哈夫曼树： 当树中的节点被赋予一个表示某种意义的数值，我们称之为该节点的权。从树的根节点到任意节点的路径长度(经过的边数)与该节点上权值的乘积称为该节点的带权路径长度。树中所有叶节点的带权路径长度之和称为该树的带权路径长度(WPL)。当带权路径长度最小的二叉树被称
没得传送门 考虑当\(Atk\)增大时，\(Def\)一定越来越没用，因为回合数在变少。所以考虑从小到大枚举\(Atk\)然后双指针计算。 设\(f_i(x)\)表示在\(Atk = i\)时，\(Def\)从\(x-1\)到\(x\)时可以减少的血量的数量，易知\(f_i(x) \leq f_i(x - 1) , f_i(x) \leq f_{i-1}(x)\)。对于每一个怪，
2.腐草为萤(dzy.cpp/c) 【题目背景】 纤弱的淤泥中妖冶颓废在季夏第三月最幼嫩的新叶连凋零都不屑何必生离死别——银临《腐草为萤》 【问题描述】 扶苏给了你一棵树，这棵树上长满了幼嫩的新叶，我们约定这棵树的根是1，每个节点都代表树上的一个叶子。如果你不知道什么叫树，你可以认为树
在一棵树中，从任意一个结点到达另一个结点的通路被称为路径，该路径上所需经过的边的个数被称为该路径的长度。若树中结点带有表示某种意义的权值，那么从根结点到达该节点的路径长度再乘以该结点权值被称为该结点的带权路径长度。树所有的叶子结点的带权路径长度和为该树的带权路径长度
深度学习之BP神经网络BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。它的
最小生成树 一个连通图的生成树是图的极小连通子图，它包含图中的所有顶点，并且只含尽可能少的边。 对于生成树来说，若砍去它的一条边，就会使生成树变成非连通图；若给它增加一条边，就会形成图中的一条回路。 对于一个带权连通无向图G = (V，E)，生成树不同，每棵树的权也可能不同。 设R
https://blog.csdn.net/chen645096127/article/details/78990928 1.什么是过拟合？ 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在训练集上效果
线段树咕咕咕 我来写一个好写的权值线段树的解析吧 权值线段树是什么 线段树每个点维护的是点的值，而权值线段树叶子点维护的是一个数出现的次数，父节点维护的是它代表的区间里的数出现的次数的和 权值线段树基本操作 其实权值线段树的基本操作与线段树没有太大的不同 建树 注意：由于
哈夫曼树 代码自己手撸的 只看了一遍思路 -.- 望指正 思路重现 1.根据给定的n个权值｛w1,w2, …wn｝构造n棵只有一个叶结点的二叉树，从而得到一个二叉树的集合F = {T1 T2 T3 …Tn} 2.在F中选取根节点的权值最小和次小的两颗二叉树作为左右子树构造一颗新的二叉树，这棵二叉树根节
Accumulation Degree 大致题意：有一棵流量树，它的每一条边都有一个正流量，树上所有度数为一的节点都是出口，相应的树上每一个节点都有一个权值，它表示从这个节点向其他出口可以输送的最大总流量。我们的任务就是求这个最大总流量。 \(solution:\) 这一道题需要仔细思考其性质，我们发现
离散化 离散化适用于数据的权值不重要，数据权值之间的相对位置及大小关系重要的一种优化方法。而离散化也有许多方法，其中各有好坏。 1.排序解法（可处理重复元素） bool cmp(ha c, ha b) { return c.num < b.num; } int main() { scanf("%lld", &n); for (int i = 1; i <=
大意: 给定树, 每个点初始权值0, 每次询问给出$x$, $x$权值+1, 求距离$x$不超过2的权值和. 这题数据范围过大, 动态点分治卡不过去. 考虑每次只加范围$1$. while (m--) { int x; scanf("%d", &x); ++c[0][x],++c[1][x],++c[1][fa[x]]; printf("%d\n",c[0][fa[x]]+c[1][
Kruskal算法，又称作为加边法，是配合并查集实现的。 图示： 如图，这是一个带权值无向图我们要求它的最小生成树。 首先，我们发现在1的所有边上，连到3的边的边权值最小，所以加上这条边。 然后在3上，连到4的边权值最小，加上这条边。 最后，4连到2的边是最小的，加上这条边。 现在，所有点都连
