Splay算法摘要】的更多相关文章

先介绍变量定义 int n; struct Node { //Splay节点定义 ],val,num,siz; //fa:它爸爸:son它儿子,左0右1:val:这个节点的值 //num:这个值的数量:siz:以它为根的子树的大小 void res() { //重置节点,用于删除 fa=son[]=son[]=val=num=siz=; } } tree[N]; int ins; int root; int mem[N],inm; //内存回收池(其实并没有什么用) var 判断一个节点是它爸爸…
前言 今天不容易有一天的自由学习时间,当然要用来"学习".在此记录一下今天学到的最基础的平衡树. 定义 平衡树是二叉搜索树和堆合并构成的数据结构,它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树. 这里仅仅说明一下平衡树中的\(Splay\)算法 进入正题 平衡树中有许多种类:红黑树.\(AVL\)树,伸展树,\(Treap\)等等,但是\(Splay\)算法算是可用性很强的一种了.也就是说比较稳定. 在\(Splay\)算法中,一个处处都要…
byte[] input="sha".getBytes();//待做消息摘要算法的原始信息,可以是任意字符串 MessageDigest sha=MessageDigest.getInstance("SHA");//使用"SHA"算法,构造MessageDigest对象 sha.update(input);//更新摘要信息 byte[] output=sha.digest();//获取消息摘要结果 SHA--Secure Hash Algorit…
首先声明,本教程的对象是完全没有接触过splay的OIer,大牛请右上角. 先看一道题目: skydec有n个数,每次他都会把一些数放进一些盒子里,由于skydec太傻×,所以他不能判断数的大小,现在他请求你帮他求盒子里的第K小数 输入:一个数n表示数的个数,一个数m表示操作的个数 (n<=m<=100000) 操作由2部分组成,简称为a和b,如果a=0,则表示将b放进盒子里,如果a=1,则表示询问盒子里的第b小数 输出:对于每次询问输出答案 由于是临时造的题目,就不造样例了,引用一句RZZ大…
一.简述 mac(Message Authentication Code,消息认证码算法)是含有密钥散列函数算法,兼容了MD和SHA算法的特性,并在此基础上加上了密钥.因此MAC算法也经常被称作HMAC算法.关于hmac算法的详情可以参看RFC 2104(http://www.ietf.org/rfc/rfc2104.txt),这里包含了HmacMD5算法的C语言实现. 这里需要说明的是经过mac算法得到的摘要值也可以使用十六进制编码表示,其摘要值得长度与实现算法的摘要值长度相同.例如 Hmac…
K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出…
一.简述 mac(Message Authentication Code.消息认证码算法)是含有密钥散列函数算法.兼容了MD和SHA算法的特性,并在此基础上加上了密钥.因此MAC算法也常常被称作HMAC算法.关于hmac算法的详情能够參看RFC 2104(http://www.ietf.org/rfc/rfc2104.txt).这里包括了HmacMD5算法的C语言实现. 这里须要说明的是经过mac算法得到的摘要值也能够使用十六进制编码表示.其摘要值得长度与实现算法的摘要值长度同样.比如 Hmac…
概述 信息安全基本概念: BASE64 编码格式 Base58 编码 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码) RIPEMD(RACE Integrity Primitives Evaluation Message Digest,RACE原始完整性校验消息摘要) Base64 按照RFC2045的定义…
到这里 \(A\) 了这题, \(Splay\) 就能算入好门了吧. 今天是个特殊的日子, \(NOI\) 出成绩, 大佬 \(Cu\) 不敢相信这一切这么快, 一下子机房就只剩我和 \(zrs\) 了. 忽然回想起之前大佬的一幕幕, 有一丝惆怅 真的不知道该怎么安慰dalao... 不过上天不会忽视那些默默努力的人的对吧 不想被说做作, 但是如果dalao能看到这篇博客的话, 大佬, 高考加油啊 为什么在这里写这些呢? \(Splay\) 其实是大佬领进门的, 学习的也是大佬的板子, 大佬很久…
测试数据展示: #coding:utf-8__author__ = 'similarface''''实现K均值算法 算法摘要:-----------------------------输入:所有数据点A,聚类个数k输出:k个聚类的中心点 随机选取k个初始的中心点repeat: 计算每个点和中心点的距离,将点分配给最近的中心簇中 计算Ck,更新簇的中心点until 中心点稳定 -----------------------------'''import sysimport randomimport…