题目背景 三角形计数(triangle) 递推 题目描述 把大三角形的每条边n等分,将对应的等分点连接起来(连接线分别平行于三条边),这样一共会有多少三角形呢?编程来解决这个问题. 输入输出格式 输入格式: 第一行为整数t(≤100),表示测试数据组数:接下来t行,每行一个正整数n(≤500). 输出格式: 对于每个n,输出一个正整数,表示三角形个数. 输入输出样例 输入样例#1: 3 1 2 3 输出样例#1: 1 5 13 说明 n(≤500) t(≤100) 题解: 不妨设正 △ABC 的

P2807 三角形计数 题目背景 三角形计数(triangle) 递推 题目描述 把大三角形的每条边n等分,将对应的等分点连接起来(连接线分别平行于三条边),这样一共会有多少三角形呢?编程来解决这个问题. 输入输出格式 输入格式: 第一行为整数t(≤100),表示测试数据组数:接下来t行,每行一个正整数n(≤500). 输出格式: 对于每个n,输出一个正整数,表示三角形个数. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 3 1 2 3 输出样例#1: 复制 1 5 13 说明 n(≤500) t(≤10

源代码放在我的github上,想细致了解的可以访问:TriangleCount on github 一.实验要求 1.1 实验背景         图的三角形计数问题是一个基本的图计算问题,是很多复杂网络分析(比如社交网络分析)的基础.目前图的三角形计数问题已经成为了 Spark 系统中 GraphX 图计算库所提供的一个算法级 API.本次实验任务就是要在 Hadoop 系统上实现图的三角形计数任务. 1.2 实验任务         一个社交网络可以看做是一张图(离散数学中的图).社交网络中

题: 解: 这道题考的是穷举的算法. 一开始看到这道题的时候,本能的想到用递归实现.但使用递归的话数据少没问题,数据多了之后会抛栈溢出的异常.我查了一下,原因是使用递归创建了太多的变量, 每个变量创建的时候都会有一个“栈帧”,而Java虚拟机对栈帧有限制,不能超出一个范围. 并且递归和循环相比,递归的效率明显比循环低下,如果想要写一个算法的话,尽量不要使用递归,一方面是因为递归会创建很多变量,占用内存,另一方面是递归极容 易无限递归. --------------- 最后使用循环嵌套的方式完成了

nvGRAPH三角形计数和遍历示例 #include " stdlib.h" #include" inttypes.h" #include" stdio.h" #include" nvgraph.h" #define check( a )\ {\ nvgraphStatus_t status =(a); \ if((status)!= NVGRAPH_STATUS_SUCCESS){\         printf("

https://www.luogu.org/problemnew/solution/P2992 考虑包含原点,不包含原点的三角形有什么特征. 包含原点的三角形:任意找一个顶点和原点连线,一定能把另外两个顶点隔开到两侧. 不包含原点的:三个顶点中只有一个顶点满足:和原点连线后,能把另外两个顶点隔开到两侧. 因此我们统计这样的三点组(x,y,z)的数目:x和原点的连线能把y和z隔开在两侧. 一共C(n,3)个三角形,包含原点的贡献3个三点组,不包含的只贡献1个. 统计三点组的数目只需要把所有点按照极

［抄题］: 给定一个整数数组,在该数组中,寻找三个数,分别代表三角形三条边的长度,问,可以寻找到多少组这样的三个数来组成三角形? [暴力解法]: 全部都用for循环 时间分析: 空间分析: ［思维问题］: 可以用两层循环:for循环中嵌套while,用过但是没意识 ［一句话思路］: ［输入量］:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入): ［画图］: ［一刷］: 用线段减法可以避免扫描多余状态 数组要先排序,提前注释中形成习惯 ［二刷］: ［三刷］: ［四

原题传送门 我们考虑进行容斥 包含原点的三角形个数=所有可能三角形的个数-不包含原点三角形的个数 对于每个点,我们会发现:将它与原点连线,在直线左边任选两点或右边任选两点与这个点构成的三角形一定是不包含原点的 对于每个点都这样计算,累加,会发现有算重复的(但不会少情况,自己画画图就民白了),所以每次只选这个点向量的半平面上的两个点 这样我们珂以对所有点进行极角排序,这样就珂以做到线性 代码中有几点要注意:1.特判点数小于3 \(\quad\) 2.long long #include <bits

