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x³+y³+z³=3解问题（莫德尔挑战）
https://arxiv.org/abs/2007.01209 https://github.com/AndrewVSutherland/SumsOfThreeCubes 已经获得的三组解 第四组解未知
80530发布于 2021-04-14 - 来自专栏mathor
莫队算法
概述 莫队算法是由莫涛提出的算法，可以解决一类离线区间询问问题，适用性极为广泛。同时将其加以扩展，便能轻松处理树上路径询问以及支持修改操作。 Example input： 5 2 3 1 2 3 2 2 1 2 2 4 1 5 Example output： 0 //没有 1 //2 0 //没有（2太多了，也不算） 解法 ，下面介绍一下如何用莫队算法解决这道题。 6 8 对于n=9，我们以sqrt(n)为每个块block的大小，这里block=3，那么我们把1~3分成一组、4~6、7~9，对于每一个询问(L,R)，我们以L的范围来决定这个询问在哪个块，然后每一个单独的块内 a : gcd(b,a % b); } } 莫队算法 莫队的精髓就在于，离线得到了一堆需要处理的区间后，合理的安排这些区间的计算次序以得到一个较优的复杂度 复杂度分析 分块相同时，右端点递增是
91630发布于 2018-09-19 - 来自专栏OI
浅谈莫队
浅谈莫队 简介 莫队算法是由莫涛提出的算法。在莫涛提出莫队算法之前，莫队算法已经在 Codeforces 的高手圈里小范围流传，但是莫涛是第一个对莫队算法进行详细归纳总结的人。 莫涛提出莫队算法时，只分析了普通莫队算法，但是经过 OIer 和 ACMer 的集体智慧改造，莫队有了多种扩展版本。 莫队算法可以解决一类离线区间询问问题，适用性极为广泛。 可以用和普通莫队类似的方法排序转移，做到 O(N^{\frac{5}{3}})。 这一次我们排序的方式是以 N^{\frac{2}{3}} 为一块，分成了 N^{\frac{1}{3}} 块，第一关键字是左端点所在块，第二关键字是右端点所在块，第三关键字是时间。 } 中，右端点也是 N^{\frac{1}{3}} 种，一共 N^{\frac{1}{3}} 种，每种乘上移动的复杂度 O(N)，总复杂度 O(N^{\frac{5}{3}})。
78010编辑于 2022-09-19 - 来自专栏Czy‘s Blog
提莫攻击
提莫攻击 在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄，他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 现在，给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间，你需要输出艾希的中毒状态总时长。 你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击，并立即使艾希处于中毒状态。 示例 输入: [1,4], 2 输出: 4 原因: 第 1 秒初，提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒钟，直到第 2 秒末结束。 第 4 秒初，提莫再次攻击艾希，使得艾希获得另外 2 秒中毒时间。 所以最终输出 4 秒。 输入: [1,2], 2 输出: 3 原因: 第 1 秒初，提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。 但是第 2 秒初，提莫再次攻击了已经处于中毒状态的艾希。 由于中毒状态不可叠加，提莫在第 2 秒初的这次攻击会在第 3 秒末结束。 所以最终输出 3 。
60120发布于 2020-08-27 - 来自专栏全栈程序员必看
全局莫兰指数_空间自相关 | 莫兰指数
在地理统计学科中应用较多，现已有多种指数可以使用，但最主要的有两种指数，即Moran的I指数和Geary的C指数，也就是我们常说的莫兰指数和G统计量。 ---- 今天我们就先了解一下度量空间相关性的一个重要指标之一的莫兰指数。 莫兰指数分为全局莫兰指数和局部莫兰指数。 // 值的分布 // 莫兰指数是一个有理数，通过方差归一化操作之后，其值将分布在[-1,1]之间，用来判别空间是否存在自相关。当值大于0时，表示数据呈现空间正相关，其值越大空间相关性越明显。
2.7K10编辑于 2022-09-12 - 来自专栏软件工程
提莫攻击
