离散化

BZOJ 3585: mex|莫队算法

离线处理，这题完全不用离散化直接无视>n的数就可以了因为大于n的数对答案肯定没有影响代码与BZOJ3339完全一样……似有又水了一题#include #include #include #include
ws_yzy·2016-01-23 18:00

[bzoj1176]mokia （cdq+树状数组）

数据范围应该挺大，几十万，离散化之后也没法用二维数据结构做。话说这是大视野上的vip题。吾等屌丝只有拿来水一下自己OJ上的二维树状数组的模板题了。。反而还慢一点。
u011542204·2016-01-22 20:00

例题5-12 221 Urban Elevations城市正视图

总之就是离散化的应用：整体思路：输入房子时，把左上角的X坐标和右上角X坐标输入到一个新的double数组中，作为一个拥有各个房子共同属性的X坐标，对他进行排序，去重（unique），这样只需要看每一个房子是否在这个区间是否可见就可以了
aozil_yang·2016-01-21 14:00

BZOJ1766 : [Ceoi2009]photo

将坐标离散化后，设$f[i][j][k]$表示区间$[i,j]$纵坐标不小于$k$的部分的最优解。
Claris·2016-01-21 00:00

BZOJ4399 : 魔法少女LJJ

将所有权值离散化，建立权值线段树，维护区间内数字个数以及对数的和，用于比较乘积大小。对于每个连通块维护一棵权值线段树，合并时用线段树合并。
Claris·2016-01-20 01:00

数据挖掘十大经典算法（详解）

算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2)在树构造过程中进行剪枝； 3)能够完成对连续属性的离散化处理
NIeson2012·2016-01-18 15:00

bzoj3622已经没有什么好怕的啦（2）

id=3622题意：见(1)题解：在所有扯淡而大胆的尝试都失败后，0我看了题解，不禁惊讶思路：1.限制过于严格，放松限制2.放松后容斥去重并排除不满足条件的情况3.还是dp而已流程：1.离散化排序，记录
qq_20669971·2016-01-17 11:00

BZOJ 1537: [POI2005]Aut- The Bus|动态规划|树状数组

如果坐标范围小一点就是最普通dp范围大了离散化一下再加上树状数组维护一个前缀的最大值#include #include #include #include #include #include #include
ws_yzy·2016-01-15 10:00

决策树系列（四）——C4.5

预备知识：决策树、ID3   如上一篇文章所述，ID3方法主要有几个缺点：一是采用信息增益进行数据分裂，准确性不如信息增益率；二是不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；三是没有采用剪枝的策略
学会分享~·2016-01-12 21:00

CF#The Union of k-Segments -离散化+树状数组

离散化+树状数组 3S。。。
viphong·2016-01-06 19:00

【bzoj4241】历史研究 分块

分块后，处理出mx[i][j]表示第i块到第j块的答案，cnt[i][j]表示前i块数字j的个数，注意先离散化。然后每次查询，把块外的部分单独处理，块内的部分直接写答案就可以了。#inclu
u012288458·2016-01-06 13:00

主席树学习笔记

当然一般题目中元素范围很大，但是可以用离散化预处理来做到这一点。考虑一个比较高端的做法：令g[i][j]为前i个数中，值为j的数的个数。
jr_mz·2016-01-05 20:00

1227: [SDOI2009]虔诚的墓主人 树状数组+离散化

如果对于一个点，四个方向分别有u,d,l,r棵常青树，那么这棵树对答案的贡献ans[i]=C(u,k)*C(d,k)+C(l,k)*C(r,k)。我们可以发现在两棵常青树之间的墓地，它们的C(l,k)*C(r,k)都是一样的，我们只需要求出C(l,k)*C(r,k)*sigma(C(u,k)*C(d,k))，求和想到树状数组来维护。我们用树状数组来维护当前这一行的C(u,k)*C(d,k)，在逐渐
Phenix_2015·2016-01-05 19:00

