【CSP模拟赛】天才绅士少女助手克里斯蒂娜（线段树&读入优化&输出优化）
题面描述 红莉栖想要弄清楚楼下天王寺大叔的显像管电视对“电话微波炉(暂定)”的影响.选取显像管的任意一个平面,一开始平面内有个n电子,初始速度分别为vi,定义飘升系数为 $$\sum_{1\leqslant i < j\leqslant n}|v_{i}\times v_{j}|^{2}$$ 由于电视会遭到大叔不同程度的暴击,电子的速度常常会发生变化.也就是说,有两种类型的操作: •1 p x y将vp改为(x;y) •2 l r询问[l,r]这段区间内的电子的飘升系数 这么简单的问题红莉栖当
ACM竞赛数学学习笔记
目录 欧拉筛的证明 欧拉筛的证明 之前一直都是贴板子。今天花了一点时间看了下证明，原来是如此简洁优雅。欧拉大神orz 一。正确性。 对于任何一个合数C，设p为C的最小质因子，令A=C/p，那么显然有A的最小质因子大于等于p，于是在进行到A枚举已存储的质数时，枚举到A的最小质因子之前p一定被枚举到了，于是C一定被筛出了。这就证明了所有的合数都会被筛出，也就证明了欧拉筛的正确性。 二。时间的线性。 只需要证明任何一个合数都不会被重复筛。 观察欧拉筛的过程发现所有的合数都是以一个质数乘另一个数的形式
「集训队作业2018」三角形
「集训队作业2018」三角形 zhangzy的神题～ 考虑没有树的限制咋做，问题相当于有一些二元组 \((x, y)\) 和一个空的序列，每次选一个二元组填到序列里面，最小化最大前缀和。具体来说，在每个节点放石子相当于两部，1.放上 \(w_i\) ，2.拿掉 \(\sum w_v\)，\(v\) 是 \(i\) 在树上的儿子，那么可以看做二元组 \((w_i,-\sum w_v)\) 。 令 \(sum\) 表示一段操作石子数量的增量， \(max\) 表示操作序列的石子数量最大前缀和，每次
第四章、Django之模型层---创建模型
目录 第四章、Django之模型层---创建模型 一、写models.py 第四章、Django之模型层---创建模型 一、写models.py from django.db import models
# Create your models here.
"""
你在写orm语句的时候 跟你写sql语句一样
不要想着一次性写完
写一点查一点看一点
"""
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length
P5331 [SNOI2019]通信
洛谷 题意： \(n\)个哨站排成一列，第\(i\)个哨站的频段为\(a_i\)。 现在每个哨站可以选择: 直接连接到中心，代价为\(w\)； 连接到前面某个哨站\(j(j<i)\)，代价为\(|a_i-a_j|\)。 规定每个哨站只能被后面的至多一个哨站连接。 问最终最小代价和为多少。 思路： 直接费用流比较好想：每个点有两个选择，我们将点拆为两个点\(x_i,y_i\)，然后 \(S->x_i\)容量为\(1\)，费用为\(w\)； \(S->y_i\)容量为\(1\)，费用为\(0\)；
Python开发过哪些知名网站和游戏？
我们都知道，Python不仅在数据分析、人工智能方面有着广泛的应用，在网站开发、游戏开发方面更是一枝独秀。 今天达妹就带大家盘点一下，哪些知名的大型公司和网站在用Python开发，以及用Python开发的一些超级游戏。 列举一些比较有名的网站或应用。这其中有一些是用python进行开发，有一些在部分业务或功能上使用到了python，还有的是支持python作为扩展脚本语言。数据大部分来自Wikepedia和Quora。 用Python开发的公司、机构和网站 谷歌：Google App Engi
springboot2.0+mysql整合mybatis,发现查询出来的时间比数据库datetime值快了8小时
参考：https://blog.csdn.net/lx12345_/article/details/82020858 修改后查询数据正常
java 排序算法分析
一、冒泡排序（时间复杂度O(N^2)） public int[] bubbling(int[] arr){
if(arr.length <= 1) return arr;
for(int i = arr.length; i > 0; i--){ 1
for(int j = 0; j < i-1; j ++){ 2
if(arr[j] > arr[j + 1]){
BUUOJ SimpleRev - WriteUp
文件属于elf64文件，拖进IDA Pro，在Decry函数发现关键部分。 F5查看伪码，发现了用于字符转换的模块。 unsigned __int64 Decry()
{
char v1; // [rsp+Fh] [rbp-51h]
int v2; // [rsp+10h] [rbp-50h]
int v3; // [rsp+14h] [rbp-4Ch]
int i; // [rsp+18h] [rbp-48h]
int v5; // [rsp+1Ch]
概率论与数理统计图式（第四章 随机变量的数字特征）
概率论与数理统计图式（第四章 随机变量的数字特征） 1、随机变量的数学期望 （1）离散型随机变量数学期望 1）绝对收敛条件：打乱求和仍收敛，保证期望唯一。 2）随机变量的数学期望——随机变量取值对取值概率的加权平均。 (2）连续型随机变量数学期望 （3）特殊分布的数学期望 7、正态分布 E（X）=1/λ 8、柯西分布概率密度不存在（不收敛） 2、随机变量的函数的数学期望 1）求E(Y) 时，不必算出 Y的分布，只要直接利用 X 的分布进行计算就行了。（表达式无y） 2）二元随机变量
hard or 9102 字符串DP---Educational Codeforces Round 57 (Rated for Div. 2)
题意：http://codeforces.com/problemset/problem/1096/D 思路：参考：https://blog.csdn.net/qq_41289920/article/details/100715683 1 #define IOS ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0);
2 #include <cstdio>//sprintf islower isupper
3 #include <cstdlib>//m
odoo12 ubuntu18 安装记录 （非docker）血妈难装！！务必使用阿里云
1、准备工作 # 新建用户 odoo sudo adduser odoo cd # 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 切换用户 sudo su - odoo # 安装nodejs sudo apt-get install -y npm sudo ln -s /usr/bin/nodejs /usr/bin/node sudo npm install -g less 2、获取Odoo12源码 （以下使用 Github，也可通过 Odoo
第五章、Django之模型层---单表操作
目录 第五章、Django之模型层---单表操作 一、ORM查询 二、Django测试环境搭建 三、单表查询 1. 增 2. 改 3. 删 4. 查 第五章、Django之模型层---单表操作 一、ORM查询 如果你向查看orm语句内部真正的sql语句有两种方式
1.如果是queryset对象 可以直接点query查看
2.配置文件中 直接配置
LOGGING = {
'version':
java整理学习笔记03
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Windows下JDK的安装和配置
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java整理学习笔记05
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