$Luogu$ $Description$ 给定等长的$a,b$两个序列.每次可以交换一个序列中相邻两个数.求最小的交换次数使得$\sum(a_i-b_i)^2$最小. $Sol$ 交换后的序列一定满足$a$序列中第$i$大的数和$b$序列中第$i$大的数对应.证明挺显然的就不说了,洛谷里的题解一定有的叭.然后把两个序列中的数离散化,把$b$序列中第$i$大的数转换成$a$序列中第$i$大的数所在的位置.于是问题就转化成了,$b$序列中交换多少次能变成$a$,又因为离散化后$a$序列是单增的,其

题意:给出一个序列,求至少需要用到多少次操作,才能将序列从小到大排序. 思路: 数据量很大,n<500000,所以用冒泡模拟是超时的. 接下来就想到了求顺序数,总共需要交换的次数为每个数后面有多少个小于它的数的累加和. 如9 1 0 5 4,9后面比它小的有4个,1后面比它小的有1个,5后面比它小的有1个,总共为6个,即为答案. 求顺序数自然而然就是想到用树状数组. 但是这里有一点,那就是整数是0~999999999,数据太大,开不了那么大的数组. 由于n最多只有500000,所以最多有50万个

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

这是什么 一个NOIP历年比赛数据及题目的收集站,方便大家查找使用 网站链接:https://noipdata.github.io 点击这里立即跳转 新连接:noipdata.rcxzsc.com 点击这里立即跳转 功能介绍 进入网站,输入要查找的数据名称,点击搜索,点击搜索出来的结果,立即下载 开发背景 对mdui感兴趣,且遇到历年noip比赛数据题目难易获得的难题,就顺手写了这个东西 而且CCF公布的数据十分混乱,14年以前的数据官网上已经删除 只在编辑框内输入要查找的内容,点击搜索,小白式

http://blog.csdn.net/gokou_ruri/article/details/7723378 ↑惯例Mark大神的博客   bzoj3289:Mato的文件管理 线段树求逆序对+莫队,但是数据量50000却没有给出范围,既然求逆序对,那么我们关注的只是数据之间的相对大小,此时我们可以把这50000个数据进行简化...嗯看大神的博客就明白了不需要多解释什么了..   下面是博客中未授权截取的大神的代码板子....不过都是自己看应该也没什么吧..... sort(sub_a,sub

题意:有一块宣传栏,高一定,给出长度,再给出多张海报的张贴位置,问还能见到几张海报(哪怕有一点被看到)?假设海报的高于宣传栏同高. 思路:问题转成“给出x轴上长为L的一条线段,再用n条线段进行覆盖上去,最后还能看到及条线”.长度是0~L,即长度是L,进行离散化的时候,应该用1~L,每个数字表示一个单位长.还有就是按照提示所给的信息实现即可.步骤如下: (1)保存n个数据,做成pair,并将所有出现过的数字在另外找地方排序,去掉重复的,再将数据紧缩化处理,那么大小在1~max.再将紧缩化的数据与原

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

python数据分析数据标准化及离散化详解 本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下 标准化 1.离差标准化 是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间.方便数据的处理.消除单位影响及变异大小因素影响. 基本公式为:     x'=(x-min)/(max-min) 代码:     #!/user/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np imp

写在前面 一个简略的\(NOIp\)题高组历年题目复习记录.大部分都有单独写题解,但懒得放\(link\)了\(QwQ\).对于想的时候兜了圈子的题打上\(*\). \(NOIp2018\ [4/6]\) 铺设道路 模拟/结论 从左往右扫一遍,扫到高度比前一个大的就累加上两者的高度差. 货币系统 \(dp\)/背包 考虑从货币系统中去掉不必要的货币,不必要的货币其实就是能被其他货币表示出的货币.货币无限多,可以看成完全背包问题,设\(f_i\)为数值\(i\)能否被小于它的数表出. \(*\)赛