在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄，他的攻击可以让敌方英雄艾希进入中毒状态。现在，给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间，你需要输出艾希的中毒状态总时长。 你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击，并立即使艾希处于中毒状态。 示例1: 输入: [1,4], 2 输出: 4 原因: 在第 1 秒开始时，提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。 示例2: 输入: [1,2], 2 输出: 3 原因: 在第 1 秒开始时，提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒钟，直到第 2 秒钟结束。 但是在第 2 秒开始时，提莫再次攻击了已经处于中毒状态的艾希。 由于中毒状态不可叠加，提莫在第 2 秒开始时的这次攻击会在第 3 秒钟结束。 所以最终输出 3。 你可以假定提莫攻击时间序列中的数字和提莫攻击的中毒持续时间都是非负整数，并且不超过 10,000,000。
46010编辑于 2021-12-22 - 来自专栏数据结构与算法
树上莫队算法
简介 树上莫队，顾名思义就是把莫队搬到树上。 像这种不带修改数颜色的题首先想到的肯定是树套树莫队，那么如何把在序列上的莫队搬到树上呢？ 它的核心思想是：当访问到点$i$时，加入序列，然后访问$i$的子树，当访问完时，再把$i$加入序列 煮个栗子，下面这棵树的欧拉序为 $1\ 2\ 3\ 4\ 4\ 5\ 5\ 6\ 6\ 3\ 7\ 7 树上莫队 有了这个有什么用呢？ 比如当询问为$4,7$时，$(ed[4],st[7]) = 4\ 5\ 5\ 6\ 6\ 3\ 7\ $。大家发现了什么？没错！
92430发布于 2018-07-04 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
莫队学习总结
数据范围 1≤N≤50000 1≤M≤2×10^5 1≤L≤R≤N 输入样例： 6 1 2 3 4 3 5 3 1 2 3 5 2 6 输出样例： 2 2 4 1.1 暴力做法 我们先来思考最暴力的方法 输入样例： 6 5 1 2 3 4 5 5 Q 1 4 Q 2 6 R 1 2 Q 1 4 Q 2 6 输出样例： 4 4 3 4 2.1 思想 在基础莫队的基础上由于有修改操作，所以需要再增加一维代表时间 输入样例： 8 2 105 2 9 3 8 5 7 7 1 2 1 3 1 4 3 5 3 6 3 7 4 8 2 5 3 8 输出样例： 4 4 4.1 树变序列思想 这道题其实就是将基本莫队那道例题搬到了树上 莫队维护计算所有询问。 数据范围 1≤n,m≤10^5, 0≤k≤14, 0≤a_i<2^{14}1≤l<r≤n 输入样例： 5 3 2 1 1 4 7 7 1 5 1 3 3 5 输出样例： 8 2 2 核心思想 莫队的本质其实就是调整查询的顺序使得局部查询具有单调性
93550编辑于 2022-08-11 - 来自专栏孟永辉
蔚来莫学特斯拉
「东施效颦」的故事，纵然是在当时当下的情境之下，依然还是在不断地发生着。借鉴别人的先进经验，为我所用，并没有错。但是，如果将别人的所谓的先进的经验照搬照抄，甚至将此看成是推卸责任，掩盖事实的方式和方法，是无论如何都无法原谅的。即使是无法原谅，但是，这样的事例却无时无刻不再我们的身边发生着。
35720编辑于 2022-06-30 - 来自专栏用户7721898的专栏
莫慌莫慌，看这里！
如下所示 进入急救模式 进入内核模式
1.7K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏Python | Blog
糗事百科_多进程_demo(3)
self.content_q.task_done() def run(self): self.get_url() process_list = [] for i in range(3)
44820发布于 2019-07-31 - 来自专栏ACM算法日常
莫队新科技——二次离线莫队入门
缘起 掌握莫队核心科技，来入坑一下二次离线莫队~ 本文的例题是 洛谷 P4887 模板 莫队二次离线（第十四分块(前体)） 分析 珂朵莉给了你一个序列a，每次查询给一个区间 [l,r] 查询 l<=i< 4 8 0 2 4 5 3 5 1 4 2 5 1 5 输出样例 0 1 2 3 4 1≤n,m≤1e5,0≤ai,k<16384 首先，二次离线莫队的前置技能是 【1】《优雅的暴力——莫队算法》 二次离线莫队依旧是莫队嘛，所以肯定先要按莫队的套路来，我们先不考虑什么二次离线莫队，先用不带修莫队来切. 将(1)式右侧用前缀写为差分形式（此处可以回忆一下我们说的二次离线莫队的适用范围） ? 上面的（3）式是以右端点右移动举例的. 其中 指的是 中和x异或之后恰好有k个比特位1的元素的个数. 纵观这个处理方法，不就是将跑不带修莫队过程中会遇到的所有8种贡献再次离线出来吗? 因为这是再一次离线（莫队本身有一次离线），所以这个算法才叫做二次离线莫队.
