多敲几个模板题，加深一下对Manacher算法的理解。这道题给的时间限制15s，是我见过的最长的时间的了。看来是为了让一些比较朴素的求最大回文子串的算法也能A过去Manacher算法毕竟给力，运行时间200+MS 1 //#define LOCAL 2 #include 3 #include 4.....
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2014-08-18 21:51:12
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题目链接：
啊哈哈，点我点我
题意及思路
两个状态压缩+bfs的题，两个题其实是一样的，所以我讲一个。。。就选1429吧。。
最开始我以为跟普通的bfs一样，所以直接写了一个朴素的bfs，一跑，前两组数据对了，但是第三组不对，一看，走过的还可以走啊，所以不能标记，结果我的bfs乱改，最后 毫无疑问改成了死循环。所以看题解。。。
思路：因为有10中不同的钥匙，每种都有两种状态，所以结合...
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2014-08-18 14:35:32
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这两天看了下朴素贝叶斯分类器，在这里根据自己的理解做个简单笔记，也顺便整理一下思路。 一、简介 1. 什么是朴素贝叶斯分类器？ 朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。基于独立假设的意思是假设样本每个特征与其他特征都不相关，例如，一个物体具有颜色、大小、重量和材质等特征，...
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2014-08-17 14:16:12
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算法简单介绍NBC是应用最广的分类算法之中的一个。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同一时候，NBC模型所需预计的參数非常少，对缺失数据不太敏感，算法也比較简单。算法如果给定目标值时属性之间互相条件独立。算法输入训练数据T={(x1,y1),(x2,y2),…...
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2014-08-16 22:26:21
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-08-16 13:48:00
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MALLET：基于Java语言的用于统计自然语言处理，文件分类，聚类，主题建模，信息提取，和其他的用于文本的机器学习应用的Java包。
MALLET包括复杂的用于文件分类的工具：
有效的用于转换文本到“特征”的程序，多种多样的算法（包括朴素贝叶斯，最大熵，和决策树）。以及一些通用的指标用于评估分类器性能。
除了分类，MALLET包括序列标注的工具，像从文本...
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2014-08-16 11:15:20
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最近回顾了下字符串匹配 KMP 算法，相对于朴素匹配算法，KMP算法核心改进就在于：待匹配串指针 i 不发生回溯，模式串指针 j 跳转到 next[j]，即变为了 j = next[j]. 由此时间复杂度由朴素匹配的 O(m*n) 降到了 O(m+n), 其中模式串长度 m, 待匹配文本串长 n.其中，比较难理解的地方就是 next 数组的求法。...
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2014-08-14 01:35:27
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一天，有人问三个正在砌墙的泥瓦匠，说：“你们在干什么？”A没好气的说：“你没看到？我在砌墙。”B心平气和的说：“我们正在建一座高楼。”C喜气洋洋的说：“我们正在建设美好生活。”十年过去了，A仍然在砌墙，B成了一位工程师，C成了A和B的老板。
同样是干着一件重复的、单调的工作，三个人三种态度，而三种态度促成了三种截然不同的结果，成就了三种不同的人生。
不言而喻，心态和态度将决定一个人的高度，所以，通俗朴素的说，人生不能失去积极的心态，用微笑面对生活。积极的心态犹如一叶扁舟，承载...
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2014-08-13 22:27:37
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题解这是一道简单的题目,但是朴素的算法是$\text{O}\left( n^2\right)$的,只能过$70\%$的点.如何优化呢?考虑在什么情况下会使一段区间内出现过的A,B,C数量相等.显然的,设$totA\left[ i\right]$为前i个字符中A出现的次数(以此类推,$totB$和$t...
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2014-08-13 01:07:44
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这是我做的第一道状态压缩的题目，而且我自己居然看懂了，理解得还算透彻。题意：给出若干个大写字母组成的字符串，然后选取尽量多的字符串使得这些字母出现偶数次。最朴素的想法，穷举法：每个字符串只有选和不选两种情况，那么穷举的时间复杂度是O(2n)优化：将这n个字符串分成两半，先后枚举前n1个字符串所有可能...
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2014-08-13 01:02:14
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