happiness

2015年的最后几天開始读这本 《幸福的方法》 ，也是希望能在新的一年能有一些变化。 时常思考“成功的方法”，但非常少思考过“幸福的方法”，潜意识里基本把成功和幸福划了等号。这可能也就是我们为什么如今活得非常终日奔波，却又时常迷茫的原因。 我应该算是 《幸福的方法》 书中描写叙述的“忙碌奔波型”人，笃信“推迟满足感”。认可此刻的一切努力都是为了实现未来的目标。痛苦的过程是获得未来幸福的必由之路。一旦达到目标之后，会把放松的心情当成幸福，好像工作越艰难，成功后的幸福感就越强。 但正如书中所说。这样的解脱感并不等于幸福，这样的幸福实际上是“幸福的假象”，它们的快感很多其它来源于压力和焦虑的消除，无法长久维持。 “你幸福吗？” 这个问题尽管非常重要。但意义并不大。我如何才干推断自己是否幸福？什么是成就幸福的关键？幸福有标准么？即便有，这些答案对提升我们的幸福感也没有什么帮助。 与其问自己是否幸福。不如去探求一个更有助益的问题：“ 如何才干更幸福？ ”这个问题不但契合幸福的实质，还表明了幸福是一个需要长期追求、用不简单的过程，而不是一个能够终结的句点。比方。我如今要比5年前幸福；我也希望。5年后的今天我能比方今更幸福。 与其由于还没有达到幸福的境地而垂头丧气，与其浪费力苦思冥想自己究竟有多幸福，不如认真地去体会和挖掘幸福这一无穷无尽的宝藏。同一时候去争取得到很多其它。 要记得。

BZOJ 2127 Happiness （默认题面是 wyy PPT里面的题面） 我们先考虑两个人的情况，如果只有两个人，考虑从 $ s $ 向它们连边，割掉表示帮，再从它们向 $ t $ 连边，表示不帮。同时如果两个人没有选择相同的行为，我们认为这样会产生损失，注意到如果两个人选择的行为不一样，如果我们把这两个人之间连一条双向边，仍然没有割掉。现在我们需要的就是确定这条双向边的权值。 我们考虑建立出来的图是这样的： 现在我们需要确定 $ a,b,c,d,e $ 的权值。 我们用 $ v_1 $ 表示 同时选择帮忙的额外收益， $ v_2 $ 表示同时不帮的额外收益，那么： \[ c+d=v_2\\a+b=v_1\\a+d+e=v_1+v_2\\b+c+e=v_1+v_2\\ \] 最后得到 \[ e = \frac{v_1+v_2}{2} , a=b=\frac{v_1}{2} , c=d=\frac {v_2}{2} \] 所以我们可以这样建图： 对于每个人建立一个点，从 $ s $ 向它连一条边，容量为它选择帮忙的收益加上它与周围所有人一起选择帮忙的收益的一半，再向 $ t $ 连边k，容量为不帮的收益 + 它与它周围所有人一起不帮的收益的一半。 对于相邻的人，我们建立一条双向边权是同时选择帮忙或者不帮忙的平均数。 这个图上跑最小割就可以了。 #include

The way to happiness When it comes to the topic of happiness, everybody has his own interpretation. But an inspiring idea goes that happiness is not the absence of problems, but the ability to deal with them, which reveals the nature of happiness.Happiness will be achieved only when we show great courage to confront problems and develop the capacity to solve them. There is no denying that we will encounter many problems in our life, but that doesn’t mean we are deprived of happiness. Many people have set great examples for us to follow：Nelson Mandela was sentenced to 27 years in prison, but he

happiness 高一一班的座位表是个n*m的矩阵，经过一个学期的相处，每个同学和前后左右相邻的同学互相成为了好朋友。这学期要分文理科了，每个同学对于选择文科与理科有着自己的喜悦值，而一对好朋友如果能同时选文科或者理科，那么他们又将收获一些喜悦值。作为计算机竞赛教练的scp大老板，想知道如何分配可以使得全班的喜悦值总和最大。 Input 第一行两个正整数n，m。 接下来是六个矩阵第一个矩阵为n行m列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学选择文科获得的喜悦值。 第二个矩阵为n行m列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学选择理科获得的喜悦值。 第三个矩阵为n-1行m列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学与第i+1行第j列的同学同时选择文科获得的额外喜悦值。 第四个矩阵为n-1行m列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学与第i+1行第j列的同学同时选择理科获得的额外喜悦值。 五个矩阵为n行m-1列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学与第i行第j+1列的同学同时选择文科获得的额外喜悦值。 第六个矩阵为n行m-1列 此矩阵的第i行第j列的数字表示座位在第i行第j列的同学与第i行第j+1列的同学同时选择理科获得的额外喜悦值。 Output 输出一个整数，表示喜悦值总和的最大值 Sample

