题意:给一个\(dag\),每一个点有一个访问时间. 现在可以同时访问两个点,但当连向这个点的所有点都被访问完成后才可以访问这个点. 问最短访问时间. 思路:一眼贪心.可惜是错的. 第二眼暴搜.就这么办. 搜索的状态很普通,现在在第\(i\)秒,访问着\(a\)和\(b\)两个点. 那么每次把他们的时间减一,并且如果他们访问完成了就枚举换到另一个点. 可惜这样肯定会TLE,那么最优化剪枝: 如果当前的所有时间分成两部分,它们的和之\(max\)最小,那么这就是从现在到结束的最短时间. 这个可以用…

Time Limit: 4 Sec  Memory Limit: 64 MB Submit: 649  Solved: 328 [Submit][Status][Discuss] Description Input 本题包含多组数据. 第一行:一个整数T,表示数据的个数. 对于每组数据: 第一行:两个整数,N和K(含义如题目表述). 接下来N行:每行一个字符串. Output 1 2 1 a? ?b Sample Input 50 Sample Output 对于30%的数据,T ≤ 5,M ≤…

Topcoder 10384 题意:给你一个森林,求是否能将这个森林的点集分成两部分,每部分放在一列中,要求边是直的并且不能交叉,问最少删哪几条边. 思路:我们考虑森林中的一棵树,以\(u\)为根,将\(u\)放在第一列.然后发现\(u\)的儿子们都应该放在第二列,并且如果我们不删掉\(u\)的这个儿子被放在了中间(即非最上和最下),它只有一种选择:将其所有的儿子到它的边删掉,将它们挪到其它地方.如果这个儿子在最上或最下,那么这个儿子可以取另一个可以有儿子的儿子,剩余的也必须没有儿子. 那么我们…

Topcoder 10524 题意:给一个\(n\times m\)的棋盘,上面有一些格子是白色的,需要被一些俄罗斯方块们覆盖,俄罗斯方块有\(4\)种: 然后这些图案不能重叠或超出边界,并且每一个图案有无限个.问最少要用多少个图案来覆盖原图. 思路:由于\(m\)比较小,所以我们考虑状压\(dp\). 考虑\(dp(x,y,mask)\)表示当前在\((x,y)\)这个位置,\(mask\)表示从\((x,y)\)开始\(m+2\)个格子是否被覆盖的状态,最少需要用的图案数量. 之所以这样是因…

Topcoder 10107 题意:给定一棵树,其中有些点是忠诚的,现在要选k个点,每个选择的联通块都必须包含一个忠诚的点,求包含某个点的概率. 思路:考虑树型\(dp\),\(dp(i,j,0/1,0/1)\)表示\(i\)号节点为根的子树中选择\(j\)个,\(i\)选不选,是所有选择的联通块都是含有忠诚的点,还是只有\(i\)所在的联通块不含.状态转移方程: \(dp(u,i+j,0,1)=dp(u,i,0,1)\times(dp(v,j,0,1)+dp(v,j,1,1))\) \(dp(…

题意:给\(n\)个队伍的积分,它们要踢足球,每个队伍剩下4场没有踢. 问踢完后\(0\)队伍最高排名. 思路:首先想了贪心,可惜不对. 那么老实dp. 首先:每个队伍具体和哪个人踢了没有关系. 那么我们只关心一个队伍胜了几场,输了几场.平了几场. dp状态就很自然了:现在到了第\(i\)个队伍,现在有多少个没有配对的胜场.负场.平场,最少有多少个队伍比队伍\(0\)高. 那么我们考虑转移. 首先肯定是要枚举这个队伍的胜负平场数. 然后就要枚举平局的和之前的场次的配对个数.(正因为我没有枚举这个…

题意:给一个数\(n\),要把它分成lucky numbers的和. 问个数最少.字典序最小的方案. 思路:果断搜索.个数最少,所以迭代加深.枚举要的个数\(m\). 首先我们看\(n\)的个位.它肯定是由许多4或7组成的. 我们枚举其中是多少个4+7,其中有多少个4. 那么我们那些数的个位就可以放好了. 然后我们可以统计出这些个位对十位乃至百位的贡献,分成小问题搜索. 挺难的吧.但是想通了思路就很好写.…

题意:给一些等价关系,问把所有的数按照大小排序的种类数. 思路:首先并查集维护等价类,然后设有\(n\)个等价类. 那么就可以\(dp\)了. 考虑\(dp(i)\)表示还剩下\(i\)个等价类,答案是多少. 那么枚举现在最大的一个数是哪些等价类. 用组合数算一下即可.…

