【下载地址】 《算法竞赛入门经典（第2版）》是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C++语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。...全书内容分为12 章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C++与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容...，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。...书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。...《算法竞赛入门经典（第2版）》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）和ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICPC）的训练资料，也可作为IT工程师与科研人员的参考用书
加权并查集 UVa11987 Almost Union-Find 并查集；需要一点技巧 LA5908 Tracking RFIDs 规模不大，不用高级数据结构 LA3977 Summits 用数据结构加速算法...组合计数 LA5698 Draw a Mess 线段树可以做，但并查集更好 LA4013 A Sequence of Numbers 转化为区间问题；预处理 LA5915 Flights 字符串算法...Trie的性质 例题13 LA3026 Period KMP算法的失配函数 例题14 LA4670 Dominating Patterns AC自动机 例题15 UVa11468 Substring AC...自动机上的算法 例题16 UVa11019 Matrix Matcher 二维匹配；AC自动机 例题17 UVa11107 Life Forms 后缀数组+height数组 例题18 LA4513 Stammering...；数学期望；数学推导 LA4769 Fuzzy Google Suggest 模糊查找 LA4975 Casting Spells 有难度；需要配合其他数据结构 LA5766 GRE Words 用串算法加速动态规划
假设我们已经计算出这k个开区间.考虑下面的算法: 每一个区间有两个端点.将每一个区间的左右端点分别看作一个事件.按照坐标优先级第一从小到大.坐标相同的按照右端点优先原则排序.
分块入门九题 code by Livinfly 原文连接：「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer - 分块 - hzwer.com 开始前，先%%hzwer大佬 主要是贴我的代码，和发现的一些问题...分块入门九题的题目：题库 - LibreOJ (loj.ac) 我在LOJ上提交都有记录，用户名为Livinfly，如有需要也可以去LOJ查看通过记录。...time: " << 1000.0 * ((clock() - t1) / CLOCKS_PER_SEC) << "ms\n"; return 0; } 做法2 - 普通莫队 + 值域分块 数列分块入门
SuperSale 01背包 531 – Compromise LCA 10465 – Homer Simpson 全然背包 10285 – Longest Run on a Snowboard 滑雪 经典记忆化搜索
算法竞赛的目的是找到解决问题的答案，不是比谁的答案更高级!!!...- b; 方法三 a=a^b; b=a^b; a=a^b; 方法四 int t; t = a; a = b; b = t; */ 这个交换数据的题目还有两种，一种使用指针，还有是用函数，在算法竞赛中
PS：有时候，按下回车键，不一定意味着输入结束，在windows环境下，我们输入完成后，还要按下 ctrl + z，这个时候代表输入结束，Linux环境下，按下...
选自3dbabove 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示，介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体，并提供了完整的实现代码。...找到生成最小值的一组参数的算法被称为优化算法。我们发现随着算法复杂度的增加，则算法倾向于更高效地逼近最小值。...我们将在这篇文章中讨论以下算法： 随机梯度下降法 动量算法 RMSProp Adam 算法 随机梯度下降法 我的「Logistic 回归深入浅出」的文章里介绍了一个随机梯度下降如何运作的例子。...Adam 算法 Adam 算法将动量和 RMSProp 的概念结合成一种算法，以获得两全其美的效果。公式如下： ?...总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。
机器学习算法竞赛实战-竞赛问题建模 更新《机器学习算法竞赛实战》一书的阅读笔记，更多详细的内容请阅读原书。...本文的主要内容包含： 竞赛问题建模 针对具体问题的建模分为3个部分： 赛题理解 样本选择 线下评估策略 赛题理解 业务背景：深入业务、明确目标 数据理解：数据基础层、数据描述层；前者关注：字段来源、取数逻辑...准确方法 解决数据集过大或者正负样本不均衡的方法： 简单随机抽样：有放回和无放回 分层采样：评分加权处理（对不同的类别进行加权）、欠采样（随机欠采样、Tomek Links）、过采样（随机过采样、SMOTE算法
8*8的棋盘给你四个点的整体的始末状态（貌似不需要一一对应） 移动方式为十字移动，并且在遇到别的棋子的时候，能够一次跳两格。 问是否能在8步之内到达目标位置
邻接表，h[]忘记初始化。多组数据时，idx未初始化（会造成数组越界） 当使用并查集时，注意自己写的并查集是不是fa[x]随时都是x的祖宗，若不是，记得要用Ge...
克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树 。
SPFA 算法是 Bellman-Ford算法 的队列优化算法的别称，通常用于求含负权边的单源最短路径，以及判负权环。SPFA 最坏情况下复杂度和朴素 Bellman-Ford 相同，为 O(VE)。...（百度百科） 这也是为什么在算法竞赛中我们很少使用bellman-ford算法的原因 SPFA 一般：O(m) 线性 最坏:O（nm） int n; // 总点数 int h[N], w[N]
SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。...缺点：计算量大 二，决策树（有监督算法，概率算法） a. 只接受离散特征，属于分类决策树。 b....决策树算法可以看成是把多个逻辑回归算法集成起来。 三，随机森林（集成算法中最简单的,模型融合算法） 随机森林如何缓解决策树的过拟合问题，又能提高精度？ a....七，K-means K均值（无监督算法，聚类算法，随机算法） a. 最常用的无监督算法 b. 计算距离方法：欧式距离，曼哈顿距离 c....g. k-means算法最终肯定会得到稳定的k个中心点，可以用EM(Expectation Maximum)算法解释 h. k-means算法k个随机初始值怎么选？
作者：安晟，Datawhale成员，CV算法工程师 最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。...于是，一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。
牛牛有4根木棍,长度分别为a,b,c,d。羊羊家提供改变木棍长度的服务,如果牛牛支付一个硬币就可以让一根木棍的长度加一或者减一。牛牛需要用这四根木棍拼凑一个正方...
向上的箭头代表提高阶段需掌握的算法。 奖杯代表NOI级 Q.E.D.
Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。...该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。...（百度百科） Floyd算法用于求多源汇最短路问题，通俗来讲就是求图中任意两点间的最短距离 时间复杂度: O(n^3) 初始化： for (int i = 1; i <= n; i ++ )...(int j = 1; j <= n; j ++ ) if (i == j) d[i][j] = 0; else d[i][j] = INF; // 算法结束后
匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。...（百度百科） 匈牙利算法用于求二分图的最大匹配问题 时间复杂度：O(mn),实际运行时间一般小于O(mn) int n1, n2; // n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数...int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储所有边，匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边 int match[N];
1 支持向量机 知识点：SVM模型推导、核函数、SMO算法 问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？...使用SMO算法训练的线性分类器并不一定能得到训练误差为0的模型。这是由于我们的优化目标变了，并不再是使训练误差最小。 一个带有训练误差，但是参数较小的点将成为更优的结果。...常用的决策树算法有ID3，C4.5，CART，它们构建所使用的的启发式函数各是什么？除了构建准则之外，它们之间的区别于联系是什么？...预剪枝具有思想直接、算法简单、效率高等特点，适合解决大规模问题。但如何准确地估计何时停止树的生长，针对不同问题会有很大差别，需要一定经验判断。...后剪枝的核心思想是让算法生成一颗完全生长的决策树，然后从最底层向上计算是否剪枝。剪枝过程将子树删除，用一个叶子结点替代，该结点的类别同样按照多数投票的原则进行判断。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
