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7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 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。 但是这里要是暴力能过我还说什么莫队算法呢？(orz...) 假设一开始，指针区间(0,0)，对于一个查询，我们将指针Left逐步更新成新的L，Right更新成新的R。 ，下面介绍一下如何用莫队算法解决这道题。 return x.L / block - y.L / block; return x.R - y.R;//同一块内时 } } 经过分块之后，时间复杂度达到了O(nlogn)，这就是莫队算法 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
91730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。 不难发现，莫队只支持离线区间询问，对于在线问题，我们并不能采用莫队来解决。 带修莫队 一般的莫队是不支持修改的，但是如果我们稍微修改一下，就可以让莫队资瓷修改啦~ 就像 DP 一样，可以强行加上一维时间维, 表示这次操作的时间。 时间维表示经历的修改次数。 例题：AT1219 歴史の研究 Solution 回滚莫队类似于普通莫队进行排序。
78210编辑于 2022-09-19 - 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 。
60420发布于 2020-08-27 - 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。 在第 4 秒开始时，提莫再次攻击艾希，使得艾希获得另外 2 秒的中毒时间。 所以最终输出 4 秒。 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。
46210编辑于 2021-12-22 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
24400发布于 2021-09-11 - 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？ 树上莫队 有了这个有什么用呢？
92530发布于 2018-07-04 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
莫队学习总结
1.2 莫队思想 介绍莫队之前，先介绍本题的另外一种做法： 类似双指针的方式，设当前要统计的区间为 L 到 R ,设置两个指针记录上一次统计的区间为 X 到 Y ,那么只要控制指针，将 X 向 L ，Y 2.2 带修改的莫队代码 以AcWing 2521. 数颜色为例。 下面讲解带回滚的莫队的核心思想： 2.2 带回滚的莫队思想 由于分块后，每一块是相对独立的，所以我们只考虑查询的左端点都在某一个块时，此时有两种情况：右端点在块内，右端点在块外。 莫队维护计算所有询问。 下面以例题为例，分析一下如何处理二次离线莫队。
93550编辑于 2022-08-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
92510发布于 2019-11-08 - 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freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
34720编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
25620编辑于 2023-03-09 - 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< 可以用莫队切 add/sub 的时间不是O(1)或者说即便是O(1)但是常数巨大, 更确切讲, 莫队四句中扩展或者删除一个点对答案的影响取决于当前区间的长度. 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. 下面考虑一下这种裸的不带修莫队的做法的复杂度. 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freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
53410编辑于 2021-12-06 - 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
60530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。
77020编辑于 2022-09-16 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
莫凡《机器学习》笔记
机器学习方法 1.1 机器学习 通常来说, 机器学习的方法包括: 监督学习 supervised learning：（有数据有标签）在学习过程中，不断的向计算机提供数据和这些数据对应的值，如给出猫、狗的图片并告诉计算机哪些是猫哪些是狗，让计算机去学习分辨 非监督学习 unsupervised learning：（有数据无标签）例给猫和狗的图片，不告诉计算机哪些是猫哪些是狗，而让它自己去判断和分类。不提供数据所对应的标签信息，计算机通过观察数据间特性总结规律 半监督学习 semi-supervised le
1.6K40发布于 2018-04-18
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