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【区间求和问题】上下界分析 + 差分应用

Tag : 「区间求和问题」、「差分」 给你一个数组 nums ，我们可以将它按一个非负整数 k 进行轮调，这样可以使数组变为 [nums[k], nums[k + 1], ... nums[nums.length...提示： 1 <= nums.length <= 10^5 0 <= nums[i] < nums.length 上下界分析 + 差分应用 为了方便，令 n 为 nums 长度（中文的数据范围是错的...由此可分析出 k 的取值范围为： 0 \leqslant i - k \Leftrightarrow k \leqslant i i - k \leqslant n - 1 \Leftrightarrow...至此，我们分析出原数组的每个 nums[i] 能够得分的 k 的取值范围，假定取值范围为 [l, r] ，我们可以对 [l, r] 进行 +1 标记，代表范围为 k 能够得 1...标记操作可使用「差分」实现（不了解差分的同学，可以先看前置：差分入门模板题，里面讲解了差分的两个核心操作「区间修改」&「单点查询」），而找标记次数最多的位置可对差分数组求前缀和再进行遍历即可。

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区间合并算法及模板应用

区间合并 基本思想 将多个区间进行合并，其中有交集的区间合为一个区间，没有交集的区间保留原状。注意，这里端点重合也算作一种交集区间。 算法的图解如下： 算法思路 首先按照区间的左端点进行排序。...然后维护一个最左侧的区间。设头节点为st，尾节点尾ed。 可能会有以下三种情况： 1.下一个区间在本区间中。 则将区间更新为两个区间的并集，将尾节点设置为两区间最大的节点即可。...2.下一个区间有交集 3.下一个区间没有交集 将该区间放到result中，并且将区间st，ed移动至下一个区间（维护的区间更新为下一个区间）。...例题：区间合并 给定 n 个区间 [ l_i,r_i ]，要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交，也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。...输出格式 共一行，包含一个整数，表示合并区间完成后的区间个数。

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    BI技巧丨价格区间分析

    [1240] BOSS：白茶，能不能做个折线图，让我看一下平均10个价格区间的售卖情况？ 白茶：可以！ BOSS：那个，价格区间要动态的！ 白茶：（@#￥%&*@##）老板，这个有点难啊！...在零售快消行业，经常需要分析产品的定价区间是否合理，以便快速找准产品的市场定位，灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢？...先来看看本期的案例数据： [1240] [1240] [1240] [1240] 案例数据共计四张表，除了常用的日期表、产品表以及销售信息表以外，白茶添加了一张额外的维度表用来固定价格区间。...每个价格区间的域限有了，可是我还想知道每个价格区间售卖的总金额和数量。...小彩蛋：折线图的X轴是如何实现动态的呢？

    1.4K20

    R语言区间数据回归分析

    p=14850 ​ 回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间...区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息....本文解释如何在R里对有区间变量的情况下提取上下限值。...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs...抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归

    1.1K11

    应用：推荐系统-威尔逊区间法

    我推荐一种之前在惠普做过一种排序方法：威尔逊区间法 我们先做如下设定： （1）每个用户的打分都是独立事件。 （2）用户只有两个选择，要么投喜欢'1'，要么投不喜欢'0'。...所以这边同时要考虑（p，n） 刚才说满足二项分布，这里p可以看作"二项分布"中某个事件的发生概率，因此我们可以计算出p的置信区间。 所谓"置信区间"，就是说，以某个概率而言，p会落在的那个区间。...置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”，也就是结论的可信程度。...二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是"正态区间"（Normal approximation interval）。...第二步，计算每个"好评率"的置信区间（参考z Test或者t Test，以95%的概率来处理）。 第三步，根据置信区间的下限值，进行排名。这个值越大，排名就越高。 ? ?

