这题是杭电多校2019第六场的题目 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6638 题意:给你平面上n个点,每个点都有权值(有负权),让你计算一个矩阵可能的最大覆盖权值和: 思路:用  连续最大子段-线段树  枚举上界,按行一行行更新线段树中的点,每插完一行就更新答案(类似枚举上下界),时间复杂度:O( n^2*log(n) ) : #define IOS ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0);

选择器权值 标签选择器:权值为1 类选择器和伪类:权值为10 ID选择器:权值为100 通配符选择器:权值为0 行内样式:权值为1000 !important规则: 可调整样式规则的优先级 添加在样式规则之后,中间用空格隔开 div{color:red !important;}

题目描述 在森林中见过会动的树,在沙漠中见过会动的仙人掌过后,魔法少女LJJ已经觉得自己见过世界上的所有稀奇古怪的事情了LJJ感叹道“这里真是个迷人的绿色世界,空气清新.淡雅,到处散发着醉人的奶浆味:小猴在枝头悠来荡去,好不自在:各式各样的鲜花争相开放,各种树枝的枝头挂满沉甸甸的野果:鸟儿的歌声婉转动听,小河里飘着落下的花瓣真是人间仙境”SHY觉得LJJ还是太naive,一天,SHY带着自己心爱的图找到LJJ,对LJJ说:“既然你已经见识过动态树,动态仙人掌了,那么今天就来见识一下动态图吧”LJ

本文主要针对广告检索领域的查询重写应用,依据查询-广告点击二部图,在MapReduce框架上实现SimRank++算法.关于SimRank++算法的背景和原理请參看前一篇文章<基于MapReduce的SimRank++算法研究与实现>. SimRank++的矩阵形式的计算公式为: 算法主要过程例如以下: Step1: 计算权值矩阵.并获取最大Query编号和最大广告编号. Step2: 以Step1的输出作为输入,迭代计算SimRank相似度. Step3: 计算证据矩阵.并用计算结果修正St

Cyclic Tour Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2399    Accepted Submission(s): 1231 Problem Description There are N cities in our country, and M one-way roads connecting them. Now L

方格取数(1) Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7717    Accepted Submission(s): 2911 Problem Description 给你一个n*n的格子的棋盘,每个格子里面有一个非负数.从中取出若干个数,使得任意的两个数所在的格子没有公共边,就是说所取的数所在的2个格子不能相邻,并且取出的数

题意:给定N个点,M条边,M >= N-1.已知M条边都有一个权值,已知前N-1边能构成一颗N个节点生成树,现问通过修改这些边的权值使得最小生成树为前N条边的最小改动总和为多少? 分析:由于计算的最小改动且为最小生成树则显然前N-1条边肯定权值都减少,后面的边权值都增加.由于选择的边为前N-1得到最小生成树,因此首先将N-1条边构图,然后对后面的每一条边,那么这条边所构成的环中,有任意一条边的a与该边b,设原始权重为w[a],w[b],改变量为d[a],w[b],则有w[a] - d[a] <

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3488 题意: 给出n个点和m条边,每条边有距离,把这n个点分成1个或多个环,且每个点只能在一个环中,保证有解. 思路: 把一个点分成两部分,1~n和n+i~2*n. 连边的情况是这样的,(src,i,1,0),(i+n,dst,1,0). 如果两个点之间相同,则(i,j+n,1,d). 其实这道题目就是选n条边,如何使得权值之和最小. 具体请参考这http://blog.csdn.net/u013480600

外部样式表<内部样式表<内联样式: HTML 标签选择器的权值为 1: Class 类选择器的权值为 10: ID 选择器的权值为 100: 内联样式表的权值最高 1000: !important权值最高: 脚本的样式最牛逼: 以上所有都一样,看顺序,后者覆盖前者.

计算指定选择器的优先级:重新认识CSS的权重 标签的权值为 0,0,0,1 类的权值为 0,0,1,0 属性选择的权值为 0,0,1,1  ID的权值为 0,1,0,0 important的权值为最高 1,0,0,0 使用的规则也很简单,就是 选择器的权值加到一起,大的优先:如果权值相同,后定义的优先 .虽然很简单,但如果书写的时候没有注意,很容易就会导致CSS的重复定义,代码冗余. 从上面我们可以得出两个关键的因素: 权值的大小跟选择器的类型和数量有关 样式的优先级跟样式的定义顺序有关 总结:

