首先，终端输入npm run build（注意看package.json，如果build 后面有prod就是npm run build:prod）
P1654 OSU! 题目 题目背景 原 《产品排序》 参见P2577 题目描述 osu 是一款群众喜闻乐见的休闲软件。 我们可以把osu的规则简化与改编成以下的样子: 一共有n次操作，每次操作只有成功与失败之分，成功对应1，失败对应0，n次操作对应为1个长度为n的01串。在这个串中连续的 \(X\) 个 \(1
拉格朗日插值 很久很久以前，有一个人叫拉格朗日，他发现了拉格朗日插值，可以求出给出函数 \(f(x)\) 的 \(n+1\) 个点，求出这个函数 \(f(x)\) 的值。 推论： 根据某些定理可知： \(f(x)\equiv f(a)\bmod(x-a)\) 那么我们就可以把这个 \(n+1\) 个点的式子全部列出来。最终为 \(f(x)\equiv f(x
\(n^2\) 暴力插值： \(f(k) = \sum^n_{i=1} y_i \cdot \prod_{j \neq i} \frac{k - x_j}{x_i - x_j}\) 横坐标连续时，可 \(O(n)\) 插值： \(qz_i = \prod^i_{j=0} (k - j)\) \(hz_i = \prod^n_{j=i} (k - j)\) \(f(k) = \sum^n_{i=1} y_i \cdot \frac{qz_{i - 1} \time
题面传送门 笑死，我已经落魄到连容斥都想不到的地步了吗/ll orz ycx 爆切容斥 %%% 首先考虑字典树节点的实际意义：\(m\) 个字符串的本质不同前缀个数，也就是全部 \(m\) 个串的前缀组成的集合的并集大小。注意到这个并的大小很难求，因此我们考虑容斥，即，枚举一个集合 \(S\)，计算 \(S\) 中
题意 给定一个长为\(n\)的序列\(\{a_i\}\)，等概率随机一个长为\(n\)的排列\(\{p_i\}\)，求\(\{a_{p_i}\}\)的后缀积的和的期望。 \(1\le n\le 10^5,1\le a_i\le 10^9\) 题解 答案即为 \[\frac{1}{n!}\sum_{p}\sum_{i=1}^{n}\prod_{j\ge i}a_{p_{j}}. \]我们考虑一个长为\(k\)的项\(\p
[版权申明] 非商业目的注明出处可自由转载 出自：shusheng007 文章目录 概述Profile是什么如何使用配置文件代码配置 如何激活使用启动参数使用application配置文件使用maven的profile 如何获取激活的Profiles总结 概述 在你刚接触SpringBoot的时候有没有对它提供的Profi
5.1 LIKE操作符5.1.1 百分号（%）通配符5.1.2 下划线（_）通配符5.1.3 方括号（[ ]）通配符 5.2 小结5.3 下节预告 5.1 LIKE操作符 LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定搜索模式，请看下面实例： SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE 'N%' 'N%'就是指定的搜索模式，具体含
前言 简单整理一下组合查询与全文搜索。 正文 什么是组合查询，就是我们常说的交并补集。 直接上例子。 举一个例子，假如需要价格小于等于5的所有物品的一个列表，而且还想包括供应商1001和1002生产的所有物品（不考虑价格）。 当然，可以利用WHERE子句来完成此工作。 select vend_id,prod_id
以下是pm2常用的命令行 $ pm2 start app.js # 启动app.js应用程序$ pm2 start app.js -i 4 # cluster mode 模式启动4个app.js的应用实例 # 4个应用程序会自动进行负载
问题描述： 由于公司用于部署的服务器IP常发生变化，相较于重新打包，使用读取config文件来更新IP地址的方法进行环境管理更为高效 方法： 1.创建配置文件 用js充当配置文件，这样就可以直接获取配置： 在pubulic 文件夹新建 config.js: config文件内容： /** * vue 打包后保留配
一篇小总结，已放入 Re：从零开始的生成函数魔法。 主要介绍利用多项式思想与生成函数解决序列上的求和问题。 1. 集合积和 给出 \(n\) 个变量 \(a_1,a_2,\cdots,a_n\) 的取值，对所有 \(k \in [0,m]\) 求所有它们能组成的 \(k\) 次单项式的和。 \(n,m \leq 10^5\)。 注：为了方便计算
拉格朗日多项式公式： matlab中插入一个值的代码 function yh=lagrange(x,y,xh) %定义拉格朗日插入函数 n=length(x); %统计x和xh的长度 m=length(xh); yh=zeros(1,m); %构建一行m列的zero矩阵 c1=ones(n-1,1);