3828 给定n个点的坐标(0<=xi,yi<=10000)求选出任意三个点能组成的三角形的总面积. 题解 太naive了 枚举三角形的y最小的点,把剩余的点按角度排序 然后随便算,可以用叉积求前缀和,或者累加x和y用旋转公式算 3829 表箱关有一个房间非常可怕,它由n个变异天启组成. 每个天启都会在进入房间后吐出绿弹并炸向某一个位置且范围内只有一个天启.若该位置的天启已经死亡则没有事情发生,否则该位置的天启会死亡.每个天启只能且必须吐一次绿弹(除非在它吐弹以前他就挂了). 绿弹的飞行速度很

描述 话说有这么一个图形,只有两种符号组成(‘+’或者‘-’),图形的最上层有n个符号,往下个数依次减一,形成倒置的金字塔形状,除第一层外(第一层为所有可能情况),每层形状都由上层决定,相邻的符号相同,则下层的符号为‘+’,反之,为‘-’;如下图所示(n = 3 时的两种情况): 如果图中的两种符号个数相同,那这个三角形就是幸运三角形,如上图中的图(2). 输入 有多组测试数据(少于20组).每行含一个整数n(0<n<20). 输出 输出相应的幸运三角形个数. 样例输入 3 4 样例输出 4

从反面考虑,统计非单色三角形的个数. 如果从一个点出发两条不同颜色的边,那么这三个点一定构成一个非单色三角形. 枚举一个顶点,统计从这个点出发的红边的个数a[i]和蓝边的个数n - 1 - a[i],这样以该点为顶点的非单色三角形的数目为a[i] * (n - 1 - a[i]) 由于每个单色三角形计数了两次,所以总单色三角形的个数为sum{ a[i] * (n - 1 - a[i]) | 1 ≤ i ≤ n } / 2 最后一共有C(n, 3)个三角形,用总的减去所求就是答案. #includ

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,

------------------------------------------------------------第七周:Follow up question 1,寻找峰值 寻找峰值 描述 笔记 数据 评测 你给出一个整数数组(size为n),其具有以下特点: 相邻位置的数字是不同的 A[0] < A[1] 并且 A[n - 2] > A[n - 1] 假定P是峰值的位置则满足A[P] > A[P-1]且A[P] > A[P+1],返回数组中任意一个峰值的位置. 注意事项 数

10/13 明天开始的三天 就要跟历史地理化学说拜拜了 以诚待之 好运 10/20 P三角形计数:一看就是叉积.因为去年迪子讲过.但是我已经忘记了.所以重新写了一遍.把所有的点有序化,将三角形面积转化为两个的叉积.因为要把绝对值去掉,所以每次都要做一遍快排.Then,不难发现它们具有前缀和性质.就可以敲起来了. bzoj4557侦察守卫:R老师讲的时候没听懂..百度题解发现了很精妙的写法..想法差不多RT了... #include<cstdio> #include<algorithm&g

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势. 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,要

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

浅谈Graphx: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38645601 Pregel: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38479835 Bagel: http://ju.outofmemory.cn/entry/712 Graphx的主要接口: 基本信息接口(numEdges , num Vertices , degrees(in/out) )聚合操作 (mapVertic

问题导读1.GraphX提供了几种方式从RDD或者磁盘上的顶点和边集合构造图?2.PageRank算法在图中发挥什么作用?3.三角形计数算法的作用是什么?Spark中文手册-编程指南Spark之一个快速的例子Spark之基本概念Spark之基本概念Spark之基本概念(2)Spark之基本概念(3)Spark-sql由入门到精通Spark-sql由入门到精通续spark GraphX编程指南(1)Pregel API 图本身是递归数据结构,顶点的属性依赖于它们邻居的属性,这些邻居的属性又依赖于自

摘要: spark的优势:(1)图计算,迭代计算(2)交互式查询计算 spark特点:(1)分布式并行计算框架(2)内存计算,不仅数据加载到内存,中间结果也存储内存 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了Spark平台来支持挖掘分析类计算.交互式实时查询计算以及允许误差范围的快速查询计算,目前腾讯大数据拥有超过200台的Spark集群,并独立维护Spark和Shark分支.Spark集群已稳定运行2年,我们积累了大量的案例和运营经验能力,另外多个业务的大数据查询与分析应用,