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    队算法

    概述  队算法是由涛提出的算法,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),这就是队算法...a : gcd(b,a % b); } } 队算法  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

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    浅谈

    浅谈队 简介 队算法是由涛提出的算法。在涛提出队算法之前,队算法已经在 Codeforces 的高手圈里小范围流传,但是涛是第一个对队算法进行详细归纳总结的人。...涛提出队算法时,只分析了普通队算法,但是经过 OIer 和 ACMer 的集体智慧改造,队有了多种扩展版本。 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,队只支持离线区间询问,对于在线问题,我们并不能采用队来解决。...带修队 一般的队是不支持修改的,但是如果我们稍微修改一下,就可以让队资瓷修改啦~ 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 回滚队类似于普通队进行排序。

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    攻击

    攻击 在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提” 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,给出提对艾希的攻击时间序列和提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,提开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。...但是第 2 秒初,提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 。

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    攻击

    在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提” 的英雄,他的攻击可以让敌方英雄艾希进入中毒状态。现在,给出提对艾希的攻击时间序列和提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,提开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。...在第 4 秒开始时,提再次攻击艾希,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。...你可以假定提攻击时间序列中的数字和提攻击的中毒持续时间都是非负整数,并且不超过 10,000,000。

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    队新科技——二次离线队入门

    缘起 掌握队核心科技,来入坑一下二次离线队~ 本文的例题是 洛谷 P4887 模板 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, 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....二次离线队依旧是队嘛,所以肯定先要按队的套路来,我们先不考虑什么二次离线队,先用不带修队来切....下面考虑一下这种裸的不带修队的做法的复杂度....纵观这个处理方法,不就是将跑不带修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(队本身有一次离线),所以这个算法才叫做二次离线队.

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    四行代码让你的python挑战吴亦rap

    都说python除了生孩子什么都能做 那么作为一个成熟的python,听说读写是一个必备的技能,如果能让python对指定内容进行阅读,实现语音播报功能,再结合一把具有盲文的键盘,盲人编程指日可待,再或者使用...python进行一段rap,挑战一下吴亦的地位也不是不可以 ?...1.pyttsx3库 这边只需要调用pyttsx3库来编码,安装很简单cmd里输入pip install pyttsx3即可,下面只需要四行代码,即可完成python对指定内容的播报 import pyttsx3...音量调整 觉得音量小的话可以直接使用使用setProperty中的'volume'参数进行调整 engine.setProperty('volume', volume-0.25) 3.挑战吴亦 最后,...直接用这四行代码,挑战一下吴亦,附上python配音版视频,可以直接跳到视频第31秒 import pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say("碍,碍,碍,

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    【ArcGIS】基础教程:全域兰指数与局域兰指数的计算

    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)与全域两种兰指数(Moran...全域兰指数 首先请注意,在Arcgis中计算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兰指数的话,建议先转换成矢量数据再进行计算。...计算全域兰指数的工具为【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) 局域兰指数 局域兰指数与全域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计算局域兰指数时也迷惑了一下...hhh 计算局域兰指数的工具在【工具箱——Spatial Statistics Tools——聚类分布制图——聚类和异常值分析(Anselin Local Moran I)】 与全域兰指数几乎同样的设置

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    带修改队算法

    老师讲课的时候就提到过带修改队在线队树上队树上带修改队……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队的题, 那就来分享一下自己的经验 带修改的队 首先我们要知道,普通的队算法是不资瓷修改操作的..., 不过后人对队算法加以改进 发明了资瓷修改的队算法 思路: 在进行修改操作的时候,修改操作是会对答案产生影响的(废话) 那么我们如何避免修改操作带来的影响呢?...在记录查询操作的时候,需要增加一个变量来记录离本次查询最近的修改的位置 然后套上队的板子,与普通队不一样的是,你需要用一个变量记录当前已经进行了几次修改 对于查询操作,如果当前改的比本次查询需要改的少...综上队算法的排序保证时间复杂度是 的 带修改队算法的时间复杂度证明 以下内容借鉴自洛谷题解 原版队是将区间(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...,如果修改在(l,r)间则更新 分块方法可以参照原版队,先将l分块,再讲r分块,同一块的按t排序 块大小为 可以达到最快的理论复杂度 ,证明如下 设分块大小为a,队算法时间复杂度主要为t轴移动,

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    优雅的暴力——队算法

    而分块这种思想又诞生了诸如块链、块状树、队这些算法. 本文就入门一下队这种神奇而优雅的暴力算法....在序列中,队算法号称 可以解决一切区间问题 之所以叫队,是因为该算法的发明人是涛大佬 or2 队的思想源于分块,所以队的复杂度是 , 复杂度不算太差,除非毒瘤,不然不会卡队....好了,大家已经大概有个认识,队算法大概就是 离线所有询问然后排序,所以这样的(普通)队不能资瓷修改,下面来讲一下(普通)队算法的细节....据笔者的浅陋之识来看,队分为 不带修队(本文) 带修队,一般是单点修改 树上队 在线(带修或不带修)队 二维队 二次离线队 带修队其实就是在不带修队的基础上添加了一根时间轴, 对当前询问区间进行...比较经典的题就是 bzoj 2120 数颜色 关于树上队,因为队的基石是分块,树上分块的姿势很多,适用于树上队的分块有王室联邦树上分块或者括号序将树强制压成一维然后在括号序上跑序列队,所以树上队一般有两种做法

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    浅谈比乌斯反演

    浅谈比乌斯反演 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 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),那么可以通过比乌斯反演简化运算,求得 f(n) 的值。...--OI Wiki 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 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。

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