证明：存在 1 \leq p \leq q \leq m 和 1 \leq s \leq t \leq m , 使得 a_q+…+a_p = b_s + …+b_t CF618F:Double Knapsack...请你分别找出 A,B 的子集，使得它们中的元素之和相等。 数据范围： n≤10^6 。 其差别就是，高考让证明求子段，原题让求子集，其实做完原题，证明自然就有了，因为正解其实是求子段。...https://www.luogu.com.cn/problem/CF618F 参考题解：https://www.luogu.com.cn/problem/CF618F 标签：OI、codeforces、前缀和...难度：省选/NOI- 题解 思路 又一次没开long long，中间提交的时候有TLE，气的老码农想踹我两脚！...本蒟蒻今天AC了一道紫题，现在已经激动地无以言表口吐白沫了，但还是撑着爬起来说两句 其思路就是把原题的求子集转变成求子段，根据抽屉原理可证一定有解（本蒟蒻太菜了，证明不会写555……），然后前缀和一顿乱搞就行了
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。...可是在我提交代码之后，有个测试用例TLE了。天真的我以为只要再加上一行ios::sync_with_stdio(false);取消cin和stdin的同步之后就能够避免超时直接AC啦。...然而提交之后还是TLE，问了一下学长，他说双层for循环导致的超时，求俩个set中交集可以用到一个函数叫set_intersection()。...AC代码：TLE代码： #include using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false
我知道WA和TLE的问题都是因为类别三排序和输出有bug。...于是我就用了个数组+双重for循环来操作，果不其然TLE。然后我在考场就开始了长达半个小时的debug，结果该WA的还是WA，该TLE的还是TLE，时间还白白浪费掉了。...今晚上我又花了一个小时来不停地debug，终于发现造成TLE的原因：①cout和stdout的同步，导致超时；②比较函数传递参数的时候引用传参要比较快。...19分，后俩个测试直接TLE。 ? 22分，测试点4耗时195msAC，测试点3依旧TLE。 ? 25分，测试点4耗时从195ms边成了69ms，测试点3耗时147msAC。...但是依旧有测试用例TLE。
分区问题 在计算机科学领域，该问题的定义是：给定多重正整数集 X，它可以被分割为两个元素之和相等的子集 X1 和 X2，即每个子集的数值之和与另一个子集相等。...这里，我们想要找出多重集的元素之和相等的子集，那么该问题就可以分解成以下两个问题： 子集和问题：子集 X 的元素之和等于数字 W。...近似算法 如上所述，将分区问题分解为多路分割与子集和问题后，我们就可以考虑为这些问题而开发的算法，包括： 贪婪数字分割（Greedy number Partitioning） 该算法循环遍历所有数字，将每个数字分配给总和最小的子集...分区问题图示。 上图用二叉树的形式展示所有分区。树的根部表示集合中的最大数，每一级对应输入数字，每个独立分支对应不同的子集。...将 S 分割成 k 个子集，使这些子集中的数字总和相等，从而构建期望输出。该算法包含如下关键步骤： 以降序方式排列数字； 用差值替换掉原来的数字，直到只有一个数字； 采用回溯算法，完成分区。
分区问题（Partition Problem） 在计算机科学领域，该问题的定义是：给定多重正整数集 X，它可以被分割为两个元素之和相等的子集 X1 和 X2，即每个子集的数值之和与另一个子集相等。...这里，我们想要找出多重集的元素之和相等的子集，那么该问题就可以分解成以下两个问题： 子集和问题：子集 X 的元素之和等于数字 W。...近似算法 如上所述，将分区问题分解为多路分割与子集和问题后，我们就可以考虑为这些问题而开发的算法，包括： 贪婪数字分割（Greedy number Partitioning） 该算法循环遍历所有数字，将每个数字分配给总和最小的子集...分区问题图示。 上图用二叉树的形式展示所有分区。树的根部表示集合中的最大数，每一级对应输入数字，每个独立分支对应不同的子集。...将 S 分割成 k 个子集，使这些子集中的数字总和相等，从而构建期望输出。该算法包含如下关键步骤： 以降序方式排列数字； 用差值替换掉原来的数字，直到只有一个数字； 采用回溯算法，完成分区。
目的：探讨难治性TLE患者术前fMRI脑网络与手术结果的关系。 材料和方法：回顾性分析内科难治性TLE患者的资料。...数据分析 在假设方差相等的情况下，使用双样本T检验比较Engel IA级手术结果患者和所有其他患者之间的网络特性，而比较叶比例时则使用Barnard精确检验。...尽管Morgan等人的癫痫发作自由模型涉及到与对侧ROI的功能连接的增加，但他们的模型仅限于假设有助于TLE癫痫发作的传播网络的16个ROI子集，而不是对整个大脑的分析。...在术后癫痫持续发作的TLE患者中，观察到了更大的涉及对侧岛叶的术前皮质变薄和涉及对侧海马的术后体积损失。...（4）本实验关注的是TLE患者的网络整合和手术结果之间的关系，没有包括健康被试。