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 缺失值填充之后,就要对其他格式有问题的属性进行处理了.比如Sex Embarked这些属性的值都是字符串类型的,而scikit learn中的模型都只能处理数值型的数据,需要将这些原始的字符串类型的数据转为数值型数据.所有数据通常可以分成两种类型:定量与定性.定量的

题目链接: 传送门 Mayor's posters Time Limit: 1000MS     Memory Limit: 65536K Description The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign have been placing their electoral posters at all places at their whim

1171 潜伏者 2009年NOIP全国联赛提高组 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description [问题描述] R 国和S 国正陷入战火之中,双方都互派间谍,潜入对方内部,伺机行动. 历尽艰险后,潜伏于 S 国的R 国间谍小C 终于摸清了S 国军用密码的编码规则: 1． S 国军方内部欲发送的原信息经过加密后在网络上发送,原信息的内容与加密后所 得的内容均由大写字母'A'-'Z'构成(无空格等其他字符). 2． S 国对于每个

咩~成绩还没有出来呢!但是拿到了每个人的程序,还有一堆民间的数据.我测了好多不同的数据,基本上D1T1,D2T1,D2T2的都是暴力解决掉的,没有什么问题,唯一就是D1T2的link那一题,写的时候2了..虽然用的是线性的算法但是中间算子节点的权值我懒得推式子,直接暴力O(n^2)计算了.我考场上还觉得Noip数据良心但是回到家一想,既然有时间问什么不优化优化Orz,总之这题会被猥琐的菊花图卡掉Orz.然后两天的最后一题我都属于瞎搞,呃,还可以吧,应该能把瞎搞的暴力分拿到QAQ不管如何,这次No

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

目录 总结 刷题 2018 - 9 - 24 2018 - 9 - 25 2018 - 9 - 26 2018 - 9 - 27 2018 - 9 - 28 2018 - 9 - 29 2018 - 9 - 30 2018 - 10 - 01 ~ 07 2018 - 10 - 08 2018 - 10 - 09 2018 - 10 - 10 2018 - 10 - 11 2018 - 10 - 12 2018 - 10 - 13 2018 - 10 - 14 2018 - 10 - 15 201

初赛报名 1.凡初.高中阶段的选手和同等年龄段中等专业学校的在校生均可以报名参加NOIP赛事. 2.选手以学籍学校为单位在指导教师处报名,由指导教师汇总本校学校报名情况并提交给NOI省特派员,由省特派员在报名截止日期前统一提交至CCF.所在学校无指导教师的选手可联系本省特派员报名,由特派员统一报名. 初复赛考点要求 3.NOI各省组织单位根据本赛区报名情况设立初赛考点.组织考点负责人.监考等相关工作人员的培训工作.要求:作风正派,工作认真,责任心强,纪律性强,敢于抵制一切不正之风:熟悉并能掌握考

在NOIP复赛中,NOI各省组织单位必须严格遵循CCF<关于NOIP数据提交格式的说明>的规范在竞赛结束后规定时间内向CCF提交本赛区所有参赛选手的程序. 为竞赛的公平以及赛后按时完成竞赛程序的评测,制定本规则. 提高组:每次赛后3小时内提交,截止时间为当天15时: 普及组:赛后2小时内提交,截止时间为当天20时. 如未按照上述规定提交,则按如下规则予以处置: 1.对晚提交选手数据时间不超过24小时的: A.由省组织单位承担评测技术服务费,费用标准为:100元/人*晚提交时间(单位为小时,不满

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

dalao博客 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3436 题意:初始排列1到N,现在要你实现3种操作: 将x插入到队头去 询问x当前的位置 询问第x个位置上当前是谁. 分析: 下面用SplayTree来实现.不过依然要明白SplayTree提供的是N个房间,第i号房间里放的就是第i个人,各种操作不会变化房间的内容,变得只是房间之间的相对父子关系而已. SplayTree需要 size,pre,ch 3种信息即可. 首先将1到n建立SPlayTr