Problem Statement Recently, Alice had to take a test. The test consisted of a sequence of true/false questions. Alice was completely unprepared for the test, so she just guessed each answer. You are given the following inputs: an int questions: the n…

笔记前言: <Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface>,中文译名,<计算机组成与设计:硬件/软件接口>,是计算机组成原理的经典入门教材之一.节奏紧凑又不紧张,内容充实又不冗长,语言表述朴实易懂又不故作高深,是一本非常适合初次接触计算机组成原理的学生阅读的入门教材. 读书笔记系列博客是主要是记录我学习和阅读中的心得和体会.既然是读书笔记,肯定不会面面俱到,那就成了抄书笔记了.所有笔记系列博客力…

[Spring实战]----开篇(包含系列目录链接) 置顶2016年11月10日 11:12:56 阅读数:3617 终于还是要对Spring进行解剖,接下来Spring实战篇系列会以应用了Spring技术的Java Web的应用mango为例,来分析Spring各个模块的技术,包括源码解析等,谨以此记!!! [Spring实战]----开发环境配置 [Spring实战]----Spring配置文件的解析 [Spring实战]----springMVC4.3.2的配置 [Spring实战]---…

spring boot集成mybatis,集成使用mybatis拖沓了好久,今天终于可以补起来了. 本篇源码中,同时使用了Spring data JPA 和 Mybatis两种方式. 在使用的过程中一定要注意,JPA和Mybatis可以在同一个方法中调用,但是如果要保证事务一致性,千万不要把JPA的操作和Mybatis的操作放在一个事务中 项目GitHub地址:GitHub地址 spring boot 2.0 ===========================================…

初识quartz 并分析 项目中spring整合quartz的配置[原创+转载]2018年01月29日 12:08:07 守望dfdfdf 阅读数:114 标签: quartz 更多个人分类: 工具 软件编辑版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明文章链接. https://blog.csdn.net/xiaoanzi123/article/details/79173113 之前接触一个小demo项目,当时忙于需求开发而只关注功能,没有注意配置,今天就拾起来分析一下,顺便接触新内容. 首先,关于…

60款开源云应用[Part 3](60 Open Source Apps You Can Use in the Cloud) 本篇翻译自http://www.datamation.com/open-source/60-open-source-apps-you-can-use-in-the-cloud-3.html,原作者Cynthia Harvey,翻译者hcbbt,转载请注明. 假设有翻译错误希望能指出.欢迎交流- 60款开源云应用[Part 1] 60款开源云应用[Part 2] 60款开源…

[Spring Boot]定时任务 测试用业务Service package com.example.schedule.service; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class UserService { public void syncUserData(){ System.out.println("syncUserData"); } } package com.example.sched…

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块…

CodeDom 是啥东东?Html Dom听过吧,XML Dom听过吧.DOM一般可翻译为 文档对象模型,那 Code + DOM呢,自然是指代码文档模型了.如果你从来没接触过 CodeDom,你大概可以根据这个名字,推断它应该和代码文档模型有关. 这推断是靠谱的,CodeDom的功能,老周厚着脸皮把它归结为两大部分: 1.生成代码文档.这个听起来很玄?不玄,就是咱们在VS里常常耍的代码生成,比如你添加了一个服务引用,VS会帮你生成一个客户端代理类. 2.动态编译程序集.这个也好懂,就是动态编译…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

最近在研究页面渲染及web动画的性能问题,以及拜读<CSS SECRET>(CSS揭秘)这本大作. 本文主要想谈谈页面优化之滚动优化. 主要内容包括了为何需要优化滚动事件,滚动与页面渲染的关系,节流与防抖,pointer-events:none 优化滚动.因为本文涉及了很多很多基础,可以对照上面的知识点,选择性跳到相应地方阅读.    滚动优化的由来 滚动优化其实也不仅仅指滚动(scroll 事件),还包括了例如 resize 这类会频繁触发的事件.简单的看看: var i = 0; wind…

最近一直在研读 jQuery 源码,初看源码一头雾水毫无头绪,真正静下心来细看写的真是精妙,让你感叹代码之美. 其结构明晰,高内聚.低耦合,兼具优秀的性能与便利的扩展性,在浏览器的兼容性(功能缺陷.渐进增强)优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹. 另外,阅读源码让我接触到了大量底层的知识.对原生JS .框架设计.代码优化有了全新的认识,接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章. 我在 github 上关于 jQuery 源码的全文注解,感兴趣的可以围观一下…

