subsequences increasing weighted 1621g
CF1817A Almost Increasing Subsequence
CF1817A 题面翻译 给定长度为 \(n\) 一个序列 \(a\) 以及 \(q\) 次询问,每次询问给出 \(l\) 和 \(r\),找出序列 \(a\) 在 \([l,r]\) 内最长的几乎递增子序列。 对于几乎递增的定义:如果一个序列中不存在连续的三个数 \(x\),\(y\),\(z\) ......
Codeforces Round 685 (Div. 2) B. Non-Substring Subsequence
对于一个长为 \(n\) 的 \(01\) 字符串 \(s\) 有 \(n\) 个询问。第 \(i\) 个询问被 \(l_i, r_i\) 描述 \(1 \leq l_i < r_i \leq n\) 。 对于每个询问,你需要确定 \(s\) 中是否存在一个子序列等同于子串 \(s[l_i \cdo ......
CF261D Maxim and Increasing Subsequence 题解
Maxim and Increasing Subsequence 首先,我们可以发现,当这个重复次数很大的时候,答案就等于序列中出现的不同权值个数。实际上,这个“很大”就可以被当作“大于等于不同权值个数”。 不同权值个数实际上是 \(\min(n,m)\) 级别的,其中 \(n\) 是序列长度,\( ......
洛谷P3607 [USACO17JAN] Subsequence Reversal P 题解
Subsequence Reversal P 思路: 发现,翻转一个子序列,就意味着两两互换子序列里面的东西。 于是我们就可以设 \(f[l][r][L][R]\) 表示: \(\max[1,l)=L,\min(r,n]=R\) 时的最长长度。 则边界为: \(L>R\) 时, \(f=-\inft ......
CFS(二)load_weight与vruntime
前言 在理清楚了CFS的基本实现以后,调度类fair_sched_class中规定了调度器的基本操作集合,cfs_rq实现了被操作的就绪队列。剩下的就是研究操作集合中的具体实现,看看CFS是如何管理这些队列中的进程的。本文主要解释了两个问题: 什么样的任务归CFS管? CFS如何实现队列内部的优先级 ......
Weighted Nonlocal Laplacian on Interpolation from Sparse Data
目录概符号说明WNLL Shi Z., Osher S. and Zhu W. Weighted nonlocal laplacian on interpolation from sparse data. 2017, J. Sci. Comput. 概 针对 graph laplacian 提出的一 ......
[ARC130E] Increasing Minimumm
[ARC130E] Increasing Minimumm ? 考虑模拟一下题目中的过程,发现相当于将原序列按照初始值划分为若干个等价类,然后每次都会先合并等价类然后重排等价类中的所有数并加入 \(I\) 中。这样将 \(I\) 划分成了若干段。 考虑假设我们一共划分出 \(T\) 个段,那么最终每 ......
[CF1580D]Subsequence
D - Subsequence 发现\(f(i,j)\)不好处理,考虑将其转换成另一个函数 考虑笛卡尔树,\(\min(a_i,a_{i+1},...,a_j)\)就是在笛卡尔树上,\(i\)和\(j\)的\(lca\) 那么就可以将问题转移到笛卡尔树上,设\(dp[x][c]\)表示以\(x\)所 ......
TypeError: compute_class_weight() takes 1 positional argument but 3 were given
TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_14395/3700018132.py in <module> 5 class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanc ......
[CF568E] Longest Increasing Subsequence
题目描述 Note that the memory limit in this problem is less than usual. Let's consider an array consisting of positive integers, some positions of which c ......
model.save() model. save_weights ()
model.save_weights('./saved_models/8.h5') model.save()保存了模型的图结构和模型的参数,保存模型的后缀是.hdf5。model. save_weights ()只保存了模型的参数,并没有保存模型的图结构,保存模型的后缀使用.h5。所以使用save_ ......
Codeforces Round 750 (Div. 2) B. Luntik and Subsequences
给一个数组 \(a_1, a_2, \cdots, a_n\) ,定义 \(s = \sum_{i = 1}^{n} a_i\) 。 询问有多少个 \(a\) 的子序列满足 \(\sum a_{i_k} = s - 1\) 。 显然要选出一个 \(1\) 不加入子序列,任意一个 \(0\) 可以加入 ......
UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead.解决办法
87iuiu由于ii from torchvision import models # 旧版本的写法,将在未来的torchvision 0.15版本中被Deprecated model_old = models.resnet50(pretrained=True) # deprecated model ......
Xor-Subsequence (字典树优化DP)
思路 ; 明显的是, 后一个 i 要从前面一个进行更新, 利用dp easy版本 ai <=200, 发现当 n>=300 时, 对他是没有影响的, 这样比较好记录 ans进行更新, 利用数据结构处理 hard 版本 拆位, 利用字典树dp , 把参数变成相同的参数, a[i] 和 i , (比大小 ......
