势能线段树 什么是势能线段树 所谓势能线段树，是指在懒标记无法正常使用的情况下，暴力到叶子将线段树当成数组一样用进行修改。 大概就是先暴力，在暴力到一个状态的时候再用lazy标记。 D. Lowbit 题意： 一个数组，两个操作 1 L R, add lowbit(ai) each ai in the interval [L,R]. 2 L
星之器 Luogu P1861 题目背景 Magic Land 上的时间又过了若干世纪… 现在，人们谈论着一个传说：从前，他们的祖先来到了一个位于东方的岛屿，那里简直就是另外一个世界。善于分析与构造的 Magic Land 上的人们总是不明白那里的人们是如何不借助精确的实验与计算驱动和操纵魔法。 题目描述
有助于复杂度分析的一些小技巧 本文考虑一个严格大于等于的上界，然后加以感性分析。本文仅考虑最坏情况并忽略可忽略的常数。 按单元分析 也许你可以弄一些什么高级的东西去弄，但是既然是技巧就是简单点的东西。 你可以考虑每个点最多提供多少的复杂度贡献，然后累计分析。 例1：分析线
2017 D1 市场 题意 维护一个长度为 \(n (1\leq n \leq 10^5)\) 的数列。 支持区间加，区间整除，区间求min 区间求和。 思路 将除法操作转化为减法，将「序列的离散程度」作为 势能中的一部分。 而不仅仅只是值域作为势能，从而具有更加优秀的均摊性质。 规避了加法对势能的影响，当然，对于还
世界正在经历以人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等为代表的数字技术变革，在加速创新的数字技术驱动下，数字经济已成为全球GDP增长的主引擎。 实际上，这些年随着数字化的深入，数据中心的建设需求也在激增，技术创新不断演进，数据中心的技术发展也在不断革新。今天，数据中心在社会
复杂度分析 前言 \(O(x)\) 表示 \(x\) 的严格上界，\(\Omega(x)\) 表示 \(x\) 的严格下界，\(\Theta(x)\) 表示 \(x\) 的严格界（即严格上下界同阶）。 让人遗憾的是，人们在OI往往滥用了它们，严格来说，除了 \(O(1)\) 和 \(\Theta(1)\) 可以无歧义的混用，其他地方都应该保持谨慎。 均摊分析 势
原创不易，求分享、求一键三连 前段时间总有小伙伴问我如何脱颖而出？一时间不知道如何说起，下来后细细思量，觉得可以分三个阶段： 无脑担当，甚至担而不当； 完善认知，有取舍，有大局观，有团队； 独立思考，具备一定创造能力； 敢于承担就算当不起，不过一次失败，并不会有人质疑你的态度，反而积累了经验
关于修改，通过segment tree beats不妨转换为"将区间内的最小值均加上$x\ge 0$" 关于询问，通常即维护最大前缀/后缀/子段和，但显然无法对其直接打上述操作的懒标记 维护一个阈值$x_{\min}$，表示当且仅当$x\ge x_{\min}$时其子树内会发生某个信息的修改 关于$x_{\min}$的push-up，对（初始）所
公众号文章学习 DP系列方法核心是用于表示原子/分子体系势能面的Deep Potential模型 [1-3]和用于生成最优数据集、产生可靠DP模型的DP Generator (DP-GEN) 策略 [4] 读不懂了，再说吧
势函数：对 $i=[1,n]$ 自定义 $f(i)$，使得每一步势能变化期望 +1/-1，通过求初态与终态的势能差求期望步数 注意：这里的 $f(i)$ 是可以自拟的，即只要满足每一步势能变化期望为 +1/-1 即可！ 所以说，这本质上是通过人类智慧定义这么一个函数！ 常见形式：$\sum\limits_{i=1}^{n}f(a_i)=1+\sum\lim
给出一个 01 串 \(s\)，每次可以进行以下操作： \(00 \to 0\)，收益为 \(a\)。 \(11 \to 1\)，收益为 \(b\)。 删除一个 \(0\)，代价为 \(c\)。 要求相邻两次操作的型号的奇偶性必须不同，你可以进行任意多次操作，问最后的收益最大值。 \(|s| \le 10^5,1 \le a, b, c \le 10^9\) 贪心
1.什么是波的能量： 在一般的宏观尺度上，我们所说的能量是指动能和势能，所以在这里我们也这样考虑吧。但是对于波动而言有一个特点：任意一个质元的动能和势能任意时刻都相等！但是能量不是要守恒吗？对，能量要守恒，这里是整体的守恒！ 可以这样想，有三个排列紧密的质元ABC，按照振动和波动理论，当
