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AtCoder Beginner Contest 267
E - Erasing Vertices 2 做法1 观察可得：对于某个时刻，贪心删当前代价最小的点肯定是最优的。 但是删一个点会减少相邻接的点的代价。然后就想到了堆，但是这个堆需要支持decrease-key操作。 decrease-key 这个操作std::priority_queue并不支持，但是其实二叉堆也能做到 \(O(\log n)\)。[模板] 计算几何
#include <bits/stdc++.h> #define debug(x) std::cerr << "[" << __LINE__ << "]: " << #x << " = " << x << "\n" using i64 = long long; #define UP 1 #define DOWN -1 #de2021CCPC威海 M.810975
2021CCPC威海 M.810975 题意：问构造出长度为 \(n\) 的01串，有 \(m\) 个1，其中最长连续 \(1\) 的段长度恰好为 \(k\) 的方案数。 知识点：容斥，多项式快速幂 先推荐一个类似的题目 HDU6397 Character Encoding 这题有两种方法，先说简单的那种 可以先解决将 \(m\) 个 \(1\) 插入到 \(n - m2022牛客暑假多校第四场C.Easy Counting Problem
C.Easy Counting Problem 感谢 Pedestrian1 的指导 题意：\(q\) 次询问，每次问在一定约束条件下构造出长度为 \(n\) 的序列的方案数，只能用 \(w\) 种数字构造，且每种数字至少使用 \(c_i\) 次 知识点：多项式，生成函数 首先知道这个是要使用EGF的相关生成函数解决，然后我们先推式子 设对于数VTK渲染 灰度图的像素值曲面点图
效果如下： 代码如下： double leftview[4] = {0,0, 0.5,1}; // double midview[4] = {0.33,0, 0.66,1}; double rightview[4] = {0.5,0, 1.0,1}; vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader = vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New(); reader->S网格动物UVA1602
题目大意 输入n,w,h(1<=n<=10,1<=w,h<=n).求能放在w*h网格里的不同的n连块的个数(平移,旋转,翻转算一种) 首先，方法上有两个，一是打表，dfs构造连通块，枚举出来后再进行判重，另一种就是直接枚举每种连通块，保证每种连通块只枚举一次（这个方法还不会。。但可以访问en.wikipedia.org/wi拉格朗日反演学习及其应用
拉格朗日反演 多项式复合：\(F(G(x))=x\)，则称\(F(x)\)与\(G(x)\)互为复合逆 存在条件：\([x^0]F(x)=0\)，\([x^1]F(x)\ne 0\) 拉格朗日反演： \([x^n]G(x)=\frac{1}{n}[x^{-1}](\frac{1}{F(x)})^n\) 但由于\([x^0]F(x)=0\)无法求逆，所以更通用的是：\([x^n]G(x)=\frac{1}{n}[x^{n-1}](\frac1103过拟合欠拟合
点击查看代码 import math import numpy as np import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 生成数据集 max_degree = 20 # 多项式的最大阶数 n_train, n_test = 100, 100 # 训练和测试数据集大小 true_w = np.zeros(max_degree) # 分配大量的空间 tr题解 菜
Description \(3\leq n\leq 8,2\leq L \leq 10^9,1\leq X<Y\leq L,1\leq K \leq n\) Solution 显然最大的数和其他的数字可以分开处理 , 即先计算出其他数字的和再计算最大值的取值方案 . 考虑用容斥解决相同最多 \(K\) 个的限制 . 考虑把 \(n-1\) 各元素分成若干个子集 , 每个子多项式全家桶
相关知识以后补，先存份代码。 #include <set> #include <map> #include <queue> #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #define pii pair <int , int> #define mp make多项式工业基础与全家桶
多项式工业基础与全家桶 开坑待填，放个常数巨大的板子先 #define Maxn 200005 #define mod 998244353 inline int ksm(int x,int y=mod-2) { int ret=1; for(;y;y>>=1,x=1ll*x*x%mod) if(y&1) ret=1ll*ret*x%mod; return ret; } const int G=3,invG=ksm(3,mod-2); int tr[Maxn<<OO第一单元总结
