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搜索关键字:sigma    ( 715个结果
bzoj3769
树形dp %%%popoqqq 设dp[i][j]表示当前i个节点的树,深度小于等于j的树的个数 那么dp[i][j] = sigma(dp[k][j-1]*dp[n-k-1][j-1]) 比较好理解 然后记忆化搜索就行了 这个dp状态感觉挺巧妙的,以前没见过 #include<cstdio> #i ...
分类:其他好文   时间:2017-09-13 19:22:06    阅读次数:170
bzoj2431: [HAOI2009]逆序对数列(DP)
一眼题...f[i][j]前i个数有j个逆序对的数量 f[i][j]=sigma(f[i-1][j-k]){1<=k<=i} 维护一个前缀和即可 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cstdio> #incl ...
分类:其他好文   时间:2017-09-03 22:09:02    阅读次数:161
ICO成本价
【当前ICO成本价】仅供参考;ICOcoin 成本价1元SNT 成本价0.26元UGT 成本价2.7元PAY 成本价6元OMG 成本价2.6元YOYO 成本价 0.17元BNT 成本价26元BAT 成本价0.25元EOS 首次成本价7元AE 成本价2元COS成本价:9.9元Achain成本价:0.1 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-03 17:54:36    阅读次数:243
bzoj1044
二分+贪心+动态规划 第一问就是二分+贪心,和跳石头挺像的 第二问是dp,dp[i][j]表示第i次切割切到了第j段木棍,转移就是dp[i][j] = sigma(dp[i-1][k]), sum[j]-sum[k]<=ans,ans是最大长度,这里第j段木棍表示现在正在分割1-j这些木棍。很明显这 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-01 12:48:01    阅读次数:102
【树状数组区间修改区间求和】codevs 1082 线段树练习 3
http://codevs.cn/problem/1082/ 【AC】 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef long long ll; 4 const int maxn=2e5+2; 5 int n; 6 ll a[m ...
分类:编程语言   时间:2017-08-26 22:12:04    阅读次数:226
bzoj2060
树形dp dp[x][0]表示x点父亲没选,dp[x][1]表示x点父亲选了,然后dp[x][0]=max(sigma(dp[c[x]][0]),sigma(dp[c[x]][1])) dp[x][1]=sigma(dp[c[x][0]]) 答案就是dp[1][0] 根没有父亲 #include<b ...
分类:其他好文   时间:2017-08-26 14:24:33    阅读次数:162
【CodeForces】841C. Leha and Function(Codeforces Round #429 (Div. 2))
【题意】定义函数F(n,k)为1~n的集合中选择k个数字,其中最小数字的期望。 给定两个数字集A,B,A中任意数字>=B中任意数字,要求重组A使得对于i=1~n,sigma(F(Ai,Bi))最大。 【算法】数学结论+数学期望+排序 【题解】很无奈,这题放在div2 C,难以推导的期望公式,广为人知 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-23 15:00:59    阅读次数:240
【算法导论】第六章、堆排序
基本过程: 1、保持最大堆的性质:假设两个子堆都满足,只需要根节点依次换下去,复杂度O(lg n) 2、初始化堆:后半段都是叶子,在前半段从后往前,依次执行上述最大堆性质的操作,名义复杂度是O(n lg n),但是有更精确的计算, 在高度为h的节点为O(h), 因此为 n\sigma (h / 2^ ...
分类:编程语言   时间:2017-08-22 23:07:02    阅读次数:220
异常点检测算法
基于统计学的方法 一、基于正态分布的一元离群点检测方法 假设有 n 个点$(x_1, ...,x_n)$, 那么可以计算出这n个点的均值$\mu$和方差$\sigma$.均值和方差分别被定义为: 在正态分布的假设下,区域$\mu +- 3 \sigma$包含了99.7% 的数据,如果某个值距离分布的 ...
分类:编程语言   时间:2017-08-22 19:51:23    阅读次数:203
sklearn.naive_bayes中Bernoulli NB几种朴素贝叶斯分类器
区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设,即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足, 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值,通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省,一般对样本的概率做Laplace平滑:(a=1时) 三 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 00:19:05    阅读次数:731
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