幂不等式

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时间: 2025-01-06 08:41:44

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信息论基础 原书第2版.pdf

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高一数学微课堂【教学视频】

[温馨提示]各位同学:大家好,以下视频可以随时打开收看学习.快速查找方法:用\(\color{red}{\fbox{Ctrl+F}}\)在出现的对话框中输入你想要的关键词,比如"几何概型",就会把你快速带到那里,试试看. \[\bbox[10px,yellow,border:2px dashed red]{高一数学高清教学视频^{\color{red}{\fbox{同步教学}}}}\] 备注:截止7月23日,高一数学同步教学视频上传完毕. 1.集合---同步教学 ? 1-1. 集合的含

不等式基础

鸣谢:zzt,ych,快膜拜啊 大家好我是hrh,最近某些人在D我,于是今天我有点生气,收录了一发不等式问题.如果你是队员我没话讲,否则都给我闭嘴.先掂量一下你们的水平,再考虑要不要随便怼人. 由于我不用latex渲染和屏幕背景,我事先说明,我用(a)^(b)表示a的b次方,如a^0.5表示根号a.如果因为我不写latexD我,那我也没有办法. 高中大学基础的不等式有调和算术几何幂平均不等式,均值不等式以及均值不等式的推广(级数形式),三角换元调和式,柯西不等式,权方和不等式应用和伯努利不等式(

矩阵快速幂刷题系列

来源自http://blog.csdn.net/chenguolinblog/article/details/10309423 hdu 1575 Tr A Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5587    Accepted Submission(s): 4200 Problem Description A为一个方阵,则Tr

四边形不等式优化

四边形不等式优化条件(转自这里) 在动态规划中,经常遇到形如下式的转台转移方程: m(i,j)=min{m(i,k-1),m(k,j)}+w(i,j)(i≤k≤j)(min也可以改为max) 上述的m(i,j)表示区间[i,j]上的某个最优值.w(i,j)表示在转移时需要额外付出的代价.该方程的时间复杂度为O(N^3). 下面我们通过四边形不等式来优化上述方程,首先介绍什么是"区间包含的单调性"和"四边形不等式" (1)区间包含的单调性:如果对于i≤i'<j≤

四边形不等式(石子合并)

动态规区间dp做这道题的话应该是n^3,下面的代码优化到了n^2,用四边形不等式优化. 设mid[i][j]是dp[i][j]的最优解的断点,即它左区间的右端点,那么mid[i][j-1]<=mid[i][j]<=mid[i+1][j],所以在求解dp[i][j]时,枚举k可以只枚举这两个值之间枚举就好, 程序要先枚举区间长度,在枚举左端点,枚举每个区间长度时,他们的k总是只从1到n,只走一遍,所以这就相当于优化了一层,变成了O(n2)的. 比如len长度为3时,dp[1][3]只会枚举mid

快速判断一个数是否是4的幂次方,若是,并判断出来是多少次方!

将4的幂次方写成2进制形式后,很容易发现有个特点,2进制中只有1个1(1在奇数位置),并且后面跟了偶数个0:因此问题可以转化为判断1后面是否跟了偶数个0就可以了. 4的整数次幂的二进制可以写为2^(2*n),即也可以写成2的幂次方,当然就满足2的幂次方的条件,即num&(num-1)==0. 思路:首先用条件num&(num-1)==0来判断是否为2的幂次方,若不满足,则不是.若满足,再用条件num&0x5555 5555 来判断,若为真,则这个整数是4 的幂次方.否则不是. #i

计算机中如何实现除数是2的幂次的除法【转载自CSDN】

前言: 本来是在看汇编里面的数据条件传送指令,做习题的时候看着这么一道有关于2的幂次方除法的题目.结果傻眼了,又尼玛不会了.........第二章看的时候就稀里糊涂的,看了几遍也没看太懂,这回又涉及到了 ,发现再回来看还是容易一点.所以写此博文,方便日后复习. 我今天遇到的问题如下: 问题: 除法,在我们平时的算数运算中,结果总是向0的方向舍入的,但是在计算机中,舍入的方式有所不同.在大多数的机器中,除法要比乘法还有加法这些运算都要慢很多倍,计算机中对于2的幂次这种数很是敏感,因为计算机当中用到

快速幂取模(POJ 1995)

http://poj.org/problem?id=1995 以这道题来分析一下快速幂取模 a^b%c(这就是著名的RSA公钥的加密方法),当a,b很大时,直接求解这个问题不太可能 利用公式a*b%c=((a%c)*b)%c 每一步都进行这种处理,这就解决了a^b可能太大存不下的问题,但这个算法的时间复杂度依然没有得到优化 由此可以用快速幂算法优化: http://www.cnblogs.com/qlky/p/5020402.html 再结合取模公式: (a + b) % p = (a % p