当一个程序集被加载使用的时候,出于数据的完整性和安全性考虑,程序集文件(在99.9998%的情况下是.dll文件)会被锁定,如果此时你想更新程序集(实际上是替换dll文件),是不可以操作的,这时你得把应用程序退出,替换文件后再启动程序. 多数情况下这样做是可行的,只是有时候,比如ASP.NET或一些需要一直运行的服务进程,重启程序来更新好像不太好. 要是想对程序集进行热更新,即在程序运行的同时替换文件,有一个大家很熟悉的方案——影像复制,如果你不熟悉.net,你肯定没听说过的.当然了,这个叫法也…

应用程序域,你在网上可以查到它的定义,凡是概念性的东西,大伙儿只需要会搜索就行,内容看了就罢,不用去记忆,更不用去背,“名词解释”是大学考试里面最无聊最没水平的题型. 简单地说,应用程序域让你可以在一个进程中将某些代码隔离执行,相同的代码可以在不同的应用程序域中独立执行,互不干扰.也就是我做我的事,他干他的活,互不影响. 一.隔离性 先来看看,应用程序域之间的隔离是怎么一回事,请原谅老周的理论水平低下,从来不会长篇大论地叙述,老周最大的特长是写代码来说明问题.所以,关于应用程序域之间的隔离性,还…

在上一篇文章中,我们初步实现了一些利用基本图形就能完成的线条动画: [Web动画]SVG 线条动画入门 当然,事物都是朝着熵增焓减的方向发展的,复杂线条也肯定比有序线条要多. 很多时候,我们无法人工去画出一些十分复杂动画的线条,这个时候,就要借助前端好帮手 PS 和 AI,而本文就是介绍如何导出复杂的 SVG 路径.: 好了,假定我们现在要制作下图 GIF 这样的一个 loading 图: 上面这个 SVG 线条动画的路径 path ,如果靠自己手工一个点一个点定位调试画出来的话,嘿嘿嘿你去试试…

通常我们说的 Web 动画,包含了三大类. CSS3 动画 javascript 动画(canvas) html 动画(SVG) 个人认为 3 种动画各有优劣,实际应用中根据掌握情况作出取舍,本文讨论的是我认为 SVG 中在实际项目中非常有应用价值 SVG 线条动画. 举个栗子 SVG 线条动画,在一些特定的场合下可以解决使用 CSS 无法完成的动画.尤其是在进度条方面,看看最近项目里的一个小需求,一个这种形状的进度条: 把里面的进度条单独拿出来,也就是需要实现这样一个效果: 脑洞大开一下,使用…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

一.写在前面 相信各位看官对retrofit和rxjava已经耳熟能详了,最近一直在学习retrofit+rxjava的各种封装姿势,也结合自己的理解,一步一步的做起来. 骚年,如果你还没有掌握retrofit和rx两大框架,那你是真的out了! 如果你对Rxjava不熟悉,请先看扔物线的给 Android 开发者的 RxJava 详解,超详细: 如果你只是想了解retrofit的简单使用,你可以看我另外一篇博客(仅仅是简单使用),android快捷开发之Retrofit网络加载框架的简单使用,…

一.写在前面 爱吖校推如同它的名字一样,是一款校园类信息推送交流平台,这么多的家校互动类软件,你选择了我,这是我的幸运.从第一次在博客园上写博客到现在,我一次一次地提高博文的质量和代码的可读性,都是为了你们,因为有你们,才有我. 我从一个一个的demo到从0开始做这个app,一路历经艰难险阻,期待你与我进行心灵交流.因为我也曾遇到各种棘手的问题,到处询问不到答案, 那个时候的我,也许正如现在的你.而我,也还在这条道路上默默前行. 前面两期地址:[开源毕设]一款精美的家校互动APP分享--爱吖校推…

本文地址 分享提纲: 1.  mac命令行和finder的交互 2. 一些mac的插件 3. 一些开发的配置 1.mac命令行和findder交互           1)命令行中打开当前文件夹: open .           2)文件夹拖动到 命令行窗口,显示这个文件夹的路径.           3)[命令行打开文本编辑]open命令                open -e yourFile    参数说明:-e使用文本编辑器打开                open -t yo…