2022北航OO第一单元总结 第一次作业 第一次作业因子仅包含常数（带符号及前导0），幂函数（指数非负，包含省略形式）和表达式因子；项由乘号连接的若干因子组成（第一个因子前可带一个符号）；表达式由加号或减号连接的若干项组成（第一项前可带一个符号）。同时声明了如空白字符等输入表达式的形式限制及记录一些密码学中常用符号
符号意义 p , q p,q p,q大素数新年的聚会 题解
link Solution 我们可以考虑把整个图分成若干个独立集（可以证明个数 \(\le \sqrt m\)），然后考虑独立集之间查询边，然后你发现查询两个独立集之间的边的话我们可以通过递归，据说复杂度挺对的。 Code #include "meeting.h" #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define Int r多项式板子
丢个好看一点的\(poly\)板子 多项式求逆 ln exp #include<bits/stdc++.h> #define N 800050 #define sz(x) ((int)x.size()) #define poly vector<int> #define mod 998244353 using namespace std; int add(int x, int y) { x += y; if(x >= mod) x -= mod; reC语言 一，链表一元多项式
一，链表一元多项式 题目如下: 自定义一元多项式中的“项”结构，自定义一元多项式的链表结构。 设计函数Add(……)，用于实现两个多项式的加法运算。 编写main()函数，分别读入两个多项式的数据，创建两个多项式链表。利用Add等函数，实现两个多项式的加法运算，并输出“多项式之和”的数据。DotSpatial 要素删除节点
/// <summary> /// 要素删除节点 /// </summary> /// <param name="selectedFeature">被选中的要素</param> /// <param name="deleteCoord">节点坐标</param> 1 private void DeleteVertex(IFeatureP3723 [AH2017/HNOI2017]礼物 题解
Description Luogu传送门 Solution 不难发现，将其中一个手环中所有装饰物的亮度增加一个相同的非负整数 \(c\)，可以转化成对其中一个手环增加 \(c\ (c \in Z)\)。那么最终的差异值就是： \[\sum\limits_{i = 1}^{n}(a_i - b_i + c)^2 \]把平方拆开： \[\sum\limits_{i = 1}^{n}a_i^2 + b博图15.0的wincc流水动画VB脚本
一、TIA15管道流水动画(水平管道) 首先在HMI里定义3个内部变量：方向waterflowdirection(bool)、启停waterflowstart(bool)速度waterflowspeed(usint) 1. 画一条折线，用折线代表流水 1) 属性→其他→名称，折线命名为poly01 2) 属性→布局→当前角点索引设置为1 3) 属性→布局→当前晶格动力学程序 GULP
大家好，我是木南 分子动力学软件诸多，包括： 1. LAMMPS LAMMPS即Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator，可以翻译为大规模原子分子并行模拟器，主要用于分子动力学相关的一些计算和模拟工作，一般来讲，分子动力学所涉及到的领域，LAMMPS代码也都涉及到了。LAMMPS可以线性回归【机器学习笔记简摘】
定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 通用公式： h ( w2D manhattan diagram
float mindist = 999999.9; int index = -1; for(int i = 0; i< npoints(1); i++) { vector pos = point(1, 'P', i); //float distance = sqrt(pow(pos.x - @P.x, 2)+pow(pos.z - @P.z,2)); float distance = abs(pos.x - @P.x)+abs( pos.z -【题解】2020ICPC澳门 A.Accelerator
题意 给定一个长为\(n\)的序列\(\{a_i\}\)，等概率随机一个长为\(n\)的排列\(\{p_i\}\)，求\(\{a_{p_i}\}\)的后缀积的和的期望。 \(1\le n\le 10^5,1\le a_i\le 10^9\) 题解 答案即为 \[\frac{1}{n!}\sum_{p}\sum_{i=1}^{n}\prod_{j\ge i}a_{p_{j}}. \]我们考虑一个长为\(k\)的项\(\pML01 LinearRegression
ML实战：线性回归+多项式回归 本次实验采用的数据集是sklearn内置的波斯顿房价数据集 代码实现 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.prepro多边形轮廓点等距离外扩
第三方包安装 pip install pyclipper 1. 轮廓点等距离外扩 def equidistant_zoom_contour(contour, margin): """ 等距离缩放多边形轮廓点 :param contour: 一个图形的轮廓格式[[[x1, x2]],...],shape是(-1, 1, 2) :param margin: 轮廓外扩的像素距离，margin正数是