随笔分类 - 排序归并排序

HDU 6318.Swaps and Inversions-求逆序对-线段树 or 归并排序 or 离散化+树状数组 (2018 Multi-University Training Contest 2 1010)

摘要：6318.Swaps and Inversions 这个题就是找逆序对，然后逆序对数*min(x,y)就可以了。官方题解:注意到逆序对=交换相邻需要交换的次数，那么输出逆序对个数即可。求逆序对有4种操作，线段树、BIT、归并排序、树状数组。我敲了线段树、归并排序和树状数组版的。关于这几阅读全文

posted @ 2018-08-01 10:49 ZERO- 阅读(259) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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1. Re:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
@holly714 嗯嗯，加油ヽ(°▽、°)ﾉ...
--ZERO-
2. Re:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
@ZERO- 好的谢谢博主的解答我再好好斟酌考虑考虑一下...
--holly714
3. Re:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
@holly714 你好，不太建议哦，如果只是做异常检测的话，目前有很多优秀的模型可以实现，这篇论文的模型有点过于复杂，时间成本有点高。...
--ZERO-
4. Re:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
@ZERO- 那博主如果我只用这个模型做异常值检测呢主要想将timesurl这个模型做异常值检测与传统方法作比较理论部分我看懂50% 代码部分在GitHub上面看到有特别多暂时有点无从下手博主...
--holly714
5. Re:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
@holly714 你好，这个模型的代码要花好久才能看懂，而且模型有点过于复杂了，现在比较追求简洁高效的模型，建议找2024年新出的其他的论文模型哦(ICLR/NeurIPS等新出的)...
--ZERO-