题目描述 近来,初一年的XXX小朋友致力于研究班上同学的配对问题(别想太多,仅是舞伴),通过各种推理和实验,他掌握了大量的实战经验.例如,据他观察,身高相近的人似乎比较合得来. 万圣节来临之际,XXX准备在学校策划一次大型的“非常男女”配对活动.对于这次活动的参与者,XXX有自己独特的选择方式.他希望能选择男女人数相等且身高都很接近的一些人.这种选择方式实现起来很简单.他让学校的所有人按照身高排成一排,然后从中选出连续的若干个人,使得这些人中男女人数相等.为了使活动更热闹,XXX当然希望他能选出

Luogu P1114 "非常男女"计划/Luogu P2697 宝石串 (感觉我最近很爱做双倍经验的题啊) 使$d$等于第$i$个位置男生数(绿宝石数)减女生数(红宝石数)的差值. 那么差值相等的两个位置之间的人(宝石)是满足相等的. 所以找到在差值相等情况下最左边和最右边的位置. 特别要注意要把$0$的位置作为差值为$0$的起点. (两道题的读入略微有些不同) Luogu P1114 #include<bits/stdc++.h> using namespace std

洛谷1114 “非常男女”计划 本题地址:http://www.luogu.org/problem/show?pid=1114 题目描述 近来,初一年的XXX小朋友致力于研究班上同学的配对问题(别想太多,仅是舞伴),通过各种推理和实验,他掌握了大量的实战经验.例如,据他观察,身高相近的人似乎比较合得来. 万圣节来临之际,XXX准备在学校策划一次大型的“非常男女”配对活动.对于这次活动的参与者,XXX有自己独特的选择方式.他希望能选择男女人数相等且身高都很接近的一些人.这种选择方式实现起来很简单.

To 洛谷.1114 “非常男女”计划 题目描述 近来,初一年的XXX小朋友致力于研究班上同学的配对问题(别想太多,仅是舞伴),通过各种推理和实验,他掌握了大量的实战经验.例如,据他观察,身高相近的人似乎比较合得来. 万圣节来临之际,XXX准备在学校策划一次大型的“非常男女”配对活动.对于这次活动的参与者,XXX有自己独特的选择方式.他希望能选择男女人数相等且身高都很接近的一些人.这种选择方式实现起来很简单.他让学校的所有人按照身高排成一排,然后从中选出连续的若干个人,使得这些人中男女人数相等.

题意:给你一个01串,求满足0和1总数相等的最大字串   $n\ \le\ 10^5$ 1.$O(n^3)$枚举起点终点,统计判断是否成立 2.$O(n^2)$先$O(n)$时间计算01个数的前缀和,然后$O(1)$统计 然而 以上两种做法都会TLE 不难发现,对于算法2,判断成立的条件是$sum1[j]-sum1[i]==sum0[j]-sum0[i]$ 可以变个形$sum1[j]-sum0[j]==sum1[i]-sum0[i]$        我们令$cha[i]=sum1[i]-sum0

vijosP1195“非常男女”计划 链接:https://vijos.org/p/1195 [思路] 人数差. 人数差相等的两点之间的区间一定有男女人数相等. 计目前为止到i的1为sum1,0为sum0,则人数差为t,用l [t] 数组记录差值t出现的最左点,比较得ans. 需要注意N是偏移量,化负为正,l[0+N]初始为0且防止被覆盖. [代码] #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; +; +; int

Intro: 在OI中,前缀和是一种泛用性很高的数据结构,也是非常重要的优化思想 Function: 求静态区间和 模板题:输入序列\(a_{1..n}\),对于每一个输入的二元组\((l,r)\),求\(\sum_{i=l}^ra_i\) 先想一想朴素算法怎么做吧 对于输入的每一组\((l,r)\),遍历序列\(a_{l..r}\)求和,代码如下 int s(0); for(int i(l);i<=r;++i)s+=a[i]; return s; Time complexity: \(O(n)

Atitit 关于共享经济之共享男女朋友的创业计划 1. 共享经济的历史与趋势 1 1.1. 共享经济三大特征=产能过剩+共享平台+人人参与. 1 1.2. 共享经济是个大趋势,使用权渐渐的取代所有权 2 2. 目前已经有的共享模式,共享单车 共享充电宝 共享汽车 3 2.1. 未来的共享趋势 共享房屋,共享女友等 3 2.2. 其他共享案例 WiFi万能钥匙 3 3. Qa疑问 3 3.1. 共享女友不是已经有了吗?和现在的桑拿 按摩洗浴中心 以及结婚模式 有何区别? 3 3.2. B2c  

在大城市的年轻人,一般都会比较忙,晚上下班吃完饭,到家就要8-9点了,再让他们去,有时候真的不太方便. 其实你如果想要,也不一定要,在家里做hiit运动,就可以了. hiit(高强度间歇运动),是目前知道是最有效的有氧运动,它可以迅速提升你的心率,让你进入燃脂状态,而且通过强度的不同,在训练后的几个小时,甚至一天内,都是在持续燃脂,现在越来越多的房,也都开设了hiit燃脂. hiit的动作不同,强度也不同,你可以关注我们的hi运动微信(hiydjs),通过“美形报告”定制适合自己的燃脂运动,或者

一.创建索引需要关注什么? 1.关注基数列唯一键的数量: 比如性别,该列只有男女之分,所以性别列基数是2: 2.关注选择性列唯一键与行数的比值,这个比值范围在0~1之前,值越小越好: 其实,选择性列唯一键与行数的比值,只要列值区分度越高,这个比值就会相对越小 3.where like关键字的前面使用%会全表扫描,不走索引 4.禁止使用select,建议使用select <字段…>,因为select 会读取大量数据,不利于索引覆盖技术: 5.大批量导入数据的优化方法: (1)先导入数据,等待数据