“队列进出图上的方向 线段树区间修改求出总量 可持久留下的迹象 我们 俯身欣赏” ----<膜你抄>     线段树很早就会写了,但一直没有总结,所以偶尔重写又会懵逼,所以还是要总结一下. 引言 在生活和竞赛中,我们总是会遇上一些问题,比如说令人厌恶的统计成绩,老师会想询问几个人中成绩最低的是谁...... 于是问题出现了.   e.g.1(暴力膜不可取) 已知班上有50个学生,学号分别为1-50,老师想问学号为a-b之间的最低分是多少 比如 2 5 3 4 1中 2-4 之间的最小值为 3

原题传送门 因为马上要开始搞树套树了,所以学了一波权值线段树...毕竟是会点zkw线段树的,所以zkw线段树大法好! 解题思路: 介绍一下权值线段树吧,其实感觉就是线段树的本义,就是你用线段树维护了数轴上的一段区间,然后统计这个区间内被覆盖的点的数量(我们认为同一个点可以被覆盖多次) 然后这题你就直接权值线段树(因为0还挺麻烦的,所以我们暴力加个1)暴力搞一波即可,具体参见代码吧,不多赘述了.... #include <stdio.h> #define r register #define g

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者

2892: 强袭作战 Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 45  Solved: 30[Submit][Status][Discuss] Description 在一个没有冬马的世界里,经历了学园祭后的春希着急着想要见到心爱的雪菜.然而在排队想见雪菜的fans太多了,春希一时半会凑不到雪菜面前. 作为高帅富,这样的问题怎么能难倒春希?春希从武也手中拿到了取自金闪闪宝库里的多啦A梦的传话筒,并且给每一个排队的fans都发了一个传话筒. 于

联合权值 描述 无向连通图 G 有 n 个点,n-1 条边.点从 1 到 n 依次编号,编号为 i 的点的权值为 WiWi, 每条边的长度均为 1.图上两点(u, v)的距离定义为 u 点到 v 点的最短距离.对于图 G 上的点对(u, v),若它们的距离为 2,则它们之间会产生WuWu×WvWv的联合权值. 请问图 G 上所有可产生联合权值的有序点对中,联合权值最大的是多少?所有联合权值之和是多少? 格式 输入格式 第一行包含 1 个整数 n. 接下来 n-1 行,每行包含 2 个用空格隔开的

内联样式表(InLine style)>内部样式表(Internal style sheet)>外部样式表(External style sheet) 例外:但如果外部样式表放在内部样式表下边引用,则外部样式表>内部样式表; 1,内联样式表 的权值为1000; 2,ID选择器 的权值为100; 3,Class类选择器,伪类选择器 的权值为10; 4,HTML标签选择器,伪元素 的权值为1; PS: 伪类-有6个——:link.:visited.:hover.:active.:focus.

Dijkstra算法当中将节点分为已求得最短路径的集合(记为S)和未确定最短路径的个集合(记为U),归入S集合的节点的最短路径及其长度不再变更,如果边上的权值允许为负值,那么有可能出现当与S内某点(记为a)以负边相连的点(记为b)确定其最短路径时,它的最短路径长度加上这条负边的权值结果小于a原先确定的最短路径长度(意思是原先从a0---a已经确定一个最短路径,而此时的边权值为负,则 此步骤中的边权计算结果必定小于已经确定了的路径长度),但是a在Dijkstra算法下是无法更新的,由此便可能得 不

一.网络结构 models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt 二.显示conv1的网络权值 clear; clc; close all; addpath('matlab') caffe.set_mode_cpu(); caffe.version() net = caffe.Net('models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt',... 'models/bvlc_reference_caffenet/b

浏览器是根据权值来判断使用哪种css样式的,权值高的就使用哪种css样式. 下面是权值的规则: 标签的权值为1,类选择符的权值为10,ID选择符的权值最高为100.例如下面的代码: p{color:red;} /*权值为1*/ p span{color:green;} /*权值为1+1=2*/ .warning{color:white;} /*权值为10*/ p span.warning{color:purple;} /*权值为1+1+10=12*/ #footer .note p{color:

Textrank权值提取文本标签提取: 我已经爬取到了指定博主的新浪微博,然后我想从微博中提取出可以代表该博主兴趣特征的100个关键词,然后由这100个关键词提取出10个标签,代表博主的兴趣.我们此处使用基于Textrank权值的关键词提取方法. 输入:微博文本集合,如下图(每一行一条微博)  程序原理如下:(请勿抄袭和转载)      程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Bai Chenjia' import jieba.posseg as