求解五维偏序 给定 \(n(\le 3\times 10^4)\) 个五元组,对于每个五元组 \((a_i, b_i, c_i, d_i, e_i)\),求存在多少个 \(1\le j\le n\) 满足 \(a_i > a_j\) 且 \(b_i > b_j\) 且 \(c_i > c_j\) 且 \(d_i > d_j\) 且 \(e_i > e_j\).保证每一维都是 \(1\cdots n\) 的排列. 第一感觉 传统的做法有 cdq 分治或 树套树,但是在本题中复杂…

COGS2479:四维偏序. CDQ套CDQ CDQ:对a分治,对b排序,再对a打标记,然后执行CDQ2 CDQ2:对b分治,对c归并排序,对d树状数组. #include<cstdio> #include<algorithm> #define rep(i,l,r) for (int i=l; i<=r; i++) using namespace std; typedef long long ll; ; int n,ans,c[N]; struct P{ int a,b,c,…

题目链接 五维偏序,对每一维维护bitset,表示哪儿为1(比它大),然后5个bitset与起来就能得到答案了. 具体实现可以用5*n个bitset,按排名搞个前缀和. 复杂度\(O(n^2/w)\)(本质是暴力的优化). //1284ms 565MB #include <cstdio> #include <cctype> #include <bitset> #include <algorithm> #define gc() getchar() const…

#include <iostream> using namespace std; template<int N> class BitSet { public: BitSet() { set(); } void set() { for (int i = 0; i < Nm; i++) { vtr[i] = 0; } } void set(int n) { vtr[(n-1) / 32] |= (0x1 << ((n-1) % 32)); } void Printf(…

hiho#1513 : 小Hi的烦恼 五维偏序 链接 hiho 思路 高维偏序用bitset,复杂度\((\frac{n^2}{32})\) 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=3e4+7; int read() { int x=0,f=1;char s=getchar(); for(;s>'9'||s<'0';s=getchar()) if(s=='-') f=-1; for(;s>='0…

初识CDQ分治 CDQ分治是一个好东西,一直听着dalao们说所以就去学了下. CDQ分治是我们处理各类问题的重要武器.它的优势在于可以顶替复杂的高级数据结构,而且常数比较小:缺点在于必须离线操作. --by __stdcall 其实CDQ分治名字听上去很高大上,其实和一般的分治没有特别大的区别,其大体流程如下: 将问题抽象为一个区间\([l,r]\)内的问题(废话) 分:将问题分解成左\([l,mid]\)右\([mid+1,r]\)两部分,然后递归操作 治:合并两个子问题,同时考虑到\([l…

卢卡斯定理 题目中说到\(p\)是质数. 而此时要求组合数向质数取模的结果,就可以用卢卡斯定理: \[C_x^y=C_{x\ div\ p}^{y\ div\ p}\cdot C_{x\ mod\ p}^{y\ mod\ p}\] 也就是说,我们可以把\(x\)和\(y\)转化成两个\(p\)进制数,然后每一位分别求组合数后再乘起来. 所以问题来了,什么时候一个组合数的值模\(p\)为\(0\)? 由于它是质数,所以对于一个组合数\(C_a^b\),当且仅当\(a<b\)时它的值才会为\(0\)…

「HAOI2017」新型城市化 题意 有一个 \(n\) 个点的无向图,其中只有 \(m\) 对点之间没有连边,保证这张图可以被分为至多两个团. 对于 \(m\) 对未连边的点对,判断有哪些点对满足将他们连边后最大团 的大小增加. \(n \le 10^4 , m \le 1.5 × 10^5\) 题解 脑洞图论题我真的一道都不会. 考虑原图的话,有 \(n^2\) 条边,显然是不行的.可以考虑补图,那么只有它给出的 \(m\) 条边,那么这个图一定是个二分图. 因为题目保证了原图可以被至多两个…

(总计:共66题) 4.18~4.25:19题 4.26~5.2:17题 5.3~5.9: 6题 5.10~5.16: 6题 5.17~5.23: 9题 5.24~5.30: 9题 4.18 [BZOJ3786]星系探索(伪ETT) [BZOJ4337][BJOI2015]树的同构(树的最小表示法) [BZOJ3551][ONTAK2010]Peaks(加强版)(Kruskal重构树,主席树) [CTSC2017]游戏(Bayes定理,线段树) 4.19 [CTSC2017]吉夫特(Lucas定…

最近有被问到SVM的问题,不懂装懂,羞愧不已.百度有很多深入浅出介绍SVM的文章,我就不赘述了,这里写一点自己肤浅的理解. SVM的核心思想是把求解低维空间上的高维分类器转化为求解高维函数空间上的线性分类器.为了达到这一目的,SVM引入了三大法宝. 第一是支持向量.支持向量相当于样本数据的典型代表(或者临界样本),分类器只依赖于支持向量,简化了其复杂度. 第二是核函数.SVM通过核函数把低维空间上的样本数据的关系转化为高维函数空间的内积关系.把数据从低维空间向高维函数映射,实际上增加了模型的复杂…