在序列上执行聚集函数(比如sum() , min() , max() ) eg1: >>>nums = [1, 2, 3, 4, 5]>>>s = sum(x * x for x in nums) eg2: >>>import os >>>files=os.listdir('C:\share') >>>if any(name.endswith('.py') for name in files): ... print(

没有换根操作 考虑如果没有换根操作,我们该怎么做. 我们可以求出原树的\(dfs\)序列,然后开线段树维护. 对于修改操作,我们可以倍增求\(LCA\),然后在线段树上修改子树内的值. 对于询问操作,我们直接查询子树内的值. 但有了换根操作,\(LCA\)就可能不再是原来的\(LCA\),子树也就可能不再是原来的子树了. 换根操作后的\(LCA\) 通过一波画图+找规律,我们可以发现,在根为\(rt\)时,换根操作后的\(LCA(x,y)\)大致有如下几种情况:(以下讨论中\(x,y\)互换同理

区间上的dp状态设计最基本的形式: \(F[i]\)表示以i结尾的最优值或方案数. \(F[i][k]\)表示以i结尾附加信息为k的最优值或方案数. 当然可以有多维附加信息. 转移的话往往是枚举上一个断点. \(F[i]=max \{ F[j]+ w(j+1,i) | j是一个满足转移条件的断点\}\). 另一个很常见的是:$ f[i][j]$前i个位置分成j段/选出j个的最优值. 这是最简单的一类序列上的dp bzoj1003 有m个码头和e条航线,每天航线有成本.有连续n天需要从1号码头到m

two pointers思想 ---- 利用两个i, j两个下标,同时对序列进行扫描,以O(n)复杂度解决问题的一种思想, 如果能用这种思想解决问题,那么会大大降低程序的复杂度. 两个利用这个思想的例子: 1. 分析: 代码: while (i < j){ if (a[i] + a[j] == m){ printf("%d %d\n", i, j); i++; j++; } else if (a[i] + a[j] < m){ i++; } else{ j++; } } 2

要实现二维码登录,需要解决2个技术,1.需要js websocket 与后台php实现长连接技术 2.实现二维码生成技术 要实现这个功能第二个算是比较简单,只需要下载一个php的二维码生成器即可,但要实现长连接技术,经过多方查资料,有2中方式 1种是nodejs来实现后台服务,另外一种是 利用php的一个扩展 swool来实现后台服务,本例采用的是后者swool, 第一步,在打开登录页面的时候,利用php生成一个唯一 sign,用js的websocket技术连接上后台服务,并且把sign发送给后

不能直接for n,x,y in enumerate(data)

内置的enumerate() 函数可以很好的解决这个问题 >>> my_list = ['a', 'b', 'c'] >>> for idx, val in enumerate(my_list): ... print(idx, val) ... 0 a 1 b 2 c 2.为了按传统行号输出(行号从1 开始),你可以传递一个开始参数 >>> my_list = ['a', 'b', 'c'] >>> for idx, val in e

题意: 最多能选几条不重叠的线段 思路: 按R从小到大排序,维护一个最大的右端点 右端点最小的那个线段是必选的,可以贪心地证明 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<string> #include<stack> #include<queue> #include<deque>

主流的motif数据库 JASPAR dbcorrdb - SCENIC使用的 TRANSFAC® 7.0 Public 2005 and TRANSCompel 7.0 Public 2005 - 现在最新版要收费了 motif格式问题 我关注的这个motif (ENCSR000ARI) 是Ezh2的,并没有被收录在常规的TF数据库里,所以Homer里面没有. dbcorrdb这个数据库里有,但是很老的JASPAR格式,可以转成meme格式.[dbcorrdb__EZH2__ENCSR000A

DNA motif 搜索算法总结 2011-09-15 ~ ADMIN 翻译自:A survey of DNA motif finding algorithms, Modan K Das et. al., BMC Bioinformatics 2007, 8(suppl 7):S21 dio:10.1186/1471-2105-8-s7-s21 DNA功能域(motif)简单地讲就是一段特定模式的DNA序列,它之所以可以具有生物学功能是因为它的特殊序列可以和调控蛋白结合,比如转录因子,从而可以在