[置顶] [颓废史]蒟蒻的刷题记录

1.11227:[SDOI2009]虔诚的墓主人树状数组+离散化3132:上帝造题的七分钟树状数组二维区间加减+查询3038:上帝造题的七分钟2线段树+剪枝1.21047:[HAOI2007]理想的正方形二维单调队列维护最值
Phenix_2015·2016-01-05 19:00

pandas 数据规整

合并数据集使用键参数的DataFrame合并轴向连接合并重叠数据重塑和轴向旋转重塑层次化索引将“长格式”转换为“宽格式”数据转换移除重复数据利用函数或映射进行数据转换替换值重命名轴索引离散化和面元划分检测和过滤异常值随机采样转换指标
liujianfei526·2016-01-05 19:45

BZOJ4388 : JOI2012 invitation

首先通过离散化+线段树将$A+B$个点缩为上下各$O(n)$个点。设已加入集合为$S$，未加入集合为$T$。建立两棵线段树，维护所有在$T$集合中的点，以及从每个点连出去的边。
Claris·2016-01-04 21:00

ChiMerge 算法

基本思想ChiMerge是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。它依赖于卡方检验：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起，直到满足确定的停止准则。
qunxingvip·2016-01-02 20:00

Codeforces Round #337 (Div. 2) 610D

同时对x1，x2离散化并且去重。我们用cov维护x轴上区间的值，len维护的是x轴上cov值大于0的区间的长度和。那么对于每一条线，它与下一条线能形成的面积即为两条线之间的y值差乘以当前的len。注意
onlyAzha·2016-01-02 17:00

POJ 2528 Mayor's posters（线段树区间修改+离散化）

该题是线段树区间修改+离散化的应用。不难想到，每次对一个最长10^7的线段进行线段树的区间修改，最后统计。线段树的复杂度是log10^7，应该不会超时，但是会超内存。
weizhuwyzc000·2016-01-02 11:00

《挑战程序设计竞赛》3.2.5 常用技巧-坐标离散化 AOJ0531（1RE）

AOJ3061http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=0531题意涂色：为了宣传信息竞赛，要在长方形的三合板上喷油漆来制作招牌。三合板上不需要涂色的部分预先贴好了护板。被护板隔开的区域要涂上不同的颜色，比如上图就应该涂上5种颜色。请编写一个程序计算涂色数量，输入数据中，保证看板不会被护板全部遮住，并且护板的边一定是水平或垂直
thudaliangrx·2016-01-01 14:00

bzoj2141: 排队

分析：先将数组离散化一下，然后对于每一次交换考虑两个元素改变是对逆序对总和的影响就好了，在查找当前值x对逆序对总和影响时分3中情况，第一种是和x在同一个块内的数，sqrt(n)扫一遍即可，第二种是在x所在的块前面的块内
Fsss_7·2016-01-01 01:00

Codeforces 610D 矩形面积并

矩阵面积并=线段树+扫描线+离散化把矩形分成下边和上边，下边进入事件，上边离开事件。每条边左右端点进行离散化
beihai2013·2015-12-30 19:00

HDU 1542 Atlantis （矩形面积并）

pid=1542刚刚学会的矩形面积并，从下往上扫描，对x坐标离散化，在离散化后的x坐标上建立线段树，对于每条线段，二分找到左右端点，然后不断更新线段并统计面积代码：#include #include #
xtttgo·2015-12-29 14:00

The Union of k-Segments (非递归线段树+离散化)

题意：给定一堆线段，求最后重叠了k次或以上的线段和点。先操作，最后一次下推标记，所以尽管是区间修改，非递归写起来还是很简单。维护两个线段树，一个维护线段的覆盖，一个维护点的覆盖。对于线段[L,R],点修改的区间是[L,R],区间修改中，用线段的左端点代表这条线段，所以区间修改的区间是[L,R-1]在所有操作都结束之后下推标记，然后从左到右扫描线段输出答案即可。输出答案的时候，只有在没有线段覆盖了k
u012891242·2015-12-28 23:00

决策树学习 之 概念与构造算法

所以，分类标号需要离散化。分类是预测的一种，预测的是分类标号，即把没有分类标号的群体
SuPhoebe·2015-12-21 17:32

决策树学习 之 概念与构造算法

所以，分类标号需要离散化。分类是预测的一种，预测的是分类标号，即把没有分类标号的群体
u013007900·2015-12-21 17:00

主席树（可持久化线段树）学习笔记

首先离散化然后当前版本的线段树可以有上个版本的线段树修改lgn个节点得到的还满足区间减法好神#include #include #include #include #include usingnamespacestd
liutian429073576·2015-12-20 09:00

