显然只需要考虑 \(k\vert n\)。如果直接维护是 \(O(nd(n)\log n)\) 的，很寄。 可以证明如果 \(\frac{n}{k}\) 不是素数则不优。这个很好理解，比如对于 \(n=12,k=2,6\)，所有 \(k=2\) 的方案一定可以被三个 \(k=6\) 的走法完全覆盖，而且这三个走法平均数还和这个 \(k=2\) 方案一样，那么只
可删除堆 原理 就是用两个堆来维护，一个堆存放在堆中的元素，另一个存放应该删除的元素，取堆顶时，看看要取的堆顶元素与要删除的元素堆的堆顶元素是否相同，相同就pop()，直到堆顶元素不相等或一个堆为空时停止pop()，取堆顶 代码 struct Heap {// 可删除堆 priority_queue<ll, vector<ll
概述： 在使用切片进行赋值的时候，产生新的数组的指针指向原来的数组，只要修改新数组中的元素时，原来数组的元素也会改变。 测试代码： func TestSliceShareMemory(t *testing.T) { year := []string{"Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug
题意： 交互题。 猜 n 道判断题的答案。每次可询问一个长为 n 的T/F串，回答答对的题数 \(n\le 1000,\) 询问次数限制 \(675\) 思路： 先猜复杂度：\(\frac 23 n\) 左右 以下除法都是下取整。记 \(m=n/3\)， 询问一个全 T 串，回答记为 \(q1\) 询问 \(n/3\) 次，第 \(i\) 次问一个除了第 \(i
NC13822 Keep In Line 题目 题目描述 又到饭点了，SK同学靠着惯性走到了食堂，但长长的队伍顿时让他失去了食欲。突然，他注意到某个窗口前的队伍里明显存在插队的现象，于是他默默记录下了同学们进队和出队的变化。 对于进队，SK同学只知道队伍里多了一个人，并不知道新来的人是老老实实站到
老师给了几个经典电路图，班里有些同学看不懂，我打算用浅浅分析一下，希望通过我的解析，能让他们搞透彻。 文接上回，定性分析了最基础的H桥驱动。现在我们把它改变一下，如下图 基本电路的外围新增了两个电阻和两个NPN。 先来说说工作原理，Q2、Q4各给一路电平信号，要求信号互补；Q2=1且Q4=0
将字符串分割成一些子串，使每个子串的ASClI码值的和均为水仙花数（水仙花数就是各位的立方之和等于本身的数）。1、若分割不成功，则返回0 2、若分割成功且分割结果不唯一，则返回-1 3、若分割成功且分割结果唯一，则返回分割后子串的数目 输入：abc 输出：0（说明：分割不成功） 输入：f3@d5a8 输
传Q对象，构造搜索条件首先还是需要导入模块 from django.db.models import Q # 传入条件进行查询: q1 = Q() q1.connector = 'OR' q1.children.append(('id', 1)) q1.children.append(('id', 2)) q1.children.append(('id', 3)) # 模型类.objects.查询条件(q1) Tb1.obj
令队列一为主队列，队列二为辅助队列 当队列一空的时候，输入的元素直接放进来，即队头和队尾都是这个元素 当队列非空的时候，输入一个元素： 先把队列一的元素都放入队列二，输入此元素，再把队列二倒入队列一，这样就实现了新入队的元素在队列一的头，即后进先出 另外，queue<int>q的基本操作是
题目链接 每次给两个数\(l,r\)，要我们选一个\(x\)使得\(\sum_{i = 1} ^ {k}dist(l,x,r)\)的值最小。可以知道要让答案最小的话，\(x\)一定要刚好把\(l,r\)平均分在两边，如果不是平分的话，\(x\)就会向多的一侧移动，所以要我们求得就是中位数。 \(nbsp;\)emsp;中位数我们可以用对顶堆
1、添加修改数据 Pandas 的数据修改是进行赋值，先把要修改的数据筛选出来，然后将同结构或者可解包的数据赋值给它： 修改数值 df.Q1 = [1, 3, 5, 7, 9] * 20 # 就会把值进行修改 df.loc[1:3, 'Q1':'Q2'] = 99 # 这个范围的数据会全变成 99 df.loc[df.name=='Arry', 'Q1':'Q4'] =
题目大意： 现在有一条河，将巴邻旁市分成了 \(A\)、\(B\) 两个区域。 河的两岸均有 \(10^9+1\) 栋房子。每一栋房子均有其编号，从 \(A_1,B_1\) 一直到 \(A_{10^9+1},B_{10^9+1}\)。其中，编号为 \(A_i\) 的房子与编号与 \(B_i\) 的房子正好隔河相望。 相邻两栋房子之间的距离为 \(1\)。
Pandas高级操作 1、复杂查询 （1）逻辑运算 以DataFrame其中一列进行逻辑计算，会产生一个对应的bool值组成的Series 于是我们可以利用返回的bool列表进行一系列的数据查询 （2）逻辑筛选数据 df[df['Q1'] == 8] # Q1 等于8 df[~(df['Q1'] == 8)] # 不等于8