1 数学符号(Notation) $ x^{<1>}, x^{<2>}, ..., x^{<t>}, ..., x^{<q>} $ 表示一段输入序列x,比如一句文字 $ y^{<1>}, y^{<2>}, ..., y^{<t>}, ..., y^{<q>} $ 表示输出序列y $ T_{x} = T_{y} = q, $ 表示长度,x和y在长度可以不相等 $ x^{(i)<t>}, y^{(i)&

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional

---恢复内容开始--- 索引 与表类似,不仅需要在DD中保存索引的定义,还需要在表空间为它分配实际的存储空间. 将索引和对应的表分别存放在不同硬盘的不同表空间中能够提高查询的速度,因为Oracle能够并行读取不同硬盘的数据,这样可以避免产生I/O冲突 索引分类: 按照索引数据的存储方式:B树索引,位图索引,反向键索引和基于函数的索引: 按照索引列的唯一性可以分为唯一索引和非唯一索引: 按照索引列的个数可以分为单列索引和复合索引 建立索引应该注意以下: 1.索引应该建立在WHERE子句频繁引用列

  大概只有比较有意思又不过分超出能力范围的题叭.   可是兔子的"能力范围" \(=\varnothing\) qwq. 「CF 1267G」Game Relics   任意一个状态可以描述为 \((m,s)\),表示剩下 \(m\) 个·总价值为 \(s\) 的物品未选.若当前决策为 X 操作,那么由于决策的确定性,我们必然不停 X 直到出货.所以代价为 \[\frac{x}{2}\left(\frac{n}{m}+1\right), \] 若当前决策为 C 操作,代价则为 \(\

Linux堆内存管理深入分析(上半部) 作者:走位@阿里聚安全   0 前言 近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的堆

Apple Tree Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 26995   Accepted: 8007 Description There is an apple tree outside of kaka's house. Every autumn, a lot of apples will grow in the tree. Kaka likes apple very much, so he has been

问题:提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减 解决方案:列表推导式.生成器表达式.使用内建的filter()函数 1.列表推导式方法:存在一个潜在的缺点,如果输入数据非常大可能会产生一个庞大的结果,考虑到该问题,建议选择生成器表达式 # Examples of different ways to filter data mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] print('mylist=',mylist) # 使用列表推导式 pos = [n for n

samtools flagstat /SRA111111/SRR111222/accepted_hits.bam 78406056 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads) (1)0 + 0 duplicates78406056 + 0 mapped (100.00%:-nan%)  (2)78406056 + 0 paired in sequencing (3)39915264 + 0 read1 (4)38490792 + 0 read

第k小,很容易会想到用主席树来解决 这里简单想一下树的转移过程 因为本身无向图形成一棵树,那么我们总以1为根,那么之后连下去的边对应的点建立的线段树总是在父亲节点对应的树上加上一个当前点对应位置出现的值 这跟在普通序列上由前一个转移到下一个是差不多的 那么每个点上生成的线段树记录的就是当前节点到根节点的总信息 然后每次询问求出2个点的公共祖先,那么找第k小,总是两个点的总前缀 减去一个 公共祖先的前缀和公共祖先父亲的前缀 那么询问的时候只要查询这四个点对应的线段树的值就可以了 #include

序列图(Sequence Diagram)     亦称为时序图或循序图,是一种UML行为图.它通过描写叙述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作.它能够表示用例的行为顺序,当运行一个用例行为时,时序图中的每条消息相应了一个类操作或状态机中引起转换的触发事件. 序列图展示对象之间的交互,这些交互是指在场景或用例的时间流中发生的.序列图属于动态建模.     序列图的重点在消息序列上.也就是说,描写叙述消息是怎样在对象间发送和接收的. 表示了对象之间传送消息的时间顺序. 序列图中的事