1935: [Shoi2007]Tree 园丁的烦恼

离线处理+离散化+BIT果然读入优化这种东西还是不能懒，没判断负数WA两次TAT。明明xi,yi都是非负数啊，为毛矩阵坐标就可以是负数了，还能不能好好玩了。
nlj1999·2015-12-18 16:00

BZOJ-USACO被虐记

1592:[Usaco2008Feb]MakingtheGrade路面修整 一开始没有想到离散化。然后离散化之后就很好做了。F[I,j]表示第i个点，高度>=j或j))。
ctlchild·2015-12-18 14:00

BZOJ-USACO被虐记

1592:[Usaco2008Feb]MakingtheGrade路面修整 一开始没有想到离散化。然后离散化之后就很好做了。F[I,j]表示第i个点，高度>=j或j))。
ctlchild·2015-12-18 14:00

BZOJ-4195 NOI2015Day1T1 程序自动分析 并查集+离散化

总的来说，这道题水的有点莫名奇妙，不过还好一次轻松A4195:[Noi2015]程序自动分析TimeLimit:10SecMemoryLimit:512MBSubmit:836Solved:361[Submit][Status][Discuss]Description在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。考虑一个约束满足问题的简化版本：假设x1,x2,x3,…代表程
DaD3zZ·2015-12-16 18:12

lightoj1085 All Possible Increasing Subsequences

所以这时候就需要减少时间上的复杂度，首先，dp[i]=∑dp[k](a[i]>a[k]&&i>k)，这样我们在往后面扫的时候需要快速的求出前面的和也就是等式右边的部分，这个当然就是线段树去完成了，由于单个数很大，只能离散化
KIJamesQi·2015-12-12 17:00

hpu--1721（离散化）

1721:感恩节KK专场——雪人的高度时间限制: 1Sec  内存限制: 128MB提交: 88  解决: 39[提交][状态][讨论版]题目描述大雪过后，KK决定在春秋大道的某些区间上堆雪人。现在KK遇到了一道统计雪人高度的难题，请你帮帮他吧。注：KK堆雪人前春秋大道上是没有雪人的即所有位置雪人高度为0。输入给定一个整数t，表示有t(t #include #include usingnamesp
MBLHQ·2015-12-10 19:00

1818: [Cqoi2010]内部白点

明显不可能会出现-1的情况嘛离散化+树状数组x,y坐标分别排序，扫一遍，找出所有的横线和竖线，统计出横线、竖线上端点、竖线下端点。
nlj1999·2015-12-10 14:00

151209总结

T1和一般的题（DP、贪心）不一样，每项工作可以不用一次性做完，所以可以想到网络流建图方法：v为离散化后的时间段，u为工作S→vi 流量=时间段长度*机器数量（即在该时间段的最大工作量）vi→ui流量=
beginendzrq·2015-12-09 23:00

151209 总结

网络流+离散化，实现耗了很久对拍+std写了一个小时==果然离散化就是恶心（还是自己太弱了）T2暴力搜吧各种启发式搞了30分然而正解是状压DPT3我们可以把序列切割搞这个问题每个块可以维护一个平衡树，整体用一个块状链表套起来然后
lcrtest·2015-12-09 15:00

信息增益、信息增益率、Gini

1、C4.5继承了ID3的优点，并改进了：（1）使用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向值多的不足；（2）在构树过程中进行剪枝；（3）能够完成对连续属性的离散化处理；（4）能够对不完整数据进行处理
Txiaomiao·2015-12-08 15:10

离散方法（二）——有限差分方法(FDM)

离散化的基本方法，也就是如何将控制方程中的导数（或积分）换成离散的数值。偏微分方程的离散化称为有限差分方法，而积分形式的离散化称为有限体积方法。
DaI253·2015-12-08 14:25

离散方法（三）——光滑粒子流体动力学(SPH)