现在小V 要从中选取连续编号的礼物（即选取[l, r]内的礼物），使得获得的 happiness 最大。 [l, r]内的 happiness 定义为： （[l, r]内所有礼物满意值的最小值）*（[l, r]内所有礼物满意值的和） 小V 想知道他能获得的 happiness 最大是多少，你能帮帮他吗？ ★数据输入 第一行为一个正整数 n。 第二行为n 个整数 w[1], w[2], …, w[n] 其中： 对于 50%的数据：1<=n<=100, 0<=w[i]<=100 对于 80%的数据：1<=n<=1,000, 0<=w[i]<=1,000 对于 100%的数据：1<=n<=100,000, 0<=w[i]<=10,000 ★数据输出 小 V能获得的最大 happiness值。 分析： 这道题之前有做过了，虽然题目背景不一样，但是其实考察的都是一样的， 不过另一道题目还要求求出左右端点，这道题不用 由于n是 1e5 的 因此算法复杂度不能是 O（n^2） 不过这道题数据比较水，所以其实O（n^2）也能过， 下面是分析 可以参考我的另一个博客 https://blog.csdn.net/Inuyasha__/article/details/103247169 代码如下： # include <bits/stdc++.h> # define LL long long #

CS1026: Assignment 3 ‐ Sentiment Analysis (updated October 28, 2019) Due: November 13th, 2019 at 9:00pm. Weight: 12% Learning Outcome: By completing this assignment, you will gain skills relating to  using functions,  complex data structures,  nested loops,  text processing,  file input and output,  exceptions in Python,  using Python modules,  testing programs,  writing code that is used by other programs. Background: With the emergence of Internet companies such as Google, Facebook, and Twitter, more and more data accessible online is comprised of text. Textual data and the

1、Series 创建Series import pandas as pd countries = [ '中国' , '美国' , '澳大利亚' ] countries_s = pd.Series(countries) print(type(countries_s)) print(countries_s) numbers = [ 4 , 5 , 6 ] print(pd.Series(numbers)) country_dicts = { 'CH' : '中国' , 'US' : '美国' , 'AU' : '澳大利亚' } country_dict_s = pd.Series(country_dicts) # 给索引命名 country_dict_s.index.name = 'Code' # 给数据命名 country_dict_s.name = 'Country' print(country_dict_s) print(country_dict_s.values) print(country_dict_s.index) 处理缺失数据 countries = [ '中国' , '美国' , '澳大利亚' , None ] print(pd.Series(countries)) numbers = [ 4 , 5 , 6 , None ] print(pd.Series

题目做不完了，明天就要NOI了。 题面 http://darkbzoj.tk/problem/2127 题解 最小割――一个割代表一个方案。 先把所有利益加上，然后用最小割考虑最少的失去的利益。 这道题不用黑白染色，连$S$代表学文，连$T$代表学理。 对于四种情况，列4个方程，5个未知数（对于解的确定有一定的不确定性，那就用好写的解） #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<vector> #include<queue> #define ri register int #define N 50000 #define INF 1000000007 #define S 0 #define T (n*m+1) using namespace std; int n,m,x,sum; struct graph { vector<int> to,w; vector<int> ed[N]; int cur[N],d[N]; void add_edge(int u,int v,int w1) { to.push_back(v); w.push_back(w1); ed[u].push_back(to.size()-1); to.push_back(u); w.push_back(0); ed[v].push

Indeed there are many different tourist routes from our city to Rome. You are supposed to find your clients the route with the least cost while gaining the most happiness. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line contains 2 positive integers N ( 2), the number of cities, and K, the total number of routes between pairs of cities; followed by the name of the starting city. The next N − 1 lines each gives the name of a city and an integer that represents the happiness one can gain from that city, except the starting city. Then K lines follow, each