刷新
[数据结构] 堆与堆排序

博主头像 这篇文章使用 JavaScript 语言进行相关代码的编写。 数据结构——堆 heap 基本概念与性质 堆是一颗完全二叉树,根据父子节点之间值的大小关系可以分为: 大根堆:每一个节点的值 大于或等于 其子节点的值; 小根堆:每一个节点的值 小于或等于 其子节点的值; 堆数据结构的底层通常使用顺序表进 ...

AtCoder Beginner Contest 364

博主头像 A - Glutton Takahashi (abc364 A) 题目大意 给定\(n\)个字符串,问是否有两个相邻的 sweet。 解题思路 遍历判断当前字符串与上一个字符串是否都为sweet即可。 神奇的代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace st ...

【学习笔记】线段树

博主头像 本文 Markdown 源代码冲刺 \(3000\) 行中,目前行数:\(2794\) 行。 【0】线段树简介 【0.1】线段树是干什么的 线段树是一种基于分治的树形数据结构,可以处理很多区间问题,值域问题。 【0.2】线段树的形态 线段树作为一棵二叉树,其左子节点维护的是左半区间的信息,右子节点维 ...

AtCoder Beginner Contest 363

博主头像 上周去玩了(逃 A - Piling Up (abc363 A) 题目大意 给定分数,问晋级还差多少分。分别到\(100,200,300\)分能晋级。 解题思路 找到第一个大于当前分数的,其差即为答案。 神奇的代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ...

Codeforces Round 962 (Div. 3) 题解

A. Legs https://codeforces.com/contest/1996/problem/A 翻译: 农夫约翰的农场又迎来了美好的一天。 农夫约翰来到农场后,数了数 n条腿。众所周知,农场里只住着鸡和牛,一只鸡有 2 条腿,而一头牛有 4 条腿。 假设约翰农场主数清了所有动物的腿,那么 ...

P1082 [NOIP2012 提高组] 同余方程 欧拉定理

[NOIP2012 提高组] 同余方程 解法 在这个问题中,我们想要找到 使得ax≡1(modb)。根据欧拉定理,ab互质,得a^φ(b) ≡1(modb)。 先用欧拉φ(b),再求快速幂 为了应用欧拉定理,我们需要确认 a 和 b 是互质的,即 gcd(a,b)=1。如果 a 和 b 不是互 ...

博弈论

博主头像 博弈论 强烈推荐 浅谈SG函数和博弈论 策梅洛定理 考虑对于一个游戏,他满足以下的特点 两人单挑,轮流操作 信息公开透明 没有随机因素 有限步内必然结束 不存在平局 根据策梅洛定理:对于这样的一个游戏,任何一个局面先手或者后手其中之一必然存在必胜策略。 既然每个局面都有一方会必胜,那我们的目的就是在 ...

P1638 逛画展 map双指针

逛画展 题目描述 博览馆正在展出由世上最佳的 位画家所画的图画。 游客在购买门票时必须说明两个数字, 和 b,代表他要看展览中的第 幅至第 幅画(包含 ,)之间的所有图画,而门票的价钱就是一张图画一元。 Sept 希望入场后可以看到所有名师的图画。当然,他想最小化购买门票 ...

数据结构-1.理论知识

博主头像 理论知识 算法 算法具有五个基本特性:输入、输出、有穷性、确定性和可行性。 数据结构分类 逻辑结构 集合结构 集合结构中的数据元素除了同属一个集合外、他们之间没有其他关系。各个数据元素是平等的。他们共同属于同一个集合,数据结构中的集合关系类似于数学中的集合,如下图所示: 线性结构 线性结构中的数据元 ...

算法系列之链表基本原理---超市购物队列的故事

博主头像 想了个生动的方式来解释链表基本原理 想象你在一个超市排队结账,每个人都是一个节点,每个人手里拿着一张票据(数据),而每个人的背上都贴着一个指示牌,指示牌指向下一个排队的人。这就是一个单向链表。 1. 什么是链表? 在现实中,链表就像排队的人,每个人知道自己后面是谁,但不知道前面是谁。这个链表的特点是 ...

1. 两数之和

博主头像 题目: 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。 示例 1: 输入:nums = [2 ...

对精确率(P)、召回率(R)、F1值的理解以及对应的实现

博主头像 对精确率、召回率、F1值的理解 算法理解 在机器学习中,P、R和F1值在各种评测中很常见,那么到底什么是P、R、F1值呢,怎么理解呢,困扰了很多人,下面给我对P、R、F1值的理解, 首先,我们先看一个表: 模型预测为正例 模型预测为负例 真的正例 TP FN 真的负例 FP TN 然后根据上面的表, ...

<1···789···29>