首先给出定义 点分治是一种处理树上路径的工具 挂出一道题目来:Master of Subgraph 这道题目让你求所有联通子图加和所能产生数字,问你1到m之间,那些数字可以被产生 这道题目,假如我们利用暴力的方法去求解的话 实际上是对每个节点进行一次dfs,这样的话会发现复杂度为O(N^2)也就是再9e6左右,再加上常数M/64,复杂度根本不够(9e9) 我们可以利用点分治去优化复杂度 点分治的原理就是树上的路径产生的答案,不是在经过这个节点的就是在不经过这个节点的,那我们找到树的重心的话,就能…

题目链接  2017 CCPC Hangzhou  Problem E 题意  给定一棵树,每个点有一个权值,现在我们可以选一些连通的点,并且把这点选出来的点的权值相加,得到一个和. 求$[1, m]$里面哪些值可以被表示成选出来的点的权值和.用$01$序列的方式输出. 重现赛赛场上的我英勇无畏,大胆做$3000$次FFT合并两个bitset表示的答案. 然后TLE到结束(活该) 其实这个题确实要用bitset,关键是能不能把合并两个bitset转化成合并一个数和一个bitset. 考虑点分治.…

You are given a tree with n nodes. The weight of the i-th node is wi. Given a positive integer m, now you need to judge that for every integer i in [1,m] whether there exists a connected subgraph which the sum of the weights of all nodes is equal to…

[转载] 我的算法学习之路 关于 严格来说,本文题目应该是我的数据结构和算法学习之路,但这个写法实在太绕口——况且CS中的算法往往暗指数据结构和算法(例如算法导论指的实际上是数据结构和算法导论),所以我认为本文题目是合理的. 如果你使用的是手机或平板设备,那么请点击下面的链接以获得更好的阅读效果: http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ 原文作者:Lucida 这篇文章讲了什么? 我这些年学习数据结构和算法的总结. 一些不错的算法书籍和教…

算法学习,先熟悉一下C语言哈!!! #include <conio.h> #include<stdio.h> int main(){ printf(+); getch(); ; } 计算1+2的值结果:3 进一步计算加减乘除 #include <conio.h> #include<stdio.h> int main(){ printf(+); printf(-); printf(*); printf(/); printf(/); getch(); ; } 结…

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一…

对于同余式 \[x^2 \equiv n \pmod p\] 若对于给定的\(n, P\),存在\(x\)满足上面的式子,则乘\(n\)在模\(p\)意义下是二次剩余,否则为非二次剩余 我们需要计算的是在给定范围内所有满足条件的\(x\),同时为了方便,我们只讨论\(p\)是奇质数的情况 前置定理 \(x^2 \equiv (x+p)^2 \pmod p\) 证明:\(x^2 \equiv x^2 + 2xp + p^2 \pmod p\)显然成立 对于\(x^2 \equiv n \pmod…

近几天在学习简单算法,今天看了一个快速排序和堆排序,堆排序还没搞懂,还是先把快速排序搞清楚吧 教程网上一艘一大堆,这里选择一个讲的比较通俗的的一个吧: http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558   感谢博主. 四种排序算法的比较 冒泡排序是最慢的排序算法.在实际运用中它是效率最低的算法.它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素,使较大的数据下沉,较小的数据上升. 插入排序通过将序列中的值插入一个已经排好序的序列中,直到该序列…

    k-近邻算法案例分析 本案例使用最著名的”鸢尾“数据集,该数据集曾经被Fisher用在经典论文中,目前作为教科书般的数据样本预存在Scikit-learn的工具包中. 读入Iris数据集细节资料 from sklearn.datasets import load_iris # 使用加载器读取数据并且存入变量iris iris = load_iris() # 查验数据规模 iris.data.shape # 查看数据说明(这是一个好习惯) print iris.DESCR 通过上述代码对数…

在阅读了Q-learning 算法学习-1文章之后. 我分析了这个算法的本质. 算法本质个人分析. 1.算法的初始状态是随机的,所以每个初始状态都是随机的,所以每个初始状态出现的概率都一样的.如果训练的数量够多的 话,就每种路径都会走过.所以起始的Q(X,Y) 肯定是从目标的周围开始分散开来.也就是目标状态为中心的行为分数会最高. 如 Q(1,5)  Q(4,5)  Q(5,5)这样就可以得到第一级别的经验了.并且分数最高. Q(state, action) = R(state, action)…