1.1K30发布于 2020-05-11 - 来自专栏全栈程序员必看
【ArcGIS】基础教程：全域莫兰指数与局域莫兰指数的计算
莫兰指数（Moran’s I）是研究变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性的一个重要研究指标，在本文中，我们将探讨局域（Anselin Local Moran I）与全域两种莫兰指数（Moran 全域莫兰指数 首先请注意，在Arcgis中计算莫兰指数时只能使用矢量数据进行计算。所以如果需要计算一个栅格数据的莫兰指数的话，建议先转换成矢量数据再进行计算。 计算全域莫兰指数的工具为【工具箱——Spatial Statistics Tools——分析模式——空间自相关（Moran I）】 输入要素与需要计算莫兰指数的字段 关于生成报表，建议勾选， 关于【空间关系的概念化】的选择，指路虾神的文章→白话空间统计之五：空间关系的概念化（上） 局域莫兰指数 局域莫兰指数与全域莫兰指数的计算使用的并不是同一个工具，作者刚刚开始用Arcgis计算局域莫兰指数时也迷惑了一下 hhh 计算局域莫兰指数的工具在【工具箱——Spatial Statistics Tools——聚类分布制图——聚类和异常值分析（Anselin Local Moran I）】 与全域莫兰指数几乎同样的设置
13.6K11编辑于 2022-09-07 - 来自专栏数据结构与算法
带修改莫队算法
老师讲课的时候就提到过带修改莫队在线莫队树上莫队树上带修改莫队……但是一直都没有做到过有关的题， 今天有幸做了一道裸的带修改莫队的题， 那就来分享一下自己的经验 带修改的莫队 首先我们要知道，普通的莫队算法是不资瓷修改操作的 ，就改过去 反之如果改多了就改回来 说的听绕口的 比如，我们现在已经进行了3次修改，本次查询是在第5次修改之后，那我们就执行第4,5次修改 这样就可以避免修改操作对答案产生的影响了 code 题目链接 } swap(C[now].val,a[C[now].pos]); //这里有个很巧妙的操作 //对于一个操作，下一次需要为的颜色是本次被改变的颜色 //比如，我把颜色3改为了 7，那么再进行这次修改的时候就是把7改为3 //所以直接交换两种颜色就好 } void MoQueue() { int l=1,r=0,now=0; for(int i=1; 综上莫队算法的排序保证时间复杂度是 的 带修改莫队算法的时间复杂度证明 以下内容借鉴自洛谷题解 原版莫队是将区间(l,r)视为点(l,r)，带修改的即加一维时间轴(l,r,t) 对于t轴的移动可以保存每次修改
1K70发布于 2018-04-12 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
莫凡《机器学习》笔记
其他的l3, l4 也都是换成了立方和4次方等等. 形式类似. 用这些方法,我们就能保证让学出来的线条不会过于扭曲. ? （3）dropout 3.6 加速神经网络训练 (Speed Up Training) Stochastic Gradient Descent (SGD) ：将数据分批处理 Momentum：传统的权重参数 接着根据 a2 我们到达 s3 并在此重复上面的决策过程. Q learning 的方法也就是这样决策的。 ? 看完决策, 我看在来研究一下这张行为准则 Q 表是通过什么样的方式更改, 提升的. 我们重写一下 Q(s1) 的公式, 将 Q(s2) 拆开, 因为Q(s2)可以像 Q(s1)一样,是关于Q(s3) 的, 所以可以写成这样, 然后以此类推, 不停地这样写下去, 最后就能写成这样, 可以看出 4.10 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 平行训练：采用Actor-Critic形式，拷贝多个副本平行训练，综合考量所有后再进行下一步 多核训练：在不同的核上并行运算
