所谓Treap,就是一种二叉查找树,而我们知道二叉查找树,相对来说比较容易形成最坏的链表情况,所以我们有一种数据结构来防止二叉查找树出现最坏情况,那就是Treap. Treap=tree+heap,Treap就是这样一种既是树又是堆的奇怪的东东.我们每次插入节点时,便随机的给每个节点赋给一个值,我们要求原始数据满足二叉查找树的性质,而随机值要满足堆的性质. 比如下面的一棵树: 首先我们知道各个节点的“优先级”是采用随机数的方法,那么就存在一个问题,当我们插入一个节点后,优先级不满足“堆定义"的.…

!前置技能&概念! 二叉搜索树 一棵二叉树,对于任意子树,满足左子树中的任意节点对应元素小于根的对应元素,右子树中的任意节点对应元素大于根对应元素.换言之,就是满足中序遍历为依次访问节点对应元素为升序的二叉树. 平衡树 一棵二叉搜索树,为了防止插入.查询等在朴素二叉搜索树中复杂度为$O(Dep)$的操作在极端数据下会$TLE$,而在操作中不断通过旋转等操作使得树的形态更加平衡,并满足中序遍历不变. $Treap$ 一棵基于给每个点随机分配权值并维护堆结构以保持树结构较为平均的平衡树 无旋$Tre…

题面 传送门 分析 分三维考虑 对第一维,直接排序 对第二维和第三维,我们这样考虑 朴素的方法是建k棵Treap,第i棵Treap里存第二维值为k的第三维数值 每次查询一组(a,b,c),只要在1~b的Treap里查询<=c的数的个数即可 这样可以保证一定是合法的,因为排序,第一维肯定<=a,因为Treap根据值域建,第二维肯定<=b 又根据平衡树的性质,第三维肯定<=c 这样总的时间复杂度是\(O(nk\log n)\),无法接受 我们考虑用树状数组的拆分方法,把一组询问拆成\(…

新学习了fhq treap,厉害了 先贴个神犇的版, from memphis /* Treap[Merge,Split] by Memphis */ #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<ctime> using namespace std; #define maxn 2000005 #define rep(i,x,y) for(int i=x;i<=y;++i…

1691: [Usaco2007 Dec]挑剔的美食家 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 786  Solved: 391[Submit][Status][Discuss] Description 与很多奶牛一样,Farmer John那群养尊处优的奶牛们对食物越来越挑剔,随便拿堆草就能打发她们午饭的日子自然是一去不返了.现在,Farmer John不得不去牧草专供商那里购买大量美味多汁的牧草,来满足他那N(1 <= N <= 100,…

1862: [Zjoi2006]GameZ游戏排名系统 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 1318  Solved: 498[Submit][Status][Discuss] Description GameZ为他们最新推出的游戏开通了一个网站.世界各地的玩家都可以将自己的游戏得分上传到网站上.这样就可以看到自己在世界上的排名.得分越高,排名就越靠前.当两个玩家的名次相同时,先上传记录者优先.由于新游戏的火爆,网站服务器已经难堪重负.为此…

bzoj3580 非旋转treap 在大神教导下发现split一段区间时先split右边再split左边比较好写 #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> #include <cctype> using namespace std; typedef long long LL; const i…

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类. 之所以称之为"朴素",是因为贝叶斯分类只做最原始.最简单的假设: 1,所有的特征之间是统计独立的; 2,所有的特征地位相同.那么假设某样本x有a1,...,aM个属性 那么有:P(x)=P(a1,...,aM…

之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结.这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库.重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择. 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法,scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单.相对于决策树,KNN之类的算法,朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的,这样也比较容易掌握.在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类.分别是Gau…