Nilsimsa的主要流程是： 针对文本字节序列，设定5字节窗口，向右滑动，一次一个字节； 在每一个5字节窗口，能生成N个三元组，例如：字符串“igram”，可以生成“igr”，“iga”，“igm”，“iga”，“igm”，“gra”，“grm”，“gam”，“ram”； 每一个三元组通过一个哈希函数计算一个结果，这个结果在区间（0,256），此时
原题链接 题意 若 \(a=\{a_1,a_2,\cdots a_n\}\) 存在 \(1\le x<y<z<w\le n+1\) 满足 \(\sum\limits_{i=x}^{y-1}a_i=X,\sum\limits_{i=y}^{z-1}a_i=Y,\sum\limits_{i=z}^{w-1}a_i=Z\) 时，则称数列 \(a\) 是好的。 -求在所有长度为 \(n\) 且 \(a_i\in\mathbb{N}^{+}\cap
Problem - F - Codeforces 题意: 给出一个字符串，给出一个序列，每次对应位置的字符变成序列指定位置的字符，即序列中对应位置为2，那么字符串的这个位置的字符就要变成字符串第二个位置的字符，为最少进行几次可以让字符串变得和初始一样。 题解: 可以将字符串拆分成很多部分，每个部分就相
go基于结构的数据序列和还原 // test2 project main.go package main import ( "encoding/json" "fmt" "github.com/golang/protobuf/proto" ) func main() { var dw Tunit dw.Unitid = "1" dw.Unitname = "个" var dw2 Tuni
CF1550C Manhattan Subarrays 题面 对于平面上的两点 \(p(x_p,y_p),q(x_q,y_q)\) ，我们定义它们之间的曼哈顿距离 \(d(p,q)=|x_p-x_q|+|y_p-y_q|\) 。进一步定义由三个点构成的一组点 \(p,q,r\) 是坏的仅当 \(d(p,r)=d(p,q)+d(q,r)\) 。 我们定义序列 \(b\) 是好的仅当无法选出
Luogu3863 序列 Future 7.0 给定一个长度为 \(n\) 的序列，给出 \(q\) 个操作，形如： \(1~l~r~x\) 表示将序列下标介于 \([l,r]\) 的元素加上 \(x\) （请注意，\(x\) 可能为负） \(2~p~y\) 表示查询 \(a_p\) 在过去的多少秒时间内不小于 \(y\) （不包括这一秒，细节请参照样例） 开始时为第 \(0\)
【问题描述】 任意输入两个正整数m,n(1<m<n≤5000)，依次输出m到n之间每个数的最大质因子(包括m和n；如果某个数本身是质数，则输出这个数自身)。 【输入格式】 一行，包含两个正整数 m 和 n ，其间以单个空格间隔。 【输出格式】 一行，每个整数的最大质因子，以逗号间隔。 【
Q: 为什么说雨兔是个傻子？ A: 因为一路上全是星号标记. 0. 「CF 1672H」Zigu Zagu * Link & Submission & Tag:「C.性质/结论」 一个被忽略的方法——寻找操作前后变化形式优美的特征值. 假设对序列 \(S\) 操作, 设其中 \(00\) 子段的数量为 \(x\), \(11\) 子段的数
工作原理 首先在未排序的序列中初始化，默认最小数值为未排序的序列的起始位置。即外层循环 再从除起始位置与已排序元素的剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后交换起始位置的元素与最小元素，这个起始位置就成为了已排序序列的末尾元素。而且根据逻辑后面找到的第二小元素一定比
给你一个字符串 s，它仅由字母 'a' 和 'b' 组成。每一次删除操作都可以从 s 中删除一个回文 子序列。 返回删除给定字符串中所有字符（字符串为空）的最小删除次数。 「子序列」定义：如果一个字符串可以通过删除原字符串某些字符而不改变原字符顺序得到，那么这个字符串就是原字符串的一个
1.问题描述 给你一个按升序排序的整数数组 num（可能包含重复数字），请你将它们分割成一个或多个子序列，其中每个子序列都由连续整数组成且长度至少为 3 。 一个子序列是从原始数组挑选一部分（也可以全部）元素而不改变相对位置形成的新数组 如果可以完成上述分割，则返回 true ；否则，返回 fals
对插入排序和选择排序的理解： 选择排序: 算法步骤： 如图首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步，直到所有元素均排序完毕 2.代码如下 ` public class SortDemo { public static
