被这个问题困扰了很多次,有必要整理一下. 当然最好的参考资料就是http://www.cplusplus.com/reference/set/set/erase/ 里的Complexcity部分了,但是有必要记住常见的一些复杂度.否则会掉坑的. 先来看一下vector的erase复杂度: Linear on the number of elements erased (destructions) plus the number of elements after the last element

几百年前就说要学STL了然后现在还没动呢QAQ总算还是克服了懒癌决定学下QAQ 首先港下有哪几个vector listset map stack queue,大概就这些? 然后因为有几个基本操作每个都有实在太无聊了所以单独提出来在最前面讲解一下就是了qwq之后就只是列出来告诉你有这个操作qwq 基本操作 stl.begin() 返回开头,返回iterator O(1) stl.end() 返回尾端的下一个元素(注意是下一个鸭!),同返回iterator O(1) stl.size() 返回它的大

题意 题目链接 Sol 只会后缀数组+暴躁莫队套set\(n \sqrt{n} \log n\)但绝对跑不过去. 正解是SAM + set启发式合并 + 二维数点/ SAM + LCT 但是我只会第一种qwq 首先一个性质是两个前缀的最长公共后缀就是他们再parent树上的LCA的len 那么我们考虑每个LCA的贡献. 把询问离线下来按右端点排序,对于当前点的子树中的点有一个显然的性质. 若存在四个点\(l, x, y, r\)满足\(l < x < y < r\),那么显然\(l, r

1 vector内部实现: 数组 // 就是没有固定大小的数组,vector直接翻译是向量的意思支持操作:begin(), //取首个元素,返回一个iteratorend(), //取末尾(最后一个元素的下一个存储空间的地址)size(), //就是数组大小的意思clear(), //清空empty(), //判断vector是否为空[]  //很神奇的东东,可以和数组一样操作//举例: vector a;   //定义了一个vector//然后我们就可以用a[i]来直接访问a中的第i + 1个

「雅礼集训 2017 Day7」事情的相似度 题目链接 我们先将字符串建后缀自动机.然后对于两个前缀\([1,i]\),\([1,j]\),他们的最长公共后缀长度就是他们在\(fail\)树上对应节点的\(lca\)的\(maxlen\). 所以现在问题就变成了一个树上问题:给定一棵树,每个点有一个权值\((mxlen)\),询问编号在一段区间内的点两两之间\(lca\)权值的最大值. 方法很多,这里用的\(dsu\ on\ tree\).对于每个点\(v\),我们计算其作为\(lca\)的贡献

[LOJ#6041]事情的相似度(后缀自动机) 题面 LOJ 题解 \(\mbox{YCB}\)搬了这道题目...\(\mbox{QwQ}\) 还是用到\(lcp\)就是\(parent\)树上的\(LCA\)的\(len\). 每次询问显然就是区间内点的贡献. 那么考虑所有可能出现的点对. 显然对于两个子串而言,只会匹配最靠近的两个. 那么用\(set\)维护\(endpos\)集合,每次合并的时候将两个最靠近的位置合并成为一个点对,其贡献就是当前点的\(len\). 那么最终询问扫描线解决即

引言 在字符串类型的题目中,常常在解题的时候涉及到大量的字符串的两两比较,比如要统计某一个字符串出现的次数.如果每次比较都通过挨个字符比较的方式,那么毫无疑问是非常占用时间的,因此在一些情况下,我们可以将字符串本身作为hashmap的key,往往会大大节省时间. 这篇博文中涉及的另一个技巧,是使用窗口的思想,这种思想不单单在字符串类型的题目中使用.这个技巧简单说来就是维护两个int,start和end,作为窗口的左右端.在不断的向前移动end和start的时候,记录下窗口包含的最大长度和最小长度

题目描述: 从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印. 输入: 输入可能包含多个测试样例,输入以EOF结束. 对于每个测试案例,输入的第一行一个整数n(1<=n<=1000, :n代表将要输入的二叉树元素的个数(节点从1开始编号).接下来一行有n个数字,代表第i个二叉树节点的元素的值.接下来有n行,每行有一个字母Ci. Ci='d'表示第i个节点有两子孩子,紧接着是左孩子编号和右孩子编号. Ci='l'表示第i个节点有一个左孩子,紧接着是左孩子的编号. Ci='r'表示第i个节点有

题目描述: 定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈最小元素的min函数. 输入: 输入可能包含多个测试样例,输入以EOF结束. 对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(1<=n<=1000000), n代表将要输入的操作的步骤数. 接下来有n行,每行开始有一个字母Ci. Ci='s'时,接下有一个数字k,代表将k压入栈. Ci='o'时,弹出栈顶元素. 输出: 对应每个测试案例中的每个操作, 若栈不为空,输出相应的栈中最小元素.否则,输出NULL. 样例输入: 7 s 3 s 4

题目描述: 输入一个二叉树,输出其镜像. 输入: 输入可能包含多个测试样例,输入以EOF结束. 对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(0<=n<=1000,n代表将要输入的二叉树节点的个数(节点从1开始编号).接下来一行有n个数字,代表第i个二叉树节点的元素的值.接下来有n行,每行有一个字母Ci. Ci='d'表示第i个节点有两子孩子,紧接着是左孩子编号和右孩子编号. Ci='l'表示第i个节点有一个左孩子,紧接着是左孩子的编号. Ci='r'表示第i个节点有一个右孩子,紧接着是右孩子的

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返

背景:上一只鼠标坏了,今天299从京东如了一只钛度鼠标,核心用料据说都很高端,设计也不错.但是实际用起来发现了很多码农常识问题和产品建议,遂反馈给钛度客服,并记录于此. 传送门: http://bbs.youtaidu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7829&page=1&extra=#pid99060 本人不才,屌丝垃圾码农一只,支持sky创业,希望是良心产品,今天刚拿到鼠标,手感不错,设计和做工都很好,但是确实对数据线不敢好评!关于连接线:

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

这里是一款旅游相关的安卓应用,其中虚拟旅游的功能采用html5的360度全景图技术实现,使用户能够身临其境的感受旅游景点的风光. 此处引入了ddpanorama插件,它的原理是在canvas上绘制全景图,手指滑动时重绘canvas来实现.它包括通过手指滑动循环查看全景图,点击热点可进入另一全景图,缩放,离线访问等功能. 热点的计算和绘制: 可以在ddpanorama.js中看到在redraw这个方法也就是canvas重绘的时候定义了一个事件: $(this.img).trigger( jQuer