线段树+离散化

2021.01.21【NOIP提高B组】总结

40分暴力，结束后听yyf奆佬的用了随机化贪心，后面听hrj奆和lwt奆改数据，吓得立刻打了dfs剪枝过掉T3：队列考试时暴力30分，看题解懵逼了许久，最后经过n位奆佬的讲解，终于A掉正解用动态开点的线段树维护第
zhy_Learn·2021-01-22 16:52

2021.01.15【NOIP提高B组】模拟总结

T2：同余方程orz说时exgcd，可我不会，乱推了个同余方程ACT3：借教室应该是线段树，区间修改，区间查询，有预感要爆零ACT4：疫情控制额，乱输-1大法考的应该不会好，时间安排的不是很恰当，第一题没调出来
zhy_Learn·2021-01-16 17:25

2021.01.16【NOIP提高B组】模拟总结

排序后，用归并排序求逆序对T2：花匠不算难，但考试时想到50分DP我用离散化+求波峰波谷+特判首尾T3：货车运输这真的不怪我，数据水，最后一秒才把暴力交了，正解都写完了最大生成树+倍增LCAT4：华容道不知道怎么搞
zhy_Learn·2021-01-16 16:33

整数的离散化

1.离散化简介:在一些算法题目中数值域会给的非常大如0~10910^9109,但个数比较少,例如只有10510^5105,但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系而本身为多少其实并不重要
跪着敲的代码·2021-01-14 16:41

【题解】康娜的线段树

今天康娜学习了一种叫做线段树的神奇魔法，这种魔法可以维护一段区间的信息，是非常厉害的东西。康娜试着写了一棵维护区间和的线段树。由于她不会打标记，因此所有的区间加操作她都是暴力修改的。
还没完全傻掉的咸鱼·2021-01-14 13:33

Telco Customer Churn

4.1缺失值处理4.2重复值处理4.3数据类型转换4.4异常值处理五、EDA及可视化分析5.1查看流失用户占比5.2用户个人属性分析5.3服务属性分析5.4行为属性分析5.5小结六、构建预测模型6.1特征离散化
qqissweat·2021-01-06 20:40

Python 连续数据离散化最通俗的理解与操作

这样，常常需要将连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化。
SunnyRivers·2021-01-05 18:40

PTA L1-020 帅到没朋友(C++离散化解决)

本萌新刚刚学玩离散化，脑子里就想起之前用计数排序做的这题。
西北吴子·2021-01-05 15:54

动态求连续区间和(线段树模板）

给定n个数组成的一个数列，规定有两种操作，一是修改某个元素，二是求子数列[a,b]的连续和。输入格式第一行包含两个整数n和m，分别表示数的个数和操作次数。第二行包含n个整数，表示完整数列。接下来m行，每行包含三个整数k,a,b（k=0，表示求子数列[a,b]的和；k=1，表示第a个数加b）。数列从1开始计数。输出格式输出若干行数字，表示k=0时，对应的子数列[a,b]的连续和。数据范围1≤n≤10
小王子y·2021-01-05 15:28

离散化——unordered_map

学过哈希的都很容易理解离散化，无非就是数据过大开不了那么大的数组时，但其实中间有很多浪费掉的空间，那么映射到另一个数组中就可以了。
中二病没有蛀牙·2021-01-04 22:40

夜深人静写算法（六）- RMQ

文章目录一、前言二、RMQ简介和实现1、RMQ简介2、RMQ朴素算法3、RMQ的ST算法1）算法思想2）预处理3）询问4、RMQ的二维的扩展三、RMQ的应用与扩展1、离散化2、逆序数问题3、区间GCD4
英雄哪里出来·2021-01-04 19:09

CF1037H Security （SAM+二维偏序）

题目链接CF1037HSecurity做法：SAM\mathrm{SAM}SAM后缀自动机，线段树（不用合并）题意简述  给出一个文本串SSS，有QQQ次询问，每次询问给出模式串TTT，问在SSS串中[
ailanxier·2021-01-04 08:38

The Door Problem 并查集

分析一开始看的时候觉得是个2—sat问题，然后想了想感觉不太好建图，于是采用线段树的解法我们可以把每个钥匙定义成两种状态，i和i+m，表示钥匙使用和未使用如果某个门处于1状态，那么我们就要将两把钥匙同时使用或者同时不使用
匿枫·2021-01-04 01:43

P1908 逆序对-线段树题解

根据它的特征，我们可以分析出要用线段树去做这道题。那么当我们确定这个算法时，我们就要找下一个难点：如何建立这个树？
Erictian2019·2021-01-01 06:23

二项分布与卡方检验的区别_特征锦囊：一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现...

