In trigonometry [三角学], the gradian [百分度], also known as the gon (from Ancient Greek: γωνία, romanized: gōnía, lit. 'angle'), grad, or grade, is a unit of measurement of an angle, defined as one hundredth of the right angle. In other words, there
\(1.\) 核酸检测（defend） \[f[i] = f[j] + (i - j - 1) * (i - j) /2 + a[i] \]\[f[j] + j * (j + 1) / 2 = i * j + f[i] - a[i] - i * (i - 1) / 2 \]\[Y(f[j] + j * (j + 1) / 2 ) = k(i) X(j) + b(f[i] - a[i] - i * (i - 1) / 2) \]const int N = 1e6 + 10; int n, a
Slope Trick 算法存在十余载了，但是我没有找到多少拍手叫好的讲解 blog，所以凭借本人粗拙的理解来写这篇文章。 本文除标明外所有图片均为本人手绘（若丑见谅），画图真的不容易啊 qwq（无耻求赞）。 Slope Trick 是啥？ 凸代价函数DP优化。 具体哪种题目？ AcWing273. 分级 CF713C Sonya and Prob
因为SB大佬觉得有用，于是我决定转载一下洛谷博客 %%% 优化形如\(f[i]=max/min(a[i]+b[j]+c[i]*d[j])\) \(（ j < i ）\)的DP方程，其中\(a[i]\) \(c[i]\)为只关于i的函数，\(b[j]\) \(d[j]\)为只关于b的函数，显然可以化成\(f[i]=max/min(b[j]+c[i]*d[j])+a[i]\) \(（ j < i ）\)但发现由于存在\(
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
1.绘制散点图、拟合方程、R方 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats df = pd.read_excel("all_mean.xlsx") columns = list(df.columns) for i in range(2,len(columns)): x_list = list(df[columns[1]])
1、将特定值（-9999）赋值为0 Con("raster"==-9999,0,"raster") 2、将某一范围内（如小于0）赋值为0 Con("raster" <0,0,"raster") 3、将特定的栅格值(如1)赋值为空值 setnull("raster"==1,"raster") 4、给空值赋予特定的值（如0） CON(ISNULL("rast
https://v.youku.com/v_show/id_XMzI0NzcxMTY0.html slope-斜坡 s-蛇 lo-10 pe-胖鹅 蛇把10只胖鹅起到斜坡上。
工作原理 Python 提供了一些方法来查找数据点之间的关系并绘制线性回归线。我们将向您展示如何使用这些方法而不是通过数学公式。 在下面的示例中，x 轴表示车龄，y 轴表示速度。我们已经记录了 13 辆汽车通过收费站时的车龄和速度。让我们看看我们收集的数据是否可以用于线性回归： 实
x = np.arange(0,10,0.1) def line1(x): return np.sin(x)*2 def slope(x): h = 1e-4 k = (line1(x+h)-line1(x-h))/(2*h) b = line1(x)-k*x return k,b # 通过计算导数的方法得到x点的斜率k，再计算在x点的截距b y = line1(x) plt.plot(x,y) k,b = slope(4) x
定义与性质 \(\rm slope \ trick\) 通常用于维护 「线性分段凸函数」（如下图） 的相关转移 \(\rm dp\)。 形式化地说，其可以维护的函数 \(f(x)\) 满足：\(f(x)\) 在整数域上为连续凸函数，且考虑 \(f(x)\) 分段的断点 \(x_0, x_1, x_2, \cdots x_k, x_{k + 1} \in \mathbb{N}, x_0 = -\in
被 ABC 的 H 题杀没了（虽然憨包 G 我也没切/ll），于是过来学一下 slope trick，发现自己曾经接触过，可是基本没有深入，这就是我的知识掌握程度吗？麻了。 感觉 slope trick 的题目代码都比较简单，重在思维。 ABC217H Snuketoon CF1229F Mateusz and Escape Room CF713C Sonya and Problem Wih