二叉查找树(\(BST\)),是一个类似于堆的数据结构, 并且,它也是平衡树的基础. 因此,让我们来了解一下二叉查找树吧. (其实本篇是作为放在平衡树前的前置知识的,但为了避免重复懒得写就单独拎了出来) 首先,二叉查找树,是一个树形的数据结构废话,树上的每个节点有一个权值\(val\). 而树
/* *普里姆算法求最小生成树 *创建一个无向网 *创建一个保存每一行的最小权值和顶点值的结构体数组 *进行 每一次的数组更新 *最后直到生成一个无向网的最小生成树 * */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define MAX_SIZE 1024//顶点的最大数目
一、反向传播的由来在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。关于ANN的结构，我不再多说，网上有大量的学习资料，主要就是搞清一些名
题意：给你若干个数对，每个数对有两个属性，一个属性是权值，一个属性是位标志，假设这些数对的的权值和是sum,你可以选择一个二进制数s，与所有的数对的位标志按位与，如果按位与之后的位标志有奇数个1，那么权值的符号就会翻转（正变负，负变正），现在需要找到一个数s，使得进行这样的操作后sum的符号变了
前三题为水题，后面两题更有意思。 然而代码全都咕咕咕了，也许以后会补。 Hdu1520 Anniversary party 简单树形DP。 Hdu6386 Age of Moyu 简单最短路。 bzoj3679 数字之积 简单数位DP。 CF Gym 101482G Gathering 首先对于每个点，可行的区域显然是个矩形，那么可以先对这些矩形求交，得到合
bp(back propagation)修改每层神经网络向下一层传播的权值,来减少输出层的实际值和理论值的误差 其实就是训练权值嘛 训练方法为梯度下降法 其实就是高等数学中的梯度,将所有的权值看成自变量,误差E作为因变量 即E=f(w1,w2,w3,....,wk)//这些w就是每一层向下一层转移的权值,具体在
题面：【模板】二分图匹配 思路：Dinic实现二分图匹配，要建一个超级源点（S）和超级汇点（T），分别定为N+M+1和N+M+2 然后S去和N中的数建正边和反边，正边权值为1，反边权值为0；M中的数去与T建正边和反边，正边权值为1。 N、M之间的数建图一样。 然后就去跑最大流。 注意：在Dinic函数中每次更新Cur的值时，
题目链接： [PKUSC2018]真实排名 对于每个数$val$分两种情况讨论： 1、当$val$不翻倍时，那么可以翻倍的是权值比$\frac{val-1}{2}$小的和大于等于$val$的。 2、当$val$翻倍时，显然权值在$[val,val*2-1]$的都要翻倍，剩下可以翻倍的是权值比$val$小的和大于等于$2*val$的。 用权值线段树维护
题意：求将一个n边形分解成(n-2)个三边形花费的最小精力，其中花费的精力是所有三角形的三顶点编号乘积的和(其中编号是按照顶点的顺时针顺序编写的) 考虑1,x,y连了一个三角形，x,y,z连了一个三角形。权值为xy+xyz。 换一种连接方法，1,x,z和1,y,z。权值为xz+yz 考虑x,y≥2时，x+y≤xy，所以后
1，运营商的挑战： 1，在下图标出的城市间架设一条通信线路； 2，要求： 1，任意两个城市间都能够通信； 2，将架设成本降至最低； 2，问题抽象： 1，如何在图中选择 n - 1 条边使得 n 个顶点
Kruskal（克鲁斯卡尔）算法： “求加权连通图的最小生成树的算法。” ——百度百科 我们直接来看Kruskal算法的实现思想： 对于每一条边，按权值从小到大排序，然后遍历。判断一条边的两点是否已经连通，若未连通，则把这条边加入图中，否则继续判断下一条边，直到构
OO第三单元——JML与规格化设计 2019-05-22 JML语言及应用工具链 JML理论基础 JML（Java Modeling Language）是一种行为接口规格语言，用于对Java程序进行规格化设计。通过JML及其支持工具，不仅可以基于规格自动构造测试用例，并整合了SMT Solver等工具以静态方式来检查代码实现对规格