今日锦囊特征锦囊：一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现今天还是讲一下金融风控的相关知识，上一次我们有讲到，如果我们需要计算变量的IV值，从而判断变量的预测能力强弱，是需要对变量进行离散化的，也就是分箱处理
刘震撼·2020-12-30 23:16

matlab点云数据投影_汇总|基于3D点云的深度学习方法

点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首选表示。
000F1·2020-12-30 18:26

寒假集训D2

学习目标：并查集，线段树学习内容：1.并查集用来实现集合的合并与查找，用树来存储一个集合如果两个点有共同的根，他们就在一个集合里，合并两个点所在集合只需要把一个点的根接到另一个点的根下面就行。
ACM@NCWU·2020-12-29 22:51

用python怎样解偏微分方程组_用Python数值求解偏微分方程

数值求解微分方程的基本思路是先把时间和空间离散化，然后将微分化为差分，建立递推关系，然后利用计算机强
Yvonne一万·2020-12-29 02:39

神经网络压缩基础系列之量化(聚类量化)

狭义上的量化是将连续的信号离散化，深度神经网络模型的量化是权重由float32量化为int8、int4等，减少模型的可表示空间大
超超爱AI·2020-12-27 17:05

python pandas 分箱操作

分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。
超级大洋葱806·2020-12-27 17:20

线段树学习记录1

树structNode{intl,r;intdata;}t[Max*4];因为左儿子和右儿子编号分别是父亲2和父亲2+1所以要*4建树voidbuild(intp,intl,intr){t[p].l=l;t[p].r=r;if(l==r){//具体操作pushupreturn;}intmid=(l+r)/2;build(p*2,l,mid);build(p*2+1,mid+1,r);//具体操作p
zetta-cai·2020-12-27 15:19

GSS2 - Can you answer these queries II（线段树-双延迟标记）

题目链接题目很长，题意却很简单。询问任意区间内，最大连续子序列和（其中相等的值不重复计算），可以不选输出0；1、不存在修改操作2、子序列中相等的值不重复计算3、可以选为空的子序列，结果为04、数据都在1e5内，其中序列中每个数的绝对值都在1e5内输入：1、n个数（总序列长度）2、下面一行n个数（有正有负）3、m次询问4、每次询问[x,y]区间内，最大连续子序列和，其中相等的值不重复计算直接看样例样
蒲公英之殇·2020-12-25 21:31

线段树详解

问题引入本文先不给出线段树的定义，先来看一个问题，从而了解线段树这个数据结构是干嘛的。假设现在有一个数组arr，长度为n，希望可以提供三个接口来完成用户的需求。
乔梓鑫·2020-12-25 17:45

rrt算法流程图_基于采样的路径搜索算法代码实现（RRT和PRM）

1、采样法利用网格法可以得到对特定离散化后C-space的最优解。但网格法的缺点是计算复杂度高，适用于自由度较低的机器人。
Actor.又戈叔·2020-12-24 09:13

立体栅格地图_高精地图之3D栅格地图的应用

比如像今天这个会场，我们可以将它离散化成一个个立体方格，每个方格里会存储一个概率，这个概率即方格空间不为空的概率。
Catsoul喵魂·2020-12-23 21:32

决策树留一法python代码_【Python数据分析】基于决策树的有监督自动分箱实战代码（自定义封装函数）...

连续变量的离散化处理。例如年龄：从1、2、3、4……100变成“1~20”、“21~30”差不多这个样子。
凯文哥爱分享·2020-12-20 23:37

基于python的数据挖掘实验报告_数据挖掘实验报告一

数据清洗去掉噪声和无关数据2、数据集成将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中3、数据变换把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式4、数据归约主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二
weixin_39775106·2020-12-16 18:06

matlab点云数据投影_基于3D点云的深度学习方法

点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽·2020-12-15 14:06

数据结构-PHP 线段树的实现

1.线段树介绍线段树是基于区间的统计查询，线段树是一种二叉搜索树，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。
爱因诗贤·2020-12-09 20:59

ACM Weekly 9（待修改）

ACMWeekly9涉及的知识点基础训练差分BFSMap/排序并查集拓展双向BFS平面分治最小点对离散化第一种第二种参考文献涉及的知识点第九周主要是当堂题目的练习，涉及的知识点有差分、BFS、Map/排序
C_eeking·2020-12-07 20:02

python实现apriori算法_Python实现KMeans算法

在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。
weixin_39734020·2020-12-06 10:00

python中k-means算法_Python实现KMeans算法

在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。
weixin_39637059·2020-12-03 01:47

python 数据离散化_数据离散化 - 等宽&等频&聚类离散 - Python代码

数据离散化-等宽&等频&聚类离散-Python代码发布时间：2018-08-1717:55,浏览次数：1267,标签：Python目录等宽离散等频离散聚类离散附录：rolling_mean函数解释cut
weixin_39895881·2020-12-02 08:50

ACM Weekly 8 （待修改）

ACMWeekly8涉及的知识点前缀和一维二维差分一维二维RMQ问题（基于ST表）树状数组难题解析拓展线段树参考文献涉及的知识点第八周的练习主要涉及前缀和、差分、RMQ问题（基于ST表）、树状数组拓展：
C_eeking·2020-11-30 20:28