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    Hexagon DSP 发布SDK 3.3.2，打造全新神经网络库

    DSP编程越方便，您的应用就能更快地以更高性能和更低功耗运行类似的工作负载。 ? 如果您是嵌入式开发者，会发现工具包包含了各种常用的编程工具。...您可以找到Hexagon Vector eXtensions（HVX）基准示例代码，和在Hexagon上使用Halide的示例代码。另外，还更新了入门指南和分析器、模拟器和调试器文档。...在Hexagon SDK 3.3.2中，我们补充了用于编写、调试和分析的工具集，确保您的应用从底层硬件中获得最大收益： •完整的工具箱——在SDK中，您可以找到完整的LLVM工具链（编译器、链接器、汇编器...•Profiler——在DSP分析器sysMon中，我们完善并允许您访问相关功能，方便您更深入地了解算法性能。...越来越多的人谈论设备端处理如何给AI应用带来优势，以及如何在云端训练神经网络模型，然后在设备端运行推理。

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    算法基础：区间合并算法及模板应用

    文章目录 区间合并 基本思想 算法思路 例题：区间合并 code 基本思想 将多个区间进行合并，其中有交集的区间合为一个区间，没有交集的区间保留原状。注意，这里端点重合也算作一种交集区间。...算法的图解如下： 算法思路 首先按照区间的左端点进行排序。 然后维护一个最左侧的区间。设头节点为st，尾节点尾ed。 可能会有以下三种情况： 1.下一个区间在本区间中。...则将区间更新为两个区间的并集，将尾节点设置为两区间最大的节点即可。...2.下一个区间有交集 3.下一个区间没有交集 将该区间放到result中，并且将区间st，ed移动至下一个区间（维护的区间更新为下一个区间）。...例题：区间合并 给定 n 个区间 [ l_i,r_i ]，要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交，也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。

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    如何用eBPF分析Golang应用

    为了降低使用 eBPF 的门槛，社区开发了 bcc，bpftrace 等工具，因为 bpftrace 在语法上贴近 awk，所以我一眼就爱上了，本文将通过它来讲解如何用 eBPF 分析 Golang 应用...通过 bpftrace 分析 golang 方法的参数和返回值 下面是演示代码 main.go，我们的目标是通过 bpftrace 分析 sum 方法的输入输出： package main func...搞清楚这些之后，我们就知道在 go1.17 以后的版本，如何用 bpftrace 监控输入输出了： shell> bpftrace -e ' uprobe:....通过 bpftrace 分析 golang 中 slice 是如何扩容的 本例代码依然以 go1.17 版本为例，它的逻辑就是不断追加数据，迫使 slice 扩容： package main import...整个分析过程中，我们没有手动加任何日志，仅依赖 bpftrace 观测到的数据。

    1.7K30

    如何理解95%置信区间_95的置信区间和90的置信区间

    接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。...3.置信区间与置信水平 一般我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值误差范围的区间。a、b的具体数值取决于你对于”该区间包含总体均值”这一结果的可信程度，因此[a,b]被称为置信区间。...也就是抽样分布的标准差）； 样本的标准误差为: S E = s ( 样 本 标 准 差 ) n SE = \frac{s(样本标准差)} {\sqrt{n}} SE=n ​s(样本标准差)​ 5.如何理解...从上面的例子来看，计算置信区间的套路如下： 1.首先明确要求解的问题。...5.计算置信区间 a = 样本均值 – z标准误差 b = 样本均值 + z标准误差 用公式表示置信区间： x ‾ ± z s n \overline x \pm z \frac{s}{\sqrt

    5.7K11

    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...让我们从预测的置信区间开始: abline(reg,col="light blue")points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...5% 95% 58.63689 70.31281 fit lwr upr65.00149 59.65934 70.34364 现在，让我们来看另一种类型的置信区间

    1.4K10

    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...让我们从预测的置信区间开始: abline(reg,col="light blue") points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2) lines(0:30,U[,3],col=...数量比较 5% 95% 58.63689 70.31281 fit lwr upr 65.00149 59.65934 70.34364 现在，让我们来看另一种类型的置信区间

    2.1K10

    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...让我们从预测的置信区间开始: abline(reg,col="light blue")points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...5% 95% 58.63689 70.31281 fit lwr upr65.00149 59.65934 70.34364 现在，让我们来看另一种类型的置信区间

