化。fit_transform()的返回值是一个sparse矩阵，将所有的特征值作为列索引，并且返回值即为1/0，表示后面的key是否表示该元素的属性；并且对于所
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word2vec理解归纳（方法概览）训练的原因最早的词向量使用哑编码，也就是one-hot representation，它是以语料库的大小为维度的，对于每一个单词，它的出现体现在它的向量中的一个元素上。但是用这样的向量进行训练和计算，会由于语料的庞大而效率低下。这也是它的问题所在，造成维度灾难。于是就提出了词的分布式表示即distributed representation。也就是认为规定一个维度 kkk，通过一个权重矩阵 WWW（length(sentence)×Klength(sentence)
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