目的:计算数组长度为 n 的 任意区间内 max or min
线段树 和 RMQ 区别:
1. 线段树处理为 O(n * logn) , 查询 O(logn) , 修改O(logn)
2. RMQ通过 dp预处理 O(n * logn) , 查询 O(1) , 不支持修改
dp 合并 两个区间内 的最值
从小区间开始处理 from(1<<1)to (1<(1<<1) = 2 为两格
两格红色 由 两个一格红色拼成 ,即 (1<<0) = 1设dp[ i ] [ j ] 表示第 i 格起始(包含第 i 格) ,格子长度为 ( 1 << j ) 的 区间最值 (min or max)
j = 1 时,dp[ i ] [ j ] = min( dp[ i ] [ j - 1 ] , dp[ i + (1 << (j-1) ) ] [ j - 1 ]
= dp[ i ] [ j ] = min( dp[ i ] [ 1 - 1 ] , dp[ i + (1 << (j-1) ) ] [ 1 - 1 ]
依次增加 j 的 值,处理的 格子区间 成 y = 2 ^ (j + 1) 函数式增长
j = 2
j = 3
以此类推......
查询时,任意一段 【L, R】区间 可以是两个长度相等区间的 组合
这种组合可以是不重合的
也可能是重合的
这段区间的长度 计算方法是 (int) (log((double)(r-l+1)) / log(2.0))
#include
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define Clear( x , y ) memset( x , y , sizeof(x) );
#define Qcin() std::ios::sync_with_stdio(false);
using namespace std;
const int maxn = (int)1e5 + 5;
const int inf = 1e9 + 7;
typedef long long ll;
typedef pair PII;
int n, m;
int a[maxn];
int dp[maxn][30];
void init_rmq(){
for(int i=1 ; i <= n ; i++){
dp[i][0] = a[i];
}
for(int j=1 ; j < 20 ; j++){
for(int i=1 ; i + (1<> n;
for(int i=1 ; i <= n ; i++){
cin >> a[i];
}
init_rmq();
cin >> m;
int l, r;
for(int i=1 ; i <= m ; i++){
cin >> l >> r;
int k= (int)(log((double)(r-l+1))/log(2.0));
int ans = min(dp[l][k], dp[r-(1<
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推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =