--正文 贪心 排序好慢慢找就好 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; ],b[]; int n,m,x; int main(){ while (scanf("%d %d %d",&n,&m,&x) != EOF)…

题目描述 Orz Panda is addicted to one RPG game. To make his character stronger, he have to fulfil tasks to get EXP for higher level.At first he accepted all the tasks.But after he read rules carefully, he realized that what he has done was stupid. Rule:…

Another Array of Orz Pandas 题目链接:http://acm.xidian.edu.cn/problem.php?id=1187 线段树 线段树维护区间和以及区间内各个数平方和,对于每一个询问ans=(sum2-pow_sum)/2 代码如下: #include<cstdio> #include<cstring> #define lson (x<<1) #define rson (x<<1|1) #define mid ((l+r)…

题目链接:https://vjudge.net/problem/Gym-102309C 题意:给定蔡徐坤投篮的位置和篮筐的位置以及最大初速度,求一个初速度和时间. 思路:一开始我以为要用到二分,后面仔细一想不用这么麻烦,题目限制了最大初速度,但又保证一定存在解,那么我们就直接可以用给定的初速度,然后解一个一元二次方程即可(为什么这样可以呢,学过物理的同学就很容易理解,总会找到一个角度与其速度大小和路线一一对应). 简单的化简过程: 1 #include <bits/stdc++.h> 2 #i…

大大出的题 大大经常吐槽没有人补,所以我决定做一个 A. APA of Orz Pandas 题意:给你一个包含+-*/%和()的表达式,让你把它转化成java里BigInteger的形式 大概就像这样 "a.add(b).remainder(M).multiply(d.substract(e.multiply(f)).add(g.divide(h))).multiply (BigInteger.ValueOf(233)) ... ..." 输入的串长度<=1000 有意思的模拟…

因为我是从上到下,所以就不叫动态规划而叫记忆化搜索吧 (不过运行时间只有3ms....应该是很不错的吧) 排版怎么那么难看...编辑的时候不是这样子的啊?! 思想 : 大眼一看应该是一道很裸的状压dp: 状态为填完每一列 每行%2的值 : 状态的改变用异或就可以啦 我不是很会状压...有一个想法------状态是无序的 [我们只需要两个值] k0(0的个数),k1(1的个数)来描述状态就可以啦.. 1)状态描述:f[x][k0][k1]   在[1~(x-1)]列填好基础上填满整个方格 要求填满…

pandas应用之分组因子暴露和分位数分析 首先感谢原书作者Mes McKinney和batteryhp网友的博文, 俺在此基础上继续探索python的神奇功能. 用A股的实际数据, 以书里的代码为蓝本, 做一些实证探索. 发现不少问题 pandas版本升级之后, 函数调用的方式必须相应地改变. 比如 pd.rolling_mean 升级为Series.rolling().mean()等等 tushare的数据与yahoo财经的数据格式上的差异, 需要规整化, 等等 至少会有两篇后续的博文详细记…

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映…

Series的简单运算 import numpy as np import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3],index=['A','B','C']) print(s1) 结果: A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2=pd.Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) print(s2) 结果: B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 print(s1+s2)#对应的index相加,NaN…

import pandas as pd import numpy as np 分割-apply-聚合 大数据的MapReduce The most general-purpose GroupBy method is apply, which is the subject of the rest of this section. As illustrated in Figure 10-2, apply splits the object being manipulated into pieces,…