为此，首先必须对PDEs所定义问题域进行离散化；其次需要一种方法来获取一点上的变量函数及其导数的近似值；最后将近似函应用于PDEs来获得一系列离散化的、只与时间相关的常微分方程组（ODE）。
DaI253·2015-12-08 14:20

离散方法（三）——光滑粒子流体动力学(SPH)

为此，首先必须对PDEs所定义问题域进行离散化；其次需要一种方法来获取一点上的变量函数及其导数的近似值；最后将近似函应用于PDEs来获得一系列离散化的、只与时间相关的常微分方程组（ODE）。
DaI253·2015-12-08 14:20

【Codeforces Round 271 (Div 2)E】【离散化线段树】Pillars 最长连续序列使得序列相邻的数差值至少为k

E.Pillarstimelimitpertest1secondmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputMarmotfoundarowwith n pillars.The i-thpillarhastheheightof hi meters.Startingfromonepillar i1,Marmot
snowy_smile·2015-12-08 11:00

【线段树+离散化】POJ2528-Mayor's posters

2.离散化由于覆盖的是区间，不能简单的离散化，否则会出现差错。比如说下面这组数据：151345以及151245如果简单离散化都会变成：141234最后得出只能看到两张海报的结论，
GufuVelvirki·2015-12-07 23:00

HDU 4325 Flowers（线段树+离散化）

Description给出n朵花的绽放时刻与凋谢时刻，并给出m次查询，每次查询一个时刻有多少朵花同时开放Input第一行为一整数t表示用例组数，每组用例第一行为两个整数n和m分别表示花的数量和查询的次数，之后n行每行两个整数s和e分别表示该朵花的绽放时刻和凋谢时刻，最后m行每行一个整数x表示查询在x时刻有多少朵花同时开放(1 #include #include #include usingname
V5ZSQ·2015-12-06 17:00

poj 1733 并查集（奇偶校验，判断第一个矛盾）

注意输入的区间非常大，所以要离散化一下。离散化的时候还要注意，如果两个数字相邻但是其差不为1，那么中间必须再加上另一个数。比如将出现的数字排序后连
dumeichen·2015-12-06 15:00

hdu 2689 sort it(树状数组 逆序数)

树状数组求逆序数，原来一直没搞明白，今天看了一遍文章讲的很清楚，下面把有关内容粘过来：对于小数据，可以直接插入树状数组，对于大数据，则需要离散化，所谓离散化，就是将100200300400500--->
Griffin_0·2015-12-06 00:00

zoj 3349 Special Subsequence 【离散化二分 + 线段树优化dp】

SpecialSubsequenceTimeLimit:5SecondsMemoryLimit:32768KBThereasequenceSwithnintegers,andAisaspecialsubsequencethatsatisfies|Ai-Ai-1|=a[i]-d，a[r]#include#include#include#include#include#include#include#
笑着走完自己的路·2015-12-05 21:44

逆序数的求法总结（归并、线段树、树状数组、离散化）

1、归并排序求逆序数http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=117在归并排序的过程中，比较关键的是通过递归，将两个已经排好序的数组合并，此时，若a[i]>a[j]，则i到m之间的数都大于a[j]，合并时a[j]插到了a[i]之前，此时也就产生的m-i+1个逆序数，而小于等于的情况并不会产生。1#include 2#definemaxn10
张秦遥·2015-12-05 14:00

POJ1151 HDU1542 CODEVS3044 Atlantis 题解&代码

矩形面积求并思路：离散化之后按x轴or按y轴刷扫描线，用线段树来表示区间范围。
Rainbow6174·2015-12-04 20:00

51nod 差和问题(树状数组＋离散化 (Java))

题目链接：http://www.51nod.com/contest/problem.html#!problemId=1394题目描述：有一个集合S，初始状态下有n个元素，对他进行如下操作：1、向S里面添加一个值为v的元素。输入格式为1v2、向S里面删除一个值为v的元素。输入格式为2v3、询问S里面的元素两两之差绝对值之和。输入格式为3 对于样例，操作3，|1-2|+|1-3|+|2-3|=4操作1
kalilili·2015-11-30 21:00

OpenCv学习笔记（一）——数字图形的基础和结构

2.像素像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
mydear_11000·2015-11-30 16:00
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