    1.2K30

    GWAS分析后的基因注释：区间范围匹配

    「老师的需求如下：」 图1是SNP的上下游区间，图2是基因的上下游区间，想以图1为标准，将区间内有基因的行放到右边。...「换到基因注释的领域，看一下相关需求：」 1，显著性的SNP位点，取上下游50k的位点，作为候选的区间 2，将候选区间有基因的，匹配到SNP的右边 「处理注意：」 1，显著SNP在上下游区间时，可能会有交叉...数据描述 「SNP区间文件：」 这里，提取显著SNP的区间，提取三列信息：染色体，开始位置，结束位置： 共有6个SNP区间，其中第一个和第二个有重合，第五个和第六个有重合。...「注意，将gff格式整理为：染色体，开始位置，结束位置，基因信息； snp区间整理为：染色体，开始区间，结束区间」 可以实现的功能： 每个SNP区间内的基因 每个SNP全进内基因的个数 合并SNP区间内的基因...合并SNP区间内基因的个数

    1.3K70

    如何优雅地合并两组区间

    东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息 上篇文章 贪心算法之区间调度问题 用贪心算法解决了区间调度问题：给你很多区间...其实对于区间相关的问题，还有很多其他类型，本文就来讲讲区间合并问题（Merge Interval）。...一、思路 一个区间可以表示为[start,end]，前文聊的区间调度问题，需要按end排序，以便满足贪心选择性质。...显然，对于几个相交区间合并后的结果区间x，x.start一定是这些相交区间中start最小的，x.end一定是这些相交区间中end最大的。...本文篇幅短小，因为区间合并只是区间问题的一个类型，后续还有一些区间问题。本想把所有问题类型都总结在一篇文章，但有读者反应，长文只会收藏不会看… 所以还是分成小短文吧，欢迎留言写下你的看法。

    65230

    业界 | Facebook发布Tensor Comprehensions：自动编译高性能机器学习核心的C++库

    Halide 使用类似的高级函数式语法描述图像处理流程，接着在独立的代码块中，将其明确调度到硬件上，详细说明操作是如何被平铺、矢量化、并行化和融合的。...我们构建了 Halide 的中间表征（intermediate representation/IR）和分析工具，并将其与多面编译（polyhedral compilation）技术配对，因此你可以使用相似的高阶句法编写层...Tensor Comprehensions 已经在 Facebook、India、ETH Zurich 和 MIT 开始了应用。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.04730 摘要：卷积和循环模型的深度学习网络已经相当普及，可以分析大量的音频、图像、文本和图表数据，并应用于自动翻译、语音到文本转换、场景理解...我们的工作流相比将英伟达库应用在机器学习社区常用的的核，以及应用在 Facebook 的真实产品级模型，要快了 4 倍。

    1.4K80

    如何开始对Android应用的逆向分析？

    本文是我的关于如何开始Android逆向系列文章的第一部分。在文末提供了一个文档，你可以根据该文档说明部署同我一样的实验环境。...在了解android应用的逆向之前，你必须对android平台及其架构和android应用程序的构建块（组件）已有了一个较好的理解。...这是一个由Payatu的安全分析师开发的脆弱安卓应用。...下面我们也将以该应用为例： 首先，让我们来启动genymotion设备： 在Windows/Linux中搜索Genymotion应用 Start genymotion ?...让我们来验证下该应用是否已在我们的设备中成功安装。 ? 可以看到应用程序已被正确安装，并可在设备的菜单中使用。 让我们通过单击该应用程的图标来启动它。你将看到如下启动界面： ?

    1.5K30

    FRM 数量分析 区间估计与假设检验

    那什么是区间估计呢？我不告诉你一个点，我告诉你一个区间。这样就有一个问题了，区间可以很大呀。...比如说我抽样之后告诉你，总体的平均身高在0到3米之间，这个就有点废话了，所以在区间估计的时候，我们会说置信度，也就是说，多大的概率，这个均值落在这个区间里面。 那么这个怎么计算呢？...有了上面这样的基础，我们就知道如何获取一个给定置信度下的置信区间了。 譬如我们进行一次抽样，抽取100个，然后计算这100样本的均值和方差，然后根据这一方差除以100得到均值分布的方差。...进行正态分布归一化后，利用之前的分位数，就可以获得一个区间了。 这就是区间假设。 如果把上面的步骤反过来，就变成了假设检验了。 在假设检验的第一步，就是写出假设，一个叫null假设，一个叫备择假设。...但是，不同的假设使用的分布式不同的，比如我们假设均值等于4，那么我们看一下，4在不在我们的区间里面，这个区间你是使用正态分布分位数算出来的；如果判断一个方差是不是某个值呢？

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