题意 题目链接 Sol 直接挂队爷的题解了 分块题好难调啊qwq #include<bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10; const LL INF = 6e18; template <typename A, typename B> inline bool chmin(A &a, B b){if(a > b) {a = b; retur
\(\Large \text {斜率优化}\) 前置芝士：单调队列优化的\(DP\)，平面直角坐标系，一次函数，可能需要的线性规划思想。 \(\color{black} {例题}\) 我们设\(dp_i\)为处理到\(i\)时的最小费用，\(S_i=\sum_{k=1}^i c_k\)则有： \[dp_i=\min_{0\le j<i}\{dp_j+(S_i-S_j)^2+M\} \]将其展开，得到： \[d
英文中文latch锁存dual slope双积分ramp斜坡flash闪速
看通达信公式其中SLOPE用到的挺多，其中有一个买卖线的用到SLOPE(C,21),然后就网上搜索这个函数的意义。 简单的说就是一组点比较接近线性关系，则找到一条直线，使得各点到此直接的距离最短。 如下图所示： 公式这一块的推导看的不明白，不过结果还是比较容易理解的 我们只需要求出b来
Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line. Example 1: Input: [[1,1],[2,2],[3,3]] Output: 3 Explanation: ^ | | o | o | o +-------------> 0 1 2 3 4 Example 2: Input: [[
题目 题解 对于 \(m=1\) 这档分 我们可以 \(dp\) 然后斜率优化 具体来说就是 \(f_i = f_j + \frac{(i-j)\times (i-j+1)}{2} + sum[j]-sum[i]\) 很容易斜率优化 那么 \(m=3\times 10^5\) 时 考虑 \(cdq\) 分治 考虑 \(dp\) 出一个如上定义的前缀 \(f\) 和同理的后缀 \(g\) 设 \(h
以30m*30m分辨率的图层为例 一、基于表面工具箱Surface计算Slope 1.如下图输入图层DEM,输出Slope 2.单位转换： Scale_slope=Slope*pi/180 二、基于水文工具箱Hydrology计算水流方向等 1.填洼(Fill_dem)-Fill 2.水流方向(FlowDir_Fill)-Flow Direation 3.汇流累积量(FlowAcc_Flow
解析 转移方程很容易推：\(f_i = \max(f_j + a * (s_i - s_j)^2 + b * (s_i - s_j) + c)\) 然后当 \(j>k\) 时，如果 \(j\) 更优 那么 \(f_j + a * (s_i - s_j)^2 + b * (s_i - s_j) + c > f_k + a * (s_i - s_k)^2 + b * (s_i - s_k) + c\) 整理得：\((f_j + a * s_j^2 - b * s_j) - (f
解析 设 \(dp_i\) 表示处理完前 \(i\) 个时所花费的最小费用加上 \(i\) 因多分一组对后面产生的费用 \(dp_i = dp_j + sumt_i \times (sumf_i - sumf_j) + S \times (sumf_n - sumf_j)\) 然后斜率优化即可（\(n^2\) 其实可过） 对于两个状态 \(j,k\)，当 \(dp_j - S \times sumf_j - (dp
问题： 给定一组坐标点，问这些坐标点是否在一条直线上。 Example 1: Input: coordinates = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7]] Output: true Example 2: Input: coordinates = [[1,1],[2,2],[3,4],[4,5],[5,6],[7,7]] Output: false Constraints: 2 <= coordinates.length <
Description link Solution 方程显然吧 \[f_i=\min\limits_{j\in \{anc_i\}} f_j+p_i\times(dep_i-dep_j)+q_i \]然后斜率优化 以上都是比较基础的部分 然后我们主要考虑怎么在斜率优化的时候进行对于单调队列的处理 观察到我们这个题一个单链上的修改可能对于其他链有影响 所以一
问题分析：本文的数据为经过预处理和计算得到的30年（1983-2012年）物候参数始期遥感数据，共计30期影像，现在需要逐像元计算整个物候始期的空间分布特征（平均值）和变化趋势分析（Slope 一元线性回归分析）。最终的效果（作图为分布特征，右图为变化趋势）： 一、方法原理 1、空间分布特征
新冠数据整理和分析（一）提前准备使用的工具和包数据来源和读取时序分析中国各省确诊时序分析确诊地图可视化世界各国确诊时序分析使用关联网络分析国家间病毒传播基于DCCA生成去趋势互相关矩阵使用Gephi过滤生成中国各省的相关网络使用Gephi过滤生成全球各国相关网络使用小波
