『数据结构』RMQ问题

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『数据结构』RMQ问题

RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值问题. 对于长度为 n 的数列 A ,回答若干查询 RMQ(A,i,j)(i,j<=n) ,返回数列 A 中下标在 i,j 里的最大(小)值. 相关算法朴素(搜索),时间复杂度:$O(n)-O(q \times n)$ ,在线: 线段树,时间复杂度:$O(n)-O(q\times logn) $,在线: ST(动态规划),时间复杂度:$O(n\times logn)-O(q)$,在线: RMQ标准算法,先规约为…

『图论』LCA 最近公共祖先

概述篇 LCA (Least Common Ancestors) ,即最近公共祖先,是指这样的一个问题:在一棵有根树中,找出某两个节点 u 和 v 最近的公共祖先. LCA 可分为在线算法与离线算法在线算法:指程序可以以序列化的方式一个一个处理输入,也就是说在一开始并不需要知道所有的输入. 离线算法:指一开始就需要知道问题的所有输入数据,而在解决一个问题后立即输出结果. 算法篇对于该问题,很容易想到的做法是从 u.v 分别回溯到根节点,然后这两条路径中的第一个交点即为 u.v 的最近公共祖先…

『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想

承前接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

『TensotFlow』RNN中文文本_上

中文文字预处理流程文本处理读取+去除特殊符号按照字段长度排序辅助数据结构生成生成 {字符:出现次数} 字典生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

『PyTorch』第三弹重置_Variable对象

『PyTorch』第三弹_自动求导 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 data import torch as t from torch.autograd import…

『Json』常用方法记录

json模块可以把字典结构改写为string然后保存,并可以反向读取字典 pickle模块则可以持久化任意数据结构但是即使同样是字典数据结构,两个包也是有差别的, json字典value不支持其他对象只支持python原有的结构,但是json由于是转换为string,所以保存的文件是可以使用文本查看器去读取的 pickle包则支持各种python的对象,但它写入的是二进制文件,并有自己独特的编码方式,所以是不可以查看的,只能使用python载入方法简介, dumps是将dict转化成str格…

『StabilityGuide』| 10+位阿里技术专家共同发起稳定性知识库开源项目

我们穿过山和大海,也见过人山人海.我们见过各类故障,也排过千雷万险.这一次,不如我们一起,开启稳定性的探索之旅.让无法解决的问题少一点点,让世界的确定性多一点点. 无论是前端业务的开发者,还是后端架构的开发者,都会遇到业务稳定性的难题.但稳定性的话题涉及之广.之深,很难通过一两篇文章道清原委.因此,我们集结了多位阿里技术工程师,他们来自性能压测.故障演练.JVM.应用容器.服务框架.流量调度.监控.诊断等不同的技术领域,以更结构化的方式来打造稳定性领域的知识库,该知识库的目录将分为: 事前规范:…