1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 答：① 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN（Nears Neighbor）算法。 ② 区别：分类是为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是K ...
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2020-05-09 19:21:48
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烷基计数加强版加强版 定义$F(x)$表示答案多项式 枚举一个点为根，那么我们可以列出$F(x)$的转移方程 $F(x)=x\frac{F(x)^3+3F(x^2)F(x)+2F(x^3)}{6}+1$ 其中$F(x^2)$表示选了两个相同大小，$F(x^3)$表示选了三个大小相同，1表示空树 这个 ...
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2020-05-09 18:52:59
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答：（1）联系：分类与聚类都是对对象的一种划分，两者都用到了NN算法。 区别：分类是为了确定一个点的类别，类别是已知的，常用算法是KNN算法。 聚类是为了将一系列点分成若干类，最初是没有类别的 ...
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2020-05-08 18:12:01
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```//对于一个有向图，连通分量：对于分量中任意两点uv，//必然可以从u走到v，也可以从v走到u//强连通分量(scc)：极大连通分量，也就是加上任何一个点之后，都不是连通分量//有向图通过缩点，转化为有向无环图(DAG)，拓扑图//缩点是指将所有连通分量缩成一个点//Tarjan算法求scc/... ...
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2020-05-08 18:02:50
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这道题本来没啥好说的，但细节实在比较多，被坑了好多次。首先输入的是格子图，需要转化成点图，具体操作是最坑的一个点在于，平时写宽搜的时候，遇到出边界或者不能访问的点时，都是直接进入下一层循环(continue)，但在这道题中，由于可以走1~3步，那么当路径上出现障碍时，则不能进行下一轮循环，需要break。代码：#include<bits/stdc++.h>#defineMAX55usi
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2020-05-08 16:22:54
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 分类：目的是为了确定一个点的类别，具体哪些类别是已知的，常用的算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类：是将一系列点分成若干类，事先没有类别的常用K-means算法，是一种无监督学习。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 ...
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2020-05-07 18:15:01
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因为QT的三维显示模块QtDataVisualization已经对个人开发免费开放了，所以在制作点云，地图，表格之类的东西的时候，其实我们都不需要使用QtCharts或者QOpenGL模块了。直接使用QtDataVisualization模块非常的方便。 正好最近需要制作一个点云显示器，我就按照官方 ...
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2020-05-07 09:33:48
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题目：https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/ 给你 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, ...
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2020-05-06 22:05:16
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前言 由于这篇题解思路并没有什么区别，所以这篇题解的意义在于稍稍更细致地讲下思路和卡常方法。~~估计也只有我常数这么大了~~ 思路 第一感 由于题目要查询到一个点距离为$k$以内的所有点的权值和，一个显然的想法就是对每个点开一个线段树维护权值和，下标维护距离，然后暴力查询。显然这是$MLE+TLE$ ...
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2020-05-06 20:09:16
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题目大意：一棵树，然后选k个点，让每个点到根节点的距离之和最大。 题解：求每个点对答案的贡献，假设第i个点的深度为dep,它所具有的子树的大小为tmp，那么他对答案的贡献为dep-tmp，为什么是这样呢？当我们选了一个点c的时候，那么他的子节点一定都被选过了，因为如果没有选过的话，我们完全可以选择它 ...
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2020-05-06 10:32:31
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