\(\text{Solution}\) 我们设 \(dp_i\) 表示编号为 \(i\) 的节点到达该树叶子节点的最小花费，那么显然我们有以下的转移方程： \[dp_i=\begin{cases}0&i \text{ is leaf}\\\min\limits_{j \in child_s}\left\{dp_j+a_i \times b_j\right\}&\text{Otherwide}\\\end{cases} \]直接转移是
一、计算图 计算图主要是描述运算的有向无环图，计算图主要有两个部分：结点和边，节点可以表示数据，边表示数据的运算。 叶子结点: 用户创建的结点称为叶子结点 torch.Tensor: data、dtype、shape、device、requires_grad、grad、grad_fn、is_leaf is_leaf: 指张量是否为叶子结点 g
1. 介绍 YANG 是一种用于为 NETCONF 协议建模数据的语言。 YANG 将数据的层次结构建模为一棵树。 2. 节点类型 2.1 leaf 它只有一个特定类型的值，并且没有子节点。 YANG EXAMPLE: leaf host-name { type string; description "Hostname for this system"; } NETCONF
摘自：https://www.cnblogs.com/sgh1023/p/14094592.html 最常用的分布式ID解决方案，你知道几个 一、分布式ID概念 说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字
一、分布式ID概念 说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这
题目 题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/932/F 有一颗 \(n\) 个节点的树(节点从 \(1\) 到 \(n\) 依次编号)。每个节点有两个权值，第i个节点的权值为 \(a_i,b_i\)。 你可以从一个节点跳到它的任意一个子节点上。从节点 \(x\) 跳到节点 \(y\) 一次的花费为 \(a_x\ti
场上乱搞了个假 DP 吃了两发= = 简述 原题面：Codeforces。 给定一棵 \(n\) 个节点的有根树，根为 \(1\)，第 \(i\) 个节点上有 \(a_i\) 个人。 每个人可以往任意子节点走，直到走到叶节点，求最后人最多的叶节点的最少人数。 \(2\le n\le 2\times 10^5\)，\(0\le a_i\le 10^9\)。 1S，256MB
A tree is an undirected graph in which any two vertices are connected by exactly one path. In other words, any connected graph without simple cycles is a tree. Given a tree of n nodes labelled from 0 to n - 1, and an array of n - 1 edges where edg
决策树 信息熵 熵原本是物理学中的⼀个定义，后来⾹农将其引申到了信息论领域，⽤来表示信息量的⼤⼩。信息量越⼤（分类越不“纯净”），对应的熵值就越⼤，反之亦然。 条件熵 条件熵 H(X|Y) 表示在已知随机变量Y的条件下，随机变量 X 的不确定性。 信息增益 信息增益率 决策树中的ID3算法使
Huffman Tree是树的带权路径最短的树，每次都从一堆节点中选出权值最小的两个节点组合成一个新的节点，原来的节点从那堆节点中删去，新产生的节点加入到那堆节点中。 伪代码如下，利用HuffmanTree上节点数已知的特点逐个构建树上非叶子结点，然后从叶子到根去得到HuffmanCode HUFFMAN(n, k
Given a binary tree, each node has value 0 or 1. Each root-to-leaf path represents a binary number starting with the most significant bit. For example, if the path is 0 -> 1 -> 1 -> 0 -> 1, then this could represent 01101 in binary, which is
文章来自公众号【机器学习炼丹术】，回复“炼丹”即可获得海量学习资料哦！ 目录1 动态图的初步推导2 动态图的叶子节点3. grad_fn4 静态图 本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。 1 动态图的初步推导 计算图是用来描述运算的有向
线段树优化建图板子题。。。。。。 暴力建边 \(\mathcal O(n^2)\) 肯定会 TLE 但仔细分析可以发现，题面中有一个我们非常熟悉的字眼“区间”，这启示我们，可不可以以此作为解题的突破口呢？ 答案是肯定的。想到区间我们可以联想到各种我们很熟悉的 trick，如前缀和、差分、线段树等。 但对
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是算法和数据结构专题的第28篇文章，我们一起来聊聊一个经典的字符串处理数据结构——Trie。 在之前的4篇文章当中我们介绍了关于博弈论的一些算法，其中应用最广也是最重要的就是最后的SG函数。了解到这些之后，足够我们应付常见的
概念 静态初始化块：用来对类进行初始化（又称为类初始化） 初始化块：用来对对象进行初始化 构造器：创建一个对象时，调用的方法。可以进行初始化，默认有一个无参数构造器，但一旦自己写了有参数构造器后，系统就不会再提供默认的无参数构造器了。 执行顺序 先 静态初始化块 （并且只执行一次）当第
1 package test_26_1; 2 3 public abstract class Component { 4 5 private String name; 6 7 public Component() { 8 9 } 10 11 public Component(String name) { 12 this.name = name; 13 } 14 15 public
总体来说this有两种情况下用的到 第一种是调用某一对象是需要返回该对象的引用时 需要用到this 某一Leaf类中increment方法的返回是Leaf该对象 那么就可以这样写 Leaf increment(){ return this; } 另一种个用处的话就是对于类对构造器的调用 class Flower{ Flower(in
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是过拟合和欠拟合？ 过拟合的含义就是当前模型十分符合训练集，十分精
组合模式简介 组合模式（Composite）,将对象组合成树形结构以表示‘‘部分-整体’的层次结构。组合模式使得用户对于单个对象和组合对象的使用具有一致性。 组合模式UML类图 C++代码实现 // Component类 #ifndef _COMPONENT_HPP #define _COMPONENT_HPP #include<string> usin
求根到叶子节点数字之和。题意是给一棵二叉树，请根据图示做加法。例子， Example: Input: [1,2,3] 1 / \ 2 3 Output: 25 Explanation: The root-to-leaf path 1->2 represents the number 12. The root-to-leaf path 1->3 represents the number 13. Therefore, sum = 1
Given a binary tree containing digits from 0-9 only, each root-to-leaf path could represent a number. An example is the root-to-leaf path 1->2->3 which represents the number 123. Find the total sum of all root-to-leaf numbers. Note: A leaf is a node
一. RandomForest 1.调用 1 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’, criterion=’gini’, max_depth=None, 2 min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, 3 max_leaf_nodes=None, min_
class TrieNode: def __init__(self): self.nodes=dict() self.is_leaf=False def insert(self,word):#插入单词（字符列表） curr=self for char in word:#单词中的每个字母 if char not in curr.nodes: curr.
1. 简介 红黑树是一种自平衡二叉查找树，在查找，插入和删除几个方面，性能都可以做到O(lgN)。 那怎么实现呢，首先要先看看红黑树的5个特性，只有满足这5个特性，才是红黑树。 每个结点都有父结点(parent)，左子结点(left)和右子结点(right), root的父结点是leaf
多版本并发控制 MVCC 高性能 MySQL 第3版 1.4 多版本并发控制 MVCC 是通过保存数据在某个时间点的快照实现的。不同存储引擎的 MVCC 的实现不同，典型的有乐观并发控制和悲观并发控制。 即为事务创建某个时间点的读一致性视图，保证不同事务查询看到的读一致性视图不一样。 InnoDB记录