1.6K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏ACM算法日常
优雅的暴力——莫队算法
输入输出样例 输入 #1复制 6 4 3 1 3 2 1 1 3 1 4 2 6 3 5 5 6 输出 #1复制 6 9 5 2 说明/提示 【数据范围】 对于 100% 的数据，1≤n,m,k≤5e4 就是 18-7=11 于是, [3, 6]的答案就是[2,5]的答案减去a[2]加上a[6], 所以[3, 6]的答案是 18-8+4=14 其他区间以此类推 下面把上面的举例抽象化一下 ? 注意，这并不是 C++ stl 的pair<int, int> 的排序规则, 因为比如[3, 7]和[4, 6], 3和4如果在同一个分块的话，则[4, 6] 依旧排在[3, 7]的前面，但是如果按照C ++ stl pair<int,int> 的排序规则的话，则[4, 6]应该排在[3, 7]的后面, 所以两种排序规则并不相同. isdigit(c)) { if (c == '-') f = -1; c = gc(); } while(isdigit(c)) x = (x << 3) + (x << 1) + (
1.2K10发布于 2020-04-24 - 来自专栏数据结构与算法
莫比乌斯反演0
弃坑 莫比乌斯函数 定义 设函数 为莫比乌斯函数 性质 为积性函数 (非常重要！！) 莫比乌斯反演 公式 如果 那么 证明 莫比乌斯函数的计算方法 因为 为积性函数 那么可以利用线性筛来计算 #include
1.1K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏孟永辉
莫拿clubhouse说事儿
莫拿clubhouse说事儿！ —完—
42330发布于 2021-03-23 - 来自专栏数据结构与算法
codechef QCHEF(不删除莫队)
维护好每个数出现的左右位置之后直接上不删除莫队就行了 #include<bits/stdc++.h> const int MAXN = 1e5 + 10, INF = 1e9 + 7; using namespace ll - 1, pre = 0, now = 0; memset(tr, 0, sizeof(tr)); memset(r, 0, sizeof(r)); memset(tl, 0x3f , sizeof(tl)); memset(l, 0x3f, sizeof(l)); for(auto &x : v) { //memset(l, 0x3f, sizeof(l
60430发布于 2019-03-04 - 来自专栏OI
浅谈莫比乌斯反演
浅谈莫比乌斯反演 那些各种各样的性质与定理,大多是前人几年甚至几十年才得出来的,哪里是你几天就能理解并证明的。 简介 莫比乌斯反演是数论中的重要内容。 对于一些函数 f(n)，如果很难直接求出它的值，而容易求出其倍数和或约数和 g(n)，那么可以通过莫比乌斯反演简化运算，求得 f(n) 的值。 --OI Wiki 莫比乌斯函数 定义 \mu(d)=\begin{cases}1&d=1\\(-1)^k&d=\prod_{i=1}^kp_i\text{且}p_i\text{为互不相同的质数}\ 性质 莫比乌斯函数是积性函数，并且有以下性质： \sum\limits_{dn}\mu(d)=\begin{cases}1 & n=1\\0 & n\not = 1\end{cases} \sum\ limits_{dn}\frac{\mu(d)}{d}=\frac{\phi(n)}{n} 求法 由于莫比乌斯函数是典型的积性函数，所以也可以用欧拉筛筛出来。
76720编辑于 2022-09-16
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