第一部分   产品经理做什么以及需要的能力 (一)用户分析 用户群——行为分析——需求痛点——产品卖点——更多用户群 (二)功能分析 产品调研——产品结构——功能点——关键流程——下一轮产品调研 (三)流程原型 业务流程——产品原型——考核指标——需求文档 第二部分    MECE法则 拆解原则: (一)二分法 分成A类和B类,如男女.会员非会员等. (二)过程法 按照事情发展的顺序.流程.阶段 (三)要素法 将事物的所有组成部分进行穷举 (四)公式法 如利润=销售额-成本,其中销售额=单价×数

1. 索引作用 提供了类似于书中目录的作用,目的是为了优化查询 2. 索引的种类(算法) B树索引 Hash索引 R树 Full text GIS 3. B树 基于不同的查找算法分类介绍   B-tree B+Tree 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like) B*Tree 4. 在功能上的分类 4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的? (1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构 (2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序 (3). 将排好序

发个通知,过段时间学习计划相关的东西就出来了,上次写了篇指引文章后有些好奇心颇重的人跟我说:“发现最近群知识库和技能库更新的频率有点大,这是要放大招的节奏啊!” 很多想学习却不知道如何规划的人想要一个学习计划表,于是乎,我们就做了个大的~~~(运维的东西会逐渐添加在技能点中的)先发个大概的导图,技能部分已更新,这些东西都是为了新手快速融入,挤时间出来更新的项目技能,希望海涵,毕竟平时要工作又要生活,再加上快成家了,中国人结婚~~这个压力你们懂的...      为了计划不胎死腹中,希望感兴趣的帮

前言 之前系列中在查询计划中一直出现Stream Aggregate,当时也只是做了基本了解,对于查询计划中出现的操作,我们都需要去详细研究下,只有这样才能对查询计划执行的每一步操作都了如指掌,所以才有了本文的出现,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. Stream Aggregate Stream Aggregate通过单列或者多列来对行进行分组并且对指定的查询来计算聚合表达式.最常见的聚合类型如SUM.COUNT.SUM.AVG.MIN.MAX,当

Oracle 11g在DBMS_SHARED_POOL包中引入了一个名为PURGE的新存储过程,用于从对象库缓存中刷新特定对象,例如游标,包,序列,触发器等.也就是说可以删除.清理特定SQL的执行计划,这样在特殊情况下,就避免你要将整个SHARED POOL清空的危险情况.例如某个SQL语句由于优化器产生了错误的执行计划,我们希望优化器重新解析,生成新的执行计划,必须先将SQL的执行计划从共享池中刷出或将其置为无效,那么优化器才能将后续SQL进行硬解析.生成新的执行计划.这在以前只能使用清空共享

企业管理软件包含一些公共的组件,这些基础的组件在每个新项目立项阶段就必须考虑.核心的稳定不变功能,方便系统开发与维护,也为系统二次开发提供了诸多便利.比如通用权限管理系统,通用附件管理,通用查询等组件,若是在项目开发前就准备好了这些组件,为项目如期交付提供了保证. 查询设计器 Query Designer  支持选择一个或多个数据库表,通过左右连接的方式构建查询结果,支持直接手写SQL语句设计查询,支持调用存储过程查询,支持用代码设计查询. 报表设计器 Report Designer 支持配置的

序言 本篇主要目的有二: 1.看懂t-sql的执行计划,明白执行计划中的一些常识. 2.能够分析执行计划,找到优化sql性能的思路或方案. 如果你对sql查询优化的理解或常识不是很深入,那么推荐几骗博文给你:SqlServer性能检测和优化工具使用详细 ,sql语句的优化分析,T-sql语句查询执行顺序. 执行计划简介 1.什么是执行计划? 大哥提交的sql语句,数据库查询优化器,经过分析生成多个数据库可以识别的高效执行查询方式.然后优化器会在众多执行计划中找出一个资源使用最少,而不是最快的执行

前言 上一篇我们讲了聚集索引对非聚集索引的影响,对数据库一直在强调的性能优化,所以这一节我们统筹讲讲利用索引来看看查询执行计划是怎样的,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 透过索引来看查询执行计划 我们首先来看看第一个例子 1.默认使用索引 USE TSQL2012 GO SELECT orderid FROM Sales.Orders SELECT * FROM Sales.Orders 上述我们看到第2个查询的所需要的开销是第1个查询开销的3倍,

1.使用sql_trace跟踪执行计划 1.1 当前session跟踪: alter session set sql_trace = true; //开始sql_trace alter session set tracefile_identifier = jytrace; //设定trace文件的标识符 alter session set sql_trace = false; //结束sql_trace 1.2 其他session跟踪:(根据其他session的sid, serial#定位,最常

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6082338.html 现实中遇到过到这么一种情况: 在某些特殊场景下:进行查询的时候,加了TOP 1比不加TOP 1要慢(而且是慢很多)的情况, 也就是说对于符合条件的某种的数据,查询1条(复合该条件)数据比查询所有(符合该条件)数据慢的情况, 这种情况往往只有在某些特殊条件下会出现,那么,就有两个问题:为什么加了TOP 1 会比不加TOP 1慢?这种“特殊条件”是什么条件? 本文将对此情况进行演示和原理分析,以及针对此