前言 本文介绍了最简单的NP-hard问题——数字分区问题，以及该问题的一个伪多项式解法和两个近似解法。...数字分区问题 讨论这样一个问题：给定一个正整数的多重集合 ，能否将 划分为两个子集 和 ，使得 中元素的和与 中元素的和相等？...比如给定多重集合 存在子集 和 ，这两个子集划分了 。这个解并不是唯一的。 和 是另外一组解。 并不是所有的多重集合都能找到这个问题的解，比如 。...那么算法就是找出一个 的子集，其和为 。如果这样的子集存在，那么： 如果 是偶数， 中其余元素的和也是 如果 是奇数， 中其余元素的和是 ，我们将会得到一个近似解。...如果将问题变成将一个多重集合分为 个和相等的子集，算法的空间复杂度将为 ，其中 是输入中最大的值。在这样的情况下，即使 也很难应用这样的算法，除非输入的都是一些小数字。
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”，而那个公共的和就是它们的“朋友证号”。...998 27 33 36 12 输出样例： 4 3 6 9 26 解题思路： 先自定义一个fun()函数用来求各位数之和，建立一个set用来记录朋友证号，然后无脑双重for循环，当俩个数的各位数之和相等的时候就说明它们俩个是朋友数...然而我第一次提交之后有个测试点TLE了，于是我在双重for循环中加入了一条if语句，如果set中已经记录过了这个朋友证号就可以不用再进行第二层for循环了，提交之后AC啦。...int i = 0; i < N; i++) { int temp = fun(a[i]); if(s.count(temp) == 0) //第一次递交后出现了TLE...for(int j = i; j < N; j++) { if(temp == fun(a[j])) //两个数的各位数之和相等
所有患者均通过详细的病史、神经学检查、病历回顾、脑电图记录和临床MRI检查等综合评估，确定癫痫发作灶的侧别即诊断为左侧TLE (n = 20)和右侧TLE (n =24)。...再通过将每个区域（parcels）细分为更小的区块（patch）（类似于皮质脑沟所限制的表面积）来生成高分辨率的分区，从而产生了294个皮层ROI，这些ROI被添加到原来的12个皮层下标签区域中(总共306...（B）TLE-HS中聚类系数和路径长度差异显著，而TLE-G患者与对照组相比仅受到中度差异。...与新皮层形态的关系 基于表面的皮层厚度分析显示，与健康对照相比，额中央区，眶额叶和颞叶中央区域的TLE-HS和TLE-G均出现明显萎缩（图4A）。...本文创新处： 连接组是根据术后组织学将患者分为TLE-HS和TLE-G得出的。
决策树算法可用于解决分类和回归问题，在实际数据分析中有着广泛的应用。...DT对数据采用自上而下的方法，在给定数据集的情况下，他们会尝试对数据之间相似性进行分组和标记，并寻找最佳规则来对它们之间对应的不同的标签进行分类和回归分析，直到达到最大的准确率。...决策树主要有两种类型：分类树和回归树。 ? 分类树的决策变量是离散的 。这种树是通过二进制递归分区的方法构建的。将数据特征划分为不同的分支 ，然后在每个分支上进一步迭代划分最终形成决策树。 ?...窗口化意味着算法随机选择训练数据的子集(称为“窗口”)并用该子集构建DT。然后使用该DT对剩余的训练数据进行分类，并且如果它执行正确的分类，则DT结束。...决策树如何解决分类问题 决策树遵循分而治之思想，将数据拆分为子集，然后将其重复拆分成更小的子集 ，依此类推，直到算法确定子集内的数据足够均匀为止，在解决分类问题时，主要有以下几点： 使用决策算法，从根节点开始
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...提交代码之后直接TLE...25分得了17分。嗯，然后我换了个思路，从后往前找第一个相同的字符，找到后就用t2往前、t1往后来寻找对称子串，直到字符不相等或者t1、t2相遇为止。...AC代码：TLE代码： #include using namespace std; int main() { string str; getline(
目的：探讨术前静息状态MRI功能检查与药物难治性TLE患者手术结果的关系。 材料和方法：回顾性分析来自药物难治性TLE患者的资料。...不幸的是，大约40%的医学难治性TLE患者在手术后2年仍有癫痫发作 目前，寻求癫痫控制切除手术的患者的术前计划需要进行多学科评估，包括临床、电生理学、神经精神病学和影像学评估。...2.材料和方法 2.1 被试 回顾性分析2010年3月至2013年4月在我们影像中心连续采样的40例医学难治性TLE患者的数据。如果患者被诊断为医学上难治性TLE，则纳入研究。...计算公式如下： BCmax是MST中的最大介值中心度 图1 分析方法总结 2.6统计学分析 网络属性在恩格尔IA类手术结果患者和其他所有患者之间进行比较，使用假设方差相等的双样本学生t检验...我们的结果表明，术前静息状态MRI功能网络整合与药物难治性TLE患者术后癫痫发作自由相关，具有相似的临床、电生理和结构成像特征。
