随笔分类 - A-学习小记
摘要：出发点 对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样多的预测值，真
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摘要：Preface 给定一个有向图和一个起点$st$，我们需要知道起点到某个点的关于必经点的信息。 若起点到点v的所有路径均经过点u，则我们称点u支配点v，显然一个点支配自己本身 顾名思义，支配树就是由某些支配关系构成的树。 定义 约定一些记号 $(u,v)$，表示一条从u到v的有向边 $fa(u)$，
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摘要：Description 定义有向图邻接矩阵A的周期为最小的d，使得存在正整数k，对于任意n =k，都有$A^n=A^{n+d}$ 最小的k称为A的幂敛指数。 现给出一个n个点，m条边有向图，求它的邻接矩阵的周期对10^9+7取模的结果。 n define fo(i,a,b) for(int i=a;
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摘要：Preface BM算法是用来求一个数列的最短线性递推式的。 形式化的，BM算法能够对于长度为n的有穷数列或者已知其满足线性递推的无穷数列$a$，找到最短的长度为m的有穷数列$c$，满足对于所有的$i\geq n$，有$$a_i=\sum\limits_{j=1}^{m}c_ja_{i j}$$ T
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摘要：Preface 之前的半平面交的算法是基于分治和凸包合并的，分治两边，计算出半平面交，再合并凸包。 而这种排序增量法好写简洁常数小，适合在比赛中使用。 Text 为了避免半平面交区域无界的情况，我们在无穷远处四个方向加上四个半平面的限制。 可以看出，有限的半平面交是一个凸包 方便起见，我们用点+向量
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摘要：Preface 听说KD树实在是个大神器 可以解决多维空间多维偏序点权和，可以求某个点的空间最近最远点 就二维平面上的来说，复杂度在$O(n\log n)$到$O(n\sqrt n)$不等 嫌KD树不平衡了还可以来一个替罪羊树式的暴力重构 再也不用担心写不出树套树了！（狗头） Text 这是个什么东
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摘要：问题引入 给出数列$g$，满足当$n m$时 $$g_n=\sum\limits_{i=1}^{m}g_{n i}\times a_i$$ 当$n include include include include include define fo(i,a,b) for(int i=a;i=b; i)
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摘要：Text 一般图的最大匹配仍然是基于寻找增广路的 增广路的定义是这样的一条路径，它不经过重复的点，并且路径两端均没有匹配，且整条路径是非匹配边 匹配边 非匹配边这样交错的。 类比二分图最大匹配的增广路算法，如果我们找到了一条增广路，那么将这条增广路的边取反（匹配的变成非匹配，非匹配的变成匹配），那么
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