4.20下午 阅读 5.11完 做题

细数一下这两天做过的值得总结的一些题Orz...... HDU 2571 简单dp,但是一开始WA了一发.原因很简单:没有考虑仔细. 如果指向该点的所有点权值都为负数,那就错了(我一开始默认初始值为0) 这是非常基础的典型DAG模型,好久不做,手明显生了-- 1 #include <bits/stdc++.h> 2 3 using namespace std; 4 5 #define REP(i,n) for(int i(0); i < (n); ++i) 6 #define rep(i

显示文件oldboy.txt的第20行到30行请问如何做? echo stu{00..40}|xargs -n1 >oldboy.txt 1.    head -30 oldboy.txt|tail -11 2.    sed -n '20,30p' oldboy.txt 3.    sed -n '20,30!d' oldboy.txt 4.    awk 'NR==20,NR==30' oldboy.txt 5.    awk 'NR>=20 && NR<=30' o

先来看ThreadPoolExecutor的execute方法,这个方法能体现出一个Task被加入到线程池之后都发生了什么: public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); /* 如果运行中的worker线程数少于设定的常驻线程数,增加worker线程,把task分配给新建的worker线程 */ int c = ctl.get(); if (worker

题目链接: Valid Parentheses 题目大意: 判断字符串s的字符是否满足符号匹配 做题报告: (1)该题涉及的算法与数据结构 栈,哈希表 (2)自己的解答思路+代码+分析时间和空间复杂度 思路: 栈先入后出特点,若遇到左括号入栈,遇到右括号时将对应栈顶左括号出栈,则遍历完所有括号后 stack 仍然为空则表示满足符号匹配,输出true,否则输出false 代码: import java.util.Stack; class Solution { public boolean isVa

在今年改革的四六级题型中,阅读题里出现了一种"高端大气上档次"的题型--段落信息匹配题,占去了10%的分值.为此,很多考生都纷纷表示对这种题的担心.此次,新东方在线网络课堂四六级辅导名师赵建昆将对这种题型的备考方法和解题技巧进行解析,希望广大考生引起重视. 整个阅读部分占总分值的35%,而我们的考试时间只有forty minnutes,建昆老师建议大家在段落信息匹配题当中花去的时间千万不要超过15分钟,所以整体上看做阅读时需要注意一个很重要的问题:严控时间.  每一年考四六级的考生中,

很久没做题了...一想到要去 遥远的 牡丹江 我就------------- 这题 没什么好说的 就是个十进制的数转换成任意进制的数 就是要注意下 10进制以上的数 10是表示为A 11表示为B ......... 好 贴代码 继续做一两题. 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 using namespace std; 4 5 vector<int>ve; 6 int num[110]; 7 int sum , n ,

在NOI一周前重开一个坑 最后更新时间:7.07 11:26 7.06 下午做的几道CQOI题: BZOJ1257: [CQOI2007]余数之和sum:把k mod i写成k-k/i*i然后分段求后面的部分就好了 BZOJ1258: [CQOI2007]三角形tri:在草稿纸上按照位置和边找一下规律就好了 BZOJ1260: [CQOI2007]涂色paint:简单的区间DP BZOJ1303: [CQOI2009]中位数图:小于中位数的改为-1大于的改为1,算一算前缀和然后哈希一下乘一乘就好

1. 如果题目是枚举的话,即最后化成十分简单的形式比较小, 可以直接将各种不同状态的结果运算过程写出来,但是这并不见得比写函数要快多少 而且比较容易出错,比如下标没有更改之类,这种错误比较烦人,因为你会查看算法, 但是算法本身并没有错误,所以如果复制粘贴的话,注意不同情况的不同点,如果自己 不够细心,最好写成函数的形式(注意判断边界),以防出错.//16:35 2004-4-17 2. 在编程之后检查的第一件事就是初始化, 你的初始化也许写在循环体之外,故只能AC一组测试数据,sample. /

(其实本文应该写成了"结合FFT讨论的调试技巧+码题方法",语文不好一写文章就偏题QAQ) 有意见欢迎提出,有遗漏欢迎补充! FFT(快速傅里叶变换)/NTT(数论变换)是卷积运算常见而实用的优化 但是FFT/NTT的处理过程并不像暴力运算(差不多是多项式乘法)那样能够直观地反映卷积结果的实时变化. 因此在使用FFT时将会或多或少地加大调试的难度. 如果调试程序时直接跟踪变量,每步手算结果比对,不仅会耽误大量时间,而且效果可能并不理想. 直接肉眼查错效率可能也不太高. 但也正由于FFT