说了要肝的怎么能咕咕咕呢? 不了解DP或者想从基础开始学习DP的请移步上一篇博客:DP动态规划学习笔记 这一篇博客我们将分为上中下三篇(这样就不用咕咕咕了...),上篇是较难一些树形DP,中篇则是数位和状压DP,下篇则是各种DP的优化手段. ——正片开始—— (为啥我最近的博客都喜欢写这个) 背包类树形DP,树形DP里一种很鬼畜的题目. 简单点讲就是:树上的分组背包.不知道分组背包的也请前往上一篇学习. 我们先来看一道板子题:选课 然后我们一起分析一下这道题(最好自己先想一想),由于每门课的先修…

本学习笔记系列都是采用CentOS6.x操作系统,KVM虚拟机的管理也是采用virsh方式,网上的很多的文章都基于ubuntu高版本内核下,KVM的一些新的特性支持更好,本文只是记录了CentOS6.x系列操作系统下KVM优化的点,有很多都是默认支持开启了的,除了采用virtio方式的磁盘IO,与网络IO接口优化之外,其它真是无需太多优化. 1. CPU性能优化 (1) 服务器或宿主机主板BIOS中开启Intel Virtualization Technology(简称VT), 如果主板支持In…

参考极客时间专栏<Linux性能优化实战>学习笔记 一.CPU性能:13讲 Linux性能优化实战学习笔记:第二讲 Linux性能优化实战学习笔记:第三讲 Linux性能优化实战学习笔记:第五讲 Linux性能优化实战学习笔记:第六讲 Linux性能优化实战学习笔记:第七讲 Linux性能优化实战学习笔记:第八讲 Linux性能优化实战学习笔记:第九讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十一讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十二讲 Linux性能优化…

摘要 本文介绍了使用 Pandas 进行数据挖掘时常用的加速技巧. 实验环境 import numpy as np import pandas as pd print(np.__version__) print(pd.__version__) 1.16.5 0.25.2 性能分析工具 本文使用到的性能分析工具,参考:Python 性能评估 学习笔记 数据准备 tsdf = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, (1000, 3)), columns=['…

Day 1 上午 讲的挺基础的--不过还是有些地方不太明白 例1 给定一个数n,求将n划分成若干个正整数的方案数. 例2 数字三角形 例7 最长不下降子序列 以上太过于基础,不做深入讨论 例3 给定一个数n,求将n划分成若干个正整数的方案数. 题解: 定义状态 \(dp[i][j]\)表示用不超过\(j\)的数来组成\(i\) 状态转移 \(i < j \;\;\; dp[i][j]=dp[i][i]\) \(i = j \;\;\; dp[i][j]=dp[i][j-1]+1\) \(i >…

参考资料: 1.元旦集训的课件已经很好了 http://files.cnblogs.com/files/candy99/dp.pdf 2.http://www.cnblogs.com/MashiroSky/p/6009685.html [一] 对于一类转移方程: f[i]=max{a[i]*b[j]+c[i]+d[j]} a[i]和c[i]是开始求解前就知道常数,b[j]和d[j]知道f[j]后就知道有关 可以使用斜率优化(不是这个形式就尽量往这个形式化) {以下讨论不严格区分优于和不差于} […

斜率优化 首先,可以进行斜率优化的DP方程式一般式为$dp[i]=\max_{j=1}^{i-1}/\min_{j=1}^{i-1}\{a(i)*x(j)+b(i)*y(j)\}$ 其中$a(j)$和$b(j)$都是关于$j$的函数,在$O(1)$时间内可以计算得出 将方程式进行变形 $$dp[i]=a(i)*x(j)+b(i)*y(j)$$ $$dp[i]-a(i)*x(j)=b(i)*y(j)$$ $$y(j)=-\frac{a(i)}{b(i)}x(j)+\frac{dp[i]}{b(i)…

QWQ菜的真实. 首先来看这个题. 很显然能得到一个朴素的\(dp\)柿子 \[dp[i]=max(dp[i],dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2) \] 但是因为\(n\le 500000\),所以\(n^2\)一定是过不了的. 考虑应该怎么优化. 考虑什么时候存在一个\(j>k且j比k更优秀\) \[dp[j]+(sum[i]-sum[j])^2<dp[k]+(sum[i]-sum[k])^2 \] 我们进行化简 \[2\times s[i] \times (s[j]-s[k]…

作为考察范围最广,考察次数最多的算法,当然要开一篇博客来复习啦. 子曰:温故而知新,可以为师矣 我复习DP时有一些自己对DP的理解,也就分享出来吧. ——正片开始—— 动态规划算法,即Dynamic Programming(以下简称为DP),是解决多阶段决策过程最优化问题的高效数学方法.自从1999年IOI出了一道名为"数字三角形"的题后,DP题就在OI竞赛中广为流传.而上面提到的"数字三角形",现在就是DP的一道入门题. 递推和DP的关系: 很多人会混淆递推和DP…

一.使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控      1)开启慢查询       show variables like ‘slow_query_log’;//查看是否开启慢查询日志       set global slow_query_log_file=‘/mysql/‘; //设置慢查询日志的位置       set global log_queries_not_using_indexes=on;//设置没有使用索引的sql语句       set global long_q…