求N个可重叠的矩形总面积

原文地址：求n个矩形面积——坐标离散化需求：n个与直角坐标系平行的矩形，可能重叠，要求出总面积（重叠部分只算一次）样例思路：这题按照最平常的想法就是把矩形内的标记，然后整个图搜索，就可以得出共覆盖了多少范围
ncd·2020-11-28 18:23

点云数据的类型主要分为_基于3D点云的深度学习方法

点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用(如自动驾驶和机器人)的首选表示。
Luo Patrick·2020-11-27 06:43

也谈线段树

本文参考：geeksforgeeks基础线段树geeksforgeeks懒标记区间更新要掌握线段树，得一步一步来。一上来就lazytag，很难理解。
乔治yuanbo·2020-11-26 01:29

noip复赛普及组2020_NOIP复赛重要考点线段树(1)

摘要线段树是什么？？线段树怎么写？？如果你在考提高组前一天还在问这个问题，那么你会与一等奖失之交臂；如果你还在冲击普及组一等奖，那么这篇文章会浪费你人生中宝贵的5~20分钟。
weixin_39636850·2020-11-23 20:16

python抓取图片数字_[Python图像处理] 三十.图像量化及采样处理万字详细总结（推荐）...

图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样。
weixin_39974400·2020-11-23 12:51

R 多变量数据预处理_R语言：基于逻辑回归的信用评分模型设计

摘要信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型
weixin_39614750·2020-11-21 01:33

开刷：《信号与系统》 Lec #18 连续时间信号的离散化处理

课本是电子工业出版社出版的奥本海姆《信号与系统》第二版，刘树棠译。视频课可以在网易公开课看到，搜索MIT的信号与系统，老师就是课本的作者。0.涉及内容p.343-p.350这一节课的内容稍微抽象一点，不过看了视频两遍之后也就差不多明白老师在说什么了。。简而言之就是时域中时间轴的归一化和频域中频率轴的归一化。一个带限连续时间信号被采样后，是个冲激串函数，分别位于时间轴上的位置，为采样周期，为整数。依
yangh_·2020-11-20 15:25

数据结构（PHP实现） -- 线段树的实现

1.特征不一定是完全二叉树一定是平和二叉树叶子结点存储的是实际的值，非叶子结点存的是自定义的内容2.时间复杂度操作时间复杂度查询O(logn)3.线段树的图解4.代码array=$array;$this
yujiaming·2020-11-15 09:44

数据结构（PHP实现） -- 线段树的实现

1.特征不一定是完全二叉树一定是平和二叉树叶子结点存储的是实际的值，非叶子结点存的是自定义的内容2.时间复杂度操作时间复杂度查询O(logn)3.线段树的图解4.代码array=$array;$this
yujiaming·2020-11-15 09:55

python图像处理之采样量化、可视化、图像处理

模拟图像是连续的信号，数字图像是离散的值；采样：图像空间坐标的离散化，决定了图像的空间分辨率量化：图像响应幅值的的离散化，决定了图像的灰度分辨率采样和量化是模拟图像转换为数字图像的两个重要操作。
我不喜欢过马路·2020-11-13 21:01

第十周总结----并查集，树状数组

离散化的应用：因为最近在刷并查集和树状数组的题，发现在并查集和树状数组中的使用过程中，用离散化尽行优化用的必较广泛。离散化用来解决数据范围太大，无法开辟足够大的数组与之对应的情况。
风不问为何匆匆·2020-11-08 21:37

小波变换的理解

2.4其它补充三、离散小波变换（DWT）的理解3.1离散小波变换（DWT）定义3.2一维离散小波变换3.3二维离散小波变换3.4离散小波变换（DWT）的Mallet算法（离散化实现）3.5离散小波变换（
iceberg7012·2020-11-01 21:25

AcWing算法基础课（一）基础算法

文章目录1.1排序1.2二分搜索1.3高精度1.4前缀和与差分1.5双指针算法1.6位运算1.7离散化1.8区间合并1.1排序快速排序归并排序快速排序（不稳定的排序）分治思想步骤（对左边界为l，右边界为
TiercelChow·2020-10-30 21:28

2020人工智能应用赛结构化赛题方案(0.859+)

importpandasaspdimportnumpyasnpfromimblearn.over_samplingimportSMOTE,ADASYN#过采样fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder#离散化
siguo0·2020-10-29 20:19

（四）Python数据分析与挖掘实战——数据预处理（清洗、规约）

文章目录数据脚本lagrange_newton_interp.py拉格朗日插值data_normalization.py归一化data_discretization.py离散化line_rate_construct.py
anonymox·2020-10-26 22:46

R语言中的模拟过程和离散化：泊松过程和维纳过程

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17303本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性，该条件取决于跳跃的次数。首先，我们可以生成一个可能具有漂移的维纳过程，然后在其旁边，我们可以生成指数定律（这将对应于跳跃之间的时间），还可以生成跳跃幅度
拓端研究室·2020-10-21 10:48
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