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【DS】 线段树分裂&合并学习笔记
大家好哇，我又来学数据结构了。 参考资料： 不分解的氢氧化银 模板题解 前置芝士： 线段树（废话） 动态开点 亿点树上问题基础 线段树合并 顾名思义，我们要把两颗线段树合并在一起，如图 （假设我们要维护的是权值和的信息，维护其他信息只需要稍作更改） 实现起来很简单，我们只需要把对应原理图库创建简单分裂元器件
原理图库创建简单分裂元器件 1，打开orcad 在orcad中的library下右键New part新建一个元器件。以DC电源插座为例。 完成新建原理图库操作后，参考DC插件参考手册放置焊盘，此处DC插座有6个IO。选择右边工具框中Place Pin， 并依次放置6个焊盘，其中5个为GND，另一个为VIN。 焊盘放置完毕后sharding chunk 分裂与迁移
MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解 Primary shard 使用 MongoDB sharding 后，数据会以 chunk 为单位（默认64MB）根据 shardKey 分散到后端1或多个 shard 上。 每个 database 会有一个 primary shard，在数据库创建时分配 database 下启用分片（即调用 shardCollection 命令）的集合，刚线段树之合并与分裂
请你维护一些可重集，初始只有一个编号为 \(1\) 的可重集 \(a\)，要支持以下操作： 0 p x y：将可重集 \(p\) 中大于等于 \(x\) 且小于等于 \(y\) 的所有元素移动到一个新的可重集中。（其编号从 \(2\) 开始，是上次新建的可重集的编号 \(+1\)。） 1 p t：将可重集 \(t\) 中的元素全部移动到可【MOBAN】线段树分裂/合并
线段树分裂线段树合并板子LUOGU5494 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 2e5 + 5; typedef long long ll; int ls[maxn * 60], rs[maxn * 60], tot; int pool[maxn * 60], lj; int newnode() { return lj ? pool[lj--] : ++tot; } ll sm[maxn *FHQ Treap（无旋 Treap）详解
FHQ Treap（无旋 Treap） 简介 FHQ Treap，也称无旋Treap，是范浩强神犇发明的一种平衡树，我认为这是最好写，最简短，最清晰的平衡树之一，码量很小，完全可以在OI限时比赛中使用。它基于分裂（Split）和合并（Merge）操作，使得二叉查找树的形态趋近平衡 实现 存储与维护 和有旋Treap一样，无旋Treap同样需要task_1
Task01 信息论基础 决策树分类思想： 用树的节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到当前节点下的子节点，这样决策树希望各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，达到分类效果。 节点类别纯度： 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定51nod3430 分裂游戏
3430 分裂游戏 聪聪和睿睿最近迷上了一款叫做分裂的游戏。 该游戏的规则试： 共有 n 个瓶子， 标号为 0,1,2.....n-1, 第 i 个瓶子中装有 p[i]颗巧克力豆，两个人轮流取豆子，每一轮每人选择 3 个瓶子。标号为 i,j,k, 并要保证 i < j , j < = k 且第 i 个瓶子中至少要有 1 颗巧克力豆，随文艺平衡树
文艺平衡树 题目描述 洛谷P3391 文艺平衡树 核心思路 这题可以使用FHQ Treap来处理维护区间操作问题。如果不了解FHQ Treap，请移步这篇博客：传送门 那么FHQ Treap是如何处理维护区间操作问题呢？例如，要操作的区间为 [线段树分裂
线段树分裂 给自己看的，就挑一下重点 需要动态开点…… 用 \(\rm new\) 函数的话也没什么，不过不能写回收栈了，直接 \(\rw delete\) 即可 \(split\) 类似于主席树，直接指针指过去即可，记得要把原指针清掉 剩下的细节都在代码里写了 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #d读书笔记_罗翔
毕业后我会变成自己讨厌的样子吗？ 【【罗翔&小苏】毕业后我会变成自己讨厌的样子吗？毕业坦白局#1-哔哩哔哩】https://b23.tv/2IGTM9 谦卑和尊重：真正有韧性的人是谦卑的 骄傲和傲慢，傲慢和分裂：我们无比的厌恶别人的傲慢，却无比的放纵自己傲慢 价值观的分裂：一个分裂的王国无法抵御思考.欧洲的分裂
欧洲分裂的根源是帝国统治时期保留了地方政权的合法性。 当帝国崩塌，地方性政权开始建国；建国前，他们多是经济贸易的交往；建国后，他们更愿意维持原样。帝国再现，地方政权的合法性也会倾向保留。是因为上次帝国时期保留了地方政权的合法性、及崩塌后各国经济贸易带来的各种制约。决策树分裂时的特征选择
