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CYaRon — OI 测试数据生成利器

CYaRon 基于 Python 语言,所以推荐先学习 Python 后再使用,官方快速入门教程:Github 使用文档 官方文档已经非常完善,请参考官方文档使用 CYaRon:https://github.com..., 1E4]) # ati 函数将数组中的每一个元素转换为整形,方便您可以使用 1E4 一类的数来表示数据大小 for i in range(1, 4): # 即在 [1, 4) 范围内循环,也就是从...使用 Python 和 CYaRon 完成的数据生成器代码如下: #!.../usr/bin/env python from cyaron import * # 引入CYaRon的库 _n = ati([0, 7, 50, 1E4]) # ati函数将数组中的每一个元素转换为整形...,方便您可以使用1E4一类的数来表示数据大小 _m = ati([0, 11, 100, 1E4]) # 这是一个图论题的数据生成器,该题目在洛谷的题号为P1339 for i in range(1

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Bokeh,一个超强交互式 Python 可视化库!

其实公众号关于 Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用 Python 进行可视化绘制的,但也深知 Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉 R-ggplot2...绘图理念后,后面的可视化绘制都基本以 R 为主,Python 偶尔也会绘制。...好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python 可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下 Python...') width = 800 height = 800 inner_radius = 90 outer_radius = 300 - 10 minr = sqrt(log(.001 * 1E4))...maxr = sqrt(log(1000 * 1E4)) a = (outer_radius - inner_radius) / (minr - maxr) b = inner_radius - a *

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绘图技巧 |Bokeh超强交互式Python可视化库作品分享

其实公众号关于Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用Python 进行可视化绘制的,但也深知Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉R-ggplot2绘图理念后...,后面的可视化绘制都基本以R为主,Python偶尔也会绘制。...好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下Python...') width = 800 height = 800 inner_radius = 90 outer_radius = 300 - 10 minr = sqrt(log(.001 * 1E4))...maxr = sqrt(log(1000 * 1E4)) a = (outer_radius - inner_radius) / (minr - maxr) b = inner_radius - a *

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浅谈积性函数的线性筛法

$质因数分解之后第$i$个质数,$a_i$表示$p_i$的指数 常见的有以下几种 线性筛素数 比较简单,这也是筛其他积性函数的基础 #include const int MAXN = 1e4...exists P^{2}|n\right) \\ 1\left( n=1\right) \end{cases}$$ 直接筛就可以了 #include const int MAXN = 1e4...我在以前的文章中也详细的讲过,这里只放一下代码 #include const int MAXN = 1e4 + 10; int N, prime[MAXN], vis[MAXN], phi...$i % p_j = 0$时,考虑$i * p_j$,实际上也就是$a_i$的指数多了$1$ 我们先除去原来的,再加上新的就OK了 #include const int MAXN = 1e4...最小质因子的指数,$low(i) = a_1$ 有了这三个我们就可以转移了 同样是考虑$i$的最小的因子对答案的贡献,应该比较好推,看代码吧 #include const int MAXN = 1e4

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