这个也没啥太特别，就是很快速的求出了一个多项式的某一项 直接上公式： \[\huge f_i(x)=\frac{\prod\limits_{j\not = i}(x-x_j)}{\prod\limits_{j\not = i}(x_i-x_j)}*y_i \]\[\huge g(x)=\sum_{i=0}^nf_i(x) \]证明不想说，只是为了自己复习用 inline int lglr(int n,int *x,int *y,i
第2课 检索数据 关于SQL语句的一些特点： 多条SQL语句必须以分号（;）分隔。 请注意，SQL语句不区分大小写，因此SELECT与select是相同的。 在处理SQL语句时，其中所有空格都被忽略。 DISTINCT关键字 使用 DISTINCT 关键字，指示数据库只返回不同的值， DISTINCT关键字写在 select 后面，列名的前
累加符号 ∑ i = 1 n
前言 很早之前就已经接触过欧拉函数这个知识，不久之前也学习了利用筛法求1到n之间的所有欧拉函数值。里面用到了一些欧拉函数的性质。出于好奇心，我特意学习欧拉函数性质的一些证明，今天在此分享给大家。 欧拉函数 说到欧拉函数 \(\phi\) ，首先要明确的就是它的定义： 1、欧拉函数是定义
import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) np.prod(x) 144 np.prod(x,axis=1) array([ 6, 24]) np.prod(x,axis=0) array([ 2, 6, 12])
（不妨将下标改为从1开始） 参考loj2265中关于杨表的相关知识 构造一个$n$行且第$i$行有$a_{i}$个格子的杨表，依次记录其每一次增加的时间（范围为$[1,\sum_{i=1}^{n}a_{i}]$） 不难发现，条件即变为要求得到的杨表为标准杨表 另一方面，每一个标准杨表都对应一组方案，因此合法方案数即为$f_{a}$
多表查询 一、标量子查询 SELECT m.sale_price FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name='奶茶'; SELECT * FROM milk_tea AS m1 WHERE m1.sale_price> ( SELECT m.sale_price FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name='奶茶');
B - Function \(f(n)=\left\{\begin{array}{ll} 1, & n \in\{1\} \bigcup \text { Prime } \\ p f\left(p^{k-2}\right), & n=p^{k}(p \in \text { Prime; } k>1) \\ f\left(p_{1}^{e 1}\right) \prod_{i=2}^{r} p_{i}^{e_{i}}, & n=\pro
2021牛客多校第四场G （容斥，组合计数） G-Product_2021牛客暑期多校训练营4 (nowcoder.com) 思路： 先证一个公式 \(\sum_{a_i\ge0,\sum a_i=D}\prod \frac{1}{a_i!}=\frac{n^D}{D!}\) 考虑一个组合数学问题，有D个球，n种颜色，每种颜色的球有 \(a_i\) 个 那么，当每个 \(a_i\) 都确定时，这种情
题目简述： 有两个人轮流取石子，每堆石子有 \(a_i\) 个，两人不能连续取同一堆石子，求必胜者 思路： 首先考虑先手必胜的部分情况，显然如果存在 \(a_j\) 大于 \(\prod_{i=1}^n a_i - a_j\) ，则先手只需要一直取这堆，后手就会一直把其他的所有石子取光，显然只有最大值可能出现这种情况（毕竟已经
洛谷题面传送门 二项式反演好题。 首先看到“恰好 \(k\) 个极大值点”，我们可以套路地想到二项式反演，具体来说我们记 \(f_i\) 为钦定 \(i\) 个点为极大值点的方案数，那么 \[ans=\dfrac{1}{(nml)!}\sum\limits_{i=k}^{\min(n,m,l)}f_i(-1)^{i-k}\dbinom{i}{k} \]考虑怎么求 \(f_i\)，首
考研复习到线性代数的特征值这一章，看到两个基本性质：特征值的积等于矩阵的行列式，特征值的和等于矩阵的迹。用公式表示： \[\prod_{i=1}^n\lambda_i=|A|\\ \sum\lambda_i=tr(A) \]书上没有证明过程，于是去搜了一下，加上自己的理解，将其整理在此。 由于两个的证明都要用到韦达定理，所以这里