题目如下： 题目分析： 拿到题，发现给的e不常规，p1和p2相等，有两个不同n，两个不同c和两个不同e。给定两个密文的情况下，通常需要找到两者之间存在的关系，“合并”密文求解才能得到正确的明文。先计算phi1和phi2，然后分别计算e和phi的gcd，发现都等于14，所以这里问题考察e和phi不互素情况
原理 当序列 DP 的转移代价函数满足 连续； 凸函数； 分段线性函数. 时，可以通过记录分段函数的最右一段 \(f_r(x)\) 以及其分段点 \(L\) 实现快速维护代价的效果。 如：$ f(x)= \begin{cases} -x-3 & (x \le -1) \ x &( -1 < x\le1)\ 2x-1 &(x > 1)\end{cases} $ 可以仅记录 \(f_r(x
BFS 算法解题套路框架 BFS 的核心思想应该不难理解的，就是把一些问题抽象成图，从一个点开始，向四周开始扩散。一般来说，我们写 BFS 算法都是用「队列」这种数据结构，每次将一个节点周围的所有节点加入队列。 特点：BFS 找到的路径一定是最短的，但代价就是空间复杂度可能比 DFS 大很多 一、
LeetCode 225. Implement Stack using Queues (用队列实现栈) 题目 链接 https://leetcode-cn.com/problems/implement-stack-using-queues/ 问题描述 请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。 实现 MyStack 类： void push
1 简介 2 部分代码 % 2.2.3 计算目标函数值% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算%遗传算法子程序%Name: calobjvalue.m%实现目标函数的计算function [objvalue]=calobjvalue(pop) %%%%pop=initpop(popsize,chromlength);[px,py]=size(pop);q=imread('A1.tif');q1=
一个主输出端 Q1 用于可达 300 mA 的负载，以及一个提供最大 190 mA 的备用输出端 Q2。该备用稳压器将在 5.6 V ≤ V I ≤ 42 V 范围内的输入电压 V I 转换为 V Q2 = 5.0 V ( ± 2%) 的输出电压。主输出端被跟踪到备用输出电压，并提供 5 V 的电压。该设备还有 5 V/3.3 V 和 5 V/2.6
题目描述： 给定一个包含n个点（编号为1~n）的无向图，初始时图中没有边。 现在要进行m个操作，操作共有三种： “C a b”，在点a和点b之间连一条边，a和b可能相等； “Q1 a b”，询问点a和点b是否在同一个连通块中，a和b可能相等； “Q2 a”，询问点a所在连通块中点的数量； 输入格式 第一行输入整数n和m。 接
文章目录 一、链表和邻接表1 链表I 数组模拟单链表II 数组模拟双链表 二、栈和队列1 单调栈和单调队列I 单调栈II 单调队列 三、KMP算法 一、链表和邻接表 1 链表 这里我们不采用常用的结构体加指针的方式来实现链表，因为这样每个结点都要new一下,常见笔试题中链表
Longitudinal structure function FL at low Q2 and low x with model for higher twist: an update https://arxiv.org/pdf/2202.04223.pdf abstract: A reanalysis of the model for the longitudinal structure function FL(x, Q2) at low x and low Q2 was undertaken, i
【PLA】基于Python实现的线性代数算法库之QR分解 算法包下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_42629529/79481514 from PLA.Matrix import Matrix from PLA.GramSchmidtProcess import qr if __name__ == "__main__": #1 A1 = Matrix([[1, 1, 2],
优先队列：priority_queue priority_queue是一个优先队列，优先级高的最先出队，默认最大值优先。内部实现为堆，因此出队和入队的时间复杂度均为 O ( l o
225. 用队列实现栈 栈的常用方法在题目中，队列LinkedList的常用方法为poll() , add() , remove();本题和232. 用栈实现队列是栈和队列的相互实现经典题目，考察对栈和队列的理解。（记住队列实现栈只需要在push方法上改变即可，其他不变。） 用队列实现栈