类别特征 1. 信息增益 信息增益直观理解：在选定特征对数据进行划分后，数据分布不确定性减少的程度，信息增益越大的特征越好。 信息增益的缺点 信息增益倾向于选择类别数较多的特征 这怎么解释呢？从信息增益的计算公式可以看出，不管是选择什么特征，H(D) 项表述的是原数据分布的熵，【心电信号】基于matlab LMS自适应滤波算法提取胎儿心电信号【含Matlab源码 953期】
一、简介 1 心音： 心脏收缩舒张时产生的声音，可用耳或听诊器在胸壁听到，亦可用电子仪器记录下来（心音图）。可分为第一心音（S1）第二心音（S2）。（正常情况下均可听到）。第三心音(S3通常仅在儿童及青少年可听到)，第四心音（S4正常情况很少听到）。从心脏产生的心音经过组织的介导传到胸壁表面，其中以骨MySQL调优
文章目录 资料转载说明B树B树的概念以及特性5叉树举例说明B树的特性 资料转载说明 本博客中所有截图知识点均来自https://www.bilibili.com/video/BV1UQ4y1P7Xr?p=1 B树 B树的概念以及特性 B树又叫多路平衡搜索树，一棵m叉的B树特性如下： 树中每个节点最多包含m个孩子。除美国前国务卿杜勒斯和平演变 的《十条诫命》
美国前国务卿杜勒斯和平演变的《十条诫命》1．尽量用物质来引诱和败坏他们的青年，鼓励他们鄙视、公开反对他们原来所受的思想教育。替他们制造对色情奔放的兴趣和机会，进而鼓励他们进行性的滥交，让他们不以肤浅、虚荣为羞耻，一定要毁掉他们强调过的刻苦耐劳精神;2．一定要尽一切可能，做好宣终于有人说清楚了--XGBoost算法
1. 什么是XGBoost XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。 说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还XGBoost算法概述
本文为本人另两篇博客机器学习/计算机视觉(cv)实习面试资料整理（附字节、阿里、腾讯、美团面经）、机器学习知识点整理以及集成树知识点概括下的子内容，有需要的朋友按需自取~ 另：本文只是知识点的整理概括，更为详细的可以参考我每个部分给出的链接~ 目录 概述原理预排序算法的优Java数据结构和算法（十二）——2-3-4树
Java数据结构和算法（十二）——2-3-4树 通过前面的介绍，我们知道在二叉树中，每个节点只有一个数据项，最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树。本篇博客我们将介绍的——2-3-4树，它是一种多叉树，它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。1、2云计算运维学习---MongoDB中balancer操作
本文基于MongoDB 3.2系列， 最新版本的MongoDB的balancer流程，应该会和3.2有不一致的地方 前言 MongoDB Balancer 是一个运行在 mongos 中的后台线程，该线程的主要作用就是监控 shard 上的 chunk 数量。如果发现某个 shard 上的 chunk 达到一定的数量，则 balancer 会自动的将部分 cXGBoost原理介绍
XGBoost原理介绍 1. 什么是XGBoost XGBoost是一个开源机器学习项目，实现了GBDT算法，进行了算法和工程上的许多改进，广泛应用在Kaggle竞赛及许多机器学习竞赛中。 说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。XGBoost本质上还是一个GBDT，力争把速度和效率发挥到极致，所决策树
决策树的优缺点 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。既能用于分类，也能用于回归 缺点 可能产生过度匹配问题 信息熵是衡量信息量多少的，信息熵越大，说明包含信息越多，内部混乱程度越大 决策树可以是二叉树或非二叉树 使用决策树xgboost 原理补充说明
1. 树该怎么长 很有意思的一个事是，我们从头到尾了解了xgboost如何优化、如何计算，但树到底长啥样，我们却一直没看到。很显然，一棵树的生成是由一个节点一分为二，然后不断分裂最终形成为整棵树。那么树怎么分裂的就成为了接下来我们要探讨的关键。对于一个叶子节点如何进行分裂，XGBoostXGBoost算法个人理解
XGBoost算法仍然是一种使用加法模型和前向分布算法逐步逼近最优结果的Gradient boosting梯度提升方法。并且，XGBoost算法在目标函数中同时引入了正则化项（度量树模型的复杂度）用来降低模型过拟合的风险。 损失函数 其中，表示模型对于样本的预测损失，也叫经验误差。表示模型的复杂总结《HBase原理与实践》第七、八章
目录 1. Compaction实现 1.1 Compaction基本工作原理 1.1.1Compaction触发条件 1.1.2待合并HFile集合选择策略 2. 负载均衡实现 3. Region合并 4. Region的分裂 4.1 Region分裂触发条件 4.2 Region分裂准备工作 ---- 寻找分裂点 5. 负载均衡 5.1 负载均衡策略 1. Compaction实现