——学习书籍：谢春霖《认知红利》 有效训练你的认知 一、硬件系统1、重新理解财富1.1 对财富自由的理解1.2 模型一：个人生成总值公式1.3 贵在坚持1.4 模型二：复利效应 2、重新理解自己2.1 角色化的人生2.2 模型三：五层剖析框架2.3 模型四：NLP理解层次2.4 元认知2.4 个人价值 3、
势能线段树其实就是对于一些数据结构题，我们察觉到其中存在一些规律： 一段区间或某个点的修改次数不会超过 \(k\) 次， \(k\) 的值很小或为一个常数。 这样我们就可以在这个点修改了 \(k\) 次之后让它不再修改。 详解可见 link 。 这里我们转载一下其中最重要的几句话： 我们知道，线段树
势能线段树浅析：link 这里我们介绍一下经典例题以及做法。 模板做法： 由于势能线段树的性质，某些区间的值在减小一定次数之后会到达一个定值（或某区间修改次数存在限制），所以我们在递归调用线段树只需要判断左区间和右区间是否还需要修改权值。最后我们只需要在根节点进行修改,然后把需
势能函数和鞅的停时定理 考虑随机事件序列 \(\{A_0,A_1,\cdots \}\) ，随机变量 \(T\) 为它的停时。我们希望求出 \(E(T)\) ，但一般来说较为困难，因此我们考虑构造一个势能函数 \(\Phi(A)\) ，满足： \(\Phi(A_{i})<\infty\) ； \(E(\Phi(A_{i+1})-\Phi(A_i))=-1\) 。 那么，我们令 \(X_i=\P
电场方向指向电位降低的方向 如果确实测量到有电势的改变，那么对于电场的 \(X\) 分量，其大小为 \[|E_x|=\left.|\frac{\Delta V}{\Delta x}|\right|_{y,z} \]同理可以测得电场在 \(Y\) 方向上的分量 \[|E_{y}|=\left.|\frac{\Delta V}{\Delta y}|\right|_{x z} \]以及在 \(Z\) 方
势能分析 在数据结构问题中，我们往往难以估计第 \(i\) 次的实际时间开销 \(t_i\)。 所以我们要引入一些势能分析的概念： 设 \(\phi_i\) 表示：第 \(i\) 次操作过后，数据结构的势能值。 记 \(a_i = t_i + \phi_i - \phi_{i - 1}\)，即第 \(i\) 次操作的均摊时间。 注意：确定势能值的势函
FEM 把物体分为多个基本图元，如四面体。 我们可以用四面体的顶点集合来表示这个物体。 1. FEM物理引擎工作流 Loop: 通过受力更新顶点速度 碰撞检测<先导顶点位置更新> 顶点位置更新 2. 顶点位置更新 为了达到更好的效果使用后向欧拉法， x表示位置，t表示时间，可以导出两个公式： 下时
SW势能是分子动力学模型中相对较为简单的3体经典势能模型，其计算量小，能够描述结构中2体的键和3体的键角等信息。 通常是在gulp中实现sw势能模型中各参数的拟合，但是gulp中sw2和sw3的公式与lammps中公式有区别，可以分别查阅gulp和lammps的手册，很容易实现两者的相互转换， 但是本文要指
PS：文中更多的是个人认知，有错误请批评 前两天一篇文章（你有没有乱用“leader”，担当是个好东西），有个同学提了一个疑问：请问这种善用“Leader”算不算我们常说的 “向上管理”？ 这句话引起了我一些思考，这里首先需要定义什么是“向上管理”。 什么是向上管理？ 首先我们百度下什么是管理：
来源 | 普华永道 数据资产估值是未来数据资产价值释放的核心环节。然而，由于公共开放数据自身的独特性，将传统估值思路应用于其估值时面临诸多挑战。本白皮书首次借用物理学中的“势能”概念作为理论基础，推出“数据势能”新概念及其相应的估值逻辑，就政府公共开放数据的估值体系进
https://blog.csdn.net/u012907049/article/details/108354398?utm_source=app&app_version=4.5.8 详细的可以看下这个博主的，有公式 摊还分析 整体上，摊还就是，不是我们之前练习去求的（最坏）复杂度，而是一个平均情况的复杂度，因为每次运行都不会总是最坏的 它分为三种方法去计算，聚
引入 在某一类算法流程当中，中间流程十分复杂难以直接分析复杂度。 为了解决这类问题的复杂度分析，我们引入物理中能量守恒的思想来解决此问题。 其本质在于将复杂度刻画为做功引起势能变化，而由能量的特性只用管始末状态而不需要管中间的做工情况，恰好能解决开始所提到的中间流程复杂
我很早之前就听说过，做为一个项目经理，至少要在公司工作两年以上，且年龄不小于三十岁。我当时还年轻，对这两点很不屑。而现在，我却很理解。在公司工作时间短，对人员不熟悉，将很难横向协调资源；年纪过轻则不够沉稳、练达，难以实现快速沟通。 作为IT企业，很多项目经理都是由基层做起的，技
