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搜索关键字:一个点    ( 5851个结果
leetcode 11 盛最多水的容器
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, 0)。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。说明:你不能倾斜容器,且 n 的值至少为 2。 图 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-13 17:31:44    阅读次数:22
GMOJ 6815. 【2020.10.06提高组模拟】树的重心
6815.【2020.10.06提高组模拟】树的重心 Description 给定一棵大小为 n 的树, 求所有大小为 k 的连通块的编号较小的重心的权值和. Solution 首先, 一个点是重心的充要条件是 : 1.\(siz_u \geq \lceil \frac{k}{2} \rceil\) ...
分类:其他好文   时间:2020-10-10 16:38:59    阅读次数:31
20201002校测
T1 problem: 给定一维空间内若干区间和一些点,要求选出其中某些区间(不能不选)使得存在一个点属于给定点集满足此点被每一个选出区间所包含 求选择的方案数 data range: \(N<=10^5\) solution: 对于每一个点考虑 将点按照位置从小到大排序 如果当前有A个区间包含此点 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-06 19:56:16    阅读次数:28
CF455C Civilization
题意简述 题目链接 给定一n个点、m条边的森林,q次操作,操作分两种:1.给定一个点x,要求x所在的树的直径;2.给定两个点x,y,选取x所在树中的一个点u,y所在树中的一个点v,新增一条边(u,v),合并两棵树,使得合并后的新树的直径最小。 算法概述 对于初始的森林,显然可以dp一遍求出所有树的原 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-05 21:55:02    阅读次数:30
局部加权线性回归
线性回归的一个问题可能是有可能出现欠拟合(如下图所示样本),因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计。如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一些偏差,从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归。在该算法中,我们给待预测点附近的每一个点赋予一定的权重,在这个子 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-24 22:13:45    阅读次数:81
AGC018E
AGC018E [* hard] 给你三个矩形。 三个矩形从左下到右上排开。矩形顶点坐标范围是1e6 \(X,Y\) 依次升序排序。 在三个矩形内先分别选一个点出来,构成 S, T, P,求从 S 走到 T 走到 P 的方案数。 对于所有选点方案,求和。 \(X,Y\le 10^6\) \(\rm ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 22:21:09    阅读次数:36
Codeforces Round #501 (Div. 3)
ABC咕咕咕 D. Walking Between Houses 有 \(n\) 个点第 \(i\) 个的坐标是 \(i\),一次操作可以从当前点走到任意另一个点,问能否走恰好 \(k\) 步,从 $1$ 开始走,从 \(n\) 结束,距离和恰好 \(=s\),给出构造。 \(n \leq 10^9 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 22:17:50    阅读次数:29
NGK简介 NGK是什么?
比特币诞生之初是为了实现一个点对点的加密货币系统,以太坊则是在这个基础上实现了图灵完备的虚拟机让区块链成为一个计算平台,而NGK天生就是一个计算系统。在NGK之上的智能合约就类似于我们电脑上的各种程序。NGK是商用分布式应用设计的一款区块链操作系统,具有可扩展性强、支持大规模商业应用等特点。NGK采 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 19:33:09    阅读次数:21
2018 ICPC Nanjing D. Country Meow ,最小球覆盖,模拟退火
2018 ICPC Nanjing D. Country Meow ,最小球覆盖,模拟退火 题意 给定$N$ 个点,求一个点使得到这$N$个点中最大距离最小,求出这个距离 \[ 1\leq N \leq 100,-100000\leq x_i,y_i,z_i \leq 100000 \] 分析 容易 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 16:46:20    阅读次数:28
Matlab PCA分析
PCA算法主要用于降维,就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中,并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为: 0维-PCA:将所有样本信息都投影到一个点,因此无法反应样本之间的差异;要想用一个点来尽可能的表示所有样本数据,则这个点必定是样本的均值。 1维-PCA:相当于将所有 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 16:36:11    阅读次数:28
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