决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； 自上而下从根开始建立节点，在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂，使得子节点中的训练集尽量的纯。...即： (1)考虑数据集 D 上的所有特征 j，遍历每一个特征下所有可能的取值或者切分点 s，将数据集 D 划分成两部分 D1 和 D2 (2)分别计算上述两个子集的平方误差和，选择最小的平方误差对应的特征与分割点...---- 分类树的生成 (1)对每个特征 A，对它的所有可能取值 a，将数据集分为 A＝a，和 A!＝a 两个子集，计算集合 D 的基尼指数： ?...此时，Tt 和 t 的损失函数相等，而 t 的节点少，那么保留 t 就可以了，Tt 就可以剪掉了。 ?...那么在剪枝算法的第三步时，对每个 t，计算一下 gt，也就是能找到子树 Tt 和 t 的损失函数相等时的 alpha， 每个点 t 都可以找到符合这样条件的 alpha， 遍历所有节点 t 后，找到最小的这个
注意点： 空字符串在这里也定义为回文串 解题思路 去掉除了数字和字母之外的字符isalnum() 都改为小写 将数组（字符串）反过来，判断是否相等 代码 class Solution(object...""" :type s: str :rtype: bool """ ss = [] # 这里若用string也可以，但是大数据会TLE
通过合适的合取项整合，将谓词重写为 ，其中 包含列相等谓词 ， 包含其余列非相等谓词， 和 分为基表， 和 是列引用。...校验视图非平凡等价类为查询的子集；3.视图等值连接补偿 A=C ~ and ~ C=B 等值连接蕴含校验 要求视图中所有相等列在查询中必须存在，反之则无需成立，改写时查询额外的等值条件可补偿到视图中。...搜索条件为是否属于同一类型，即如果一个键是给定搜索键的子集(超集)或与之相等，则该键符合条件，其中搜索键也是一个集合。...分区条件 过滤树以递归方式将视图集细分为越来越小的不重叠分区，每一层会应用不同分区条件，本节介绍视图搜索过滤条件，也可理解为不同层的分区条件。 4.2.1....分区条件 格索引构建 搜索键 搜索指针 源表条件 视图源表集合为键 查询源表 超集 Hub条件 视图核心(Hub)为键 查询源表 子集 输出列条件 视图输出列等价类为键 查询输出列等价类 超集 分组列条件
3ed.png 在数据存储层面上，Iceberg是规定只能将数据存储在Parquet、ORC和Avro文件中的。像 Parquet 这样的文件格式已经可以读取每个数据文件中的列子集并跳过行。...每个清单都会跟踪表中的文件子集，以减少写入放大并允许并行元数据操作。 每个清单文件追踪的不只是一个文件，在清单文件中会为每个数据文件创建一个统计信息的json存储。...Iceberg和Hive不同的是，Iceberg不是通过list出目录来跟踪分区和定位文件的。...在Iceberg中自上而下实现了三层的数据过滤策略，分别是分区裁剪、文件过滤和RowGroup过滤。...Iceberg支持分区表和隐式分区技术，所以很自然地支持分区裁剪优化。
测试和调试的 关键就是将程序分解成独立的部件，可以在不受其他部件影响的情况下实现、测试和调试。 关于测试，最重要的是清楚它的目的是证明错误的存在，而不是证明程序没有错误。...测试的关键就是找到极有可能产生错误答案的一组输入，可以称之为 测试套件 找到测试套件的 关键是，对所有可能的输入空间进行分区，将其划分为对程序正确性提供相同信息的多个子集，然后构建测试套件，使其包含来自每个分区的至少一个输入...如果使用来自每个子集的至少一个值对函数实现进行测试，就非常有可能暴露可能存在的错误。 基于代码探索路径的启发式方法称为 白盒测试。 基于规范探索路径的启发式方法称为 黑盒测试。...例如，看看你是否犯了以下错误： 以错误的顺序向函数传递实参； 拼错一个名称，如将大写字母写成小写； 变量重新初始化失败； 检验两个浮点数是否相等（==），而不是近似相等（请记住，浮点数的运算与学校里学...的运算不一样）； 在应该检验对象相等（如id(L1) == id(L2)）的时候，检验值相等（例如，使用表达式 L1 == L2比较两个列表）； 忘记了一些内置函数具有副作用； 忘记使用()将对function
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