%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l T = 1000 # 总共产生1000个点 time = torch.arange(1, T + 1, dtype=torch.float32) #生成数据并加入噪音 x = torch.sin(0.01 * time) + torch.normal(0, 0.2, (T,)) d2l.plot(time, [x],
PSO优化SVM做时间序列预测分析，代码内注释详细，直接替换数据就可以使用 YID:2630670791248698哈哈哈哈哈
· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。
MyDisruptor V5版本介绍 在v4版本的MyDisruptor实现多线程生产者后。按照计划，v5版本的MyDisruptor需要支持更便于用户使用的DSL风格的API。 由于该文属于系列博客的一部分，需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客：从零开始实现lmax-Disruptor队列（一）Ring
Bam文件 2022-07-14 在处理NGS下机数据时，通常会涉及到比对结果的查看，这需要对比对后的文件比较熟悉，下流的分析模块也需要用到比对输出的结果文件。通常存储为Bam格式的文件，Bam格式是一种二进制存储文件，转化为文本格式后对应于Sam文件。Sam文件记录了reads比对后的结果信息。具体的
目录AcWing895. 最长上升子序列方法一方法二当询问最长子序列是哪些的时候896. 最长上升子序列 II思路O(NlogN)做法：贪心+二分代码AcWing\897. 最长公共子序列思路代码AcWing898. 数字三角形思路参考资料 AcWing895. 最长上升子序列 方法一 采用从前往后推的方法 #include <bits/s
本来今天poj崩掉了，并且求逆序对也是个很简单的问题，罗黑上的分治的题也都刷完了（其实难得一见上罗黑的练习题上的简单题目），东哥的题又刷不动，打算今天就到这了 但是一想到以前也没有总结过逆序对的求法，写完这个总结在做一道每日一题就休息了； 先认识一下什么是逆序对，举一个例子： 上
题目大意： 设一个长为n的整数序列a是 [a_1,a_2,a_3,......,a_n]那么a'是 [a_n,a_n-1,a_n-2,......,a_1]LIS(a) 是a的最长严格递增子序列的长度。 现在给定a数组，对数组进行重排后，求min(LIS(a),LIS(a′))的最大值。 输入t组数据，每组数据先输入n，然后输入n个整数 输出t行，每行一组数据
#D220712C. 小 C 的序列 题目描述 小 C 现在得到了两个序列 \(A = {a_1, a_2, ..., a_n}\) \(B = {b_1, b_2, ..., b_m}\)。他想知道对于每个 \(B\) 中 的数 \(b_i\)，有多少个 \(A\) 的子序列 \(Al,r = {a_l, a_{l+1}, .., a_r}\) 满足所有数的最大公因数为\(b_i\)。 小 C 觉得 \(A
点击查看代码 import collections import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现循环神经网络编码器 #@save class Seq2SeqEncoder(d2l.Encoder): """用于序列到序列学习的循环神经网络编码器""" def __init__(self, vocab_size,
#P2088. 上升序列 题目描述 给一个长度 \(10^5\) 的非负序列，序列中的0可以任意换成任何数字（包括负数），问最长严格上升子序列长度。 输入格式 第一行有一个数 \(n\) 代表序列长度 第二行有 \(n\) 个数字 \(a_i\) 代表序列每个值是多少。 输出格式 一行一个数字代表答案 样例 输入数据
#P2088. 上升序列 题目描述 给一个长度 \(10^5\) 的非负序列，序列中的0可以任意换成任何数字（包括负数），问最长严格上升子序列长度。 输入格式 第一行有一个数 \(n\) 代表序列长度 第二行有 \(n\) 个数字 \(a_i\) 代表序列每个值是多少。 输出格式 一行一个数字代表答案 样例 输入数据
目录10 泛型算法10.1 概述10.2 初识泛型算法10.2.1 只读算法 10 泛型算法 c++标准库容器本身的函数很少, 相反c++提供了一组算法, 这些算法可以(通过操作迭代器来)处理容器(比如查找元素, 排序, 等). 这些算法可以用于不同的容器和不同类型的元素, 所以它们是"通用的(generic)"或