E. Increasing Frequency 最大子段和
题意:给你一个长度为n的数组,再给你一个c,问一次操作后,你最多能让数组中存在多少个c? 操作:选择一个区间,对这个区间加上任意整数。 做法:那么我们转化一下这个一题,就是要选择一个区间,使得该区间里有一个数,他的数量减去c的数量最大。这个其实就是一个最大子段和,我们数据范围内出现过的数每个都跑一遍 ......
F. Coprime Subsequences 莫比乌斯反演
题意: 在洛谷想练练莫反,遇到了这题,所以直接用洛谷的翻译吧 不是我懒,感觉人确实翻译的好。 做法: 很套路性的把函数 f(n),F(n)定义如下。 (我比较习惯用latex) 再根据莫比乌斯反演,我们可以推出 然后我们发现,ans=f(1)。求即可。在求的过程中我还是有个地方没想到。就是求F(i) ......
[ARC122E] Increasing LCMs
[ARC122E] Increasing LCMs Atcoder:[ARC122E] Increasing LCMs 洛谷:[ARC122E] Increasing LCMs Solution 应该意识到这题的核心思想在于构造,想办法将原问题不断划分为子问题。 此题策略的证明不算太难,但以我目前的 ......
Codeforces Round 787 (Div. 3) B. Make It Increasing
给一个长为 \(n\) 的数组 \(a_1, a_2, \cdots, a_n \quad (0 \leq a_i \leq 10^9)\) 。可以执行以下操作任意次: 选择任意一个 \(a_i\) 并且执行 \(a_i = \lfloor \frac{a_i}{2} \rfloor\) 。 输出最 ......
Binary Subsequence
Description 对于所有长度为 \(n\) 的 \(2^n\) 个 01 串,对每个求出形如 000...111 的最长的子序列的长度,求出长度和。 Solution 记 \(a_i\) 表示前 \(i\) 个数中 \(0\) 的个数,\(b_i\)表 示 \(i\) 及其以后 \(1\) ......
abc271e Subsequence Path
E - Subsequence Path 第一眼看过去感觉又是什么魔改BFS的样子,但是感觉不好弄 但是往dp上想就很容易 \(f[i]\)表示走到i的最小代价,按着给出的序列顺序转移即可,转移是O(1)的。 代码非常简单 #include<cstdio> #include<algorithm> # ......
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight
#calculate class weightsclass_weights = class_weight.compute_class_weight( class_weight ='balanced', classes =np.unique(y_train), y =y_train.flatten() ......
【CF1527C】Sequence Pair Weight
题目大意: 给出一个长度为\(n(1\le n\le 10^{5})\)的序列\(a_1,a_2,...,a_n\),计算\(\sum_{1\le l<r\le n}\sum_{l\le i<j\le r}[a_i=a_j]\) \(\sum_{1\le l<r\le n}\sum_{l\le i< ......
[ABC248Ex] Beautiful Subsequences
### 题意 给定排列 $ P_n $ 和整数 $ k $,求满足如下条件的点对 $ (l, r) $ 数量。 * $ 1 \le l \le r \le n $。 * $ \max_{i = l}^rP_i - \min_{i = l}^rP_i \le r - l + k $。 ##### 数据 ......
weighted job schedule 1235
1235. Maximum Profit in Job Scheduling Hard 539662Add to ListShare We have n jobs, where every job is scheduled to be done from startTime[i] to endTim ......
Minimum Edge Weight Equilibrium Queries in a Tree
Minimum Edge Weight Equilibrium Queries in a Tree There is an undirected tree with n nodes labeled from 0 to n - 1. You are given the integer n and a ......
[CF1599A] Weights
## 题目描述 You are given an array $ A $ of length $ N $ weights of masses $ A_1 $ , $ A_2 $ ... $ A_N $ . No two weights have the same mass. You can put ......
[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解
# [ABC318D] General Weighted Max Matching 题解 ## 题意 给定无向有权完全图,求最大权匹配。 ## 思路分析 注意到 $n \le 16$,我考虑状压 DP。 设当前点集 $S$ 中最大权匹配的答案是 $f_S$,我们考虑 $S$ 中“最后”一个点 $p$ ......
[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解
因为 $n$ 很小,所以考虑状压 dp。 令 $sta$ 为一个二进制整数,表示当前第 $i$ 个点有没有被匹配。 那么显然对于每一个 $sta$ 第 $i,j$ 两点未被匹配的都可以用边 $(i,j)$ 来转移到 $sta|(1 #include typedef long long ll; con ......
net.apply(weights_init)的理解
在DCGAN的学习中,[Pytorch官方](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html#weight-initialization)对于权重初始化使用了下列方法 ```python # custom weight ......
CF1864A Increasing and Decreasing
## 思路 首先,给定了一个序列的首项 $a_1$ 和末项 $a_n$ 以及项数 $n$,要求构造一个严格递增,且差严格递减的序列。 因为是构造题,所以可以随便造,考虑差严格递减,所以从后往前构造比较合理。 因为严格递增,所以差至少为 $1$,所以 $a_{n-1}$ 就构造成 $a_n-1$,$a ......