nlog

序言 使用.NET Core，团队可以更容易专注的在.net core上工作。比如核心类库（如System.Collections）的更改仍然需要与.NET Framework相同的活力，但是ASP.NET Core或Entity Framework Core可以更轻松地进行实质性更改，而不受向后兼容性的限制。.NET Core借鉴了.NET Framework的最佳实践，并将软件工程的最新进展结合在一起。 寒暄、扯淡已经完毕，，，下面是我最近时间对.Net Core整理的相关知识，觉得这些在项目中是最基础且最会应用到的，，，，不喜欢扯理论，直接撸码： 1、浅谈Startup类 2、自定义路由 3、跨域设置 4、自定义读取配置文件信息 5、程序集批量依赖注入 6、使用NLog写入文件日志 7、使用NLog写入数据库日志 8、Nlog标签解读 9、启用Session 10、json数据，自定义日期格式 11、json数据，string类型字段返回为null时默认返回空字符串 12、Json数据，返回字段同实体字段大小写一致 一、浅谈Startup类 在ASP.NET Core应用程序中， 使用一个 按约定 Startup 命名 的 类 Startup ，在Program.cs中 使用 WebHostBuilderExtensions UseStartup <TStartup> 方法

Rank Solved A B C D E F G H I J K 44/452 4/11 O O Ø O Ø Ø Ø Ø O Ø Ø O : 当场通过 Ø : 赛后通过 . : 尚未通过 A run solved by chelly chelly's solution 签到 B discount solved by chelly chelly's solution 我们把限制总结一下： 花p[i]-d[i]购买一个点 花p[i]购买一个点和它的父亲 "花p[i]购买一个点和它父亲"这个不能连续 就十分类似树上的匹配问题的，可以用dp求解 然后这个图是个基环外向树森林，所以先扣出所有的环，然后做树DP，再做环DP即可 C message upsolved by chelly chelly's solution 直线y=ax+b和y=cx+d的交点横坐标是$-\frac{b-d}{a-c}$，于是我们可以将(a,b)和(c,d)看成两个点 问题就转化成了，平面上有n个点，有m个询问点，你需要对每个询问点回答这个询问点和哪个点形成的斜率最小 这就是个经典问题，容易知道答案一定在n个点形成的凸包上 对于一个询问点(x,y)，我们将凸包分块，分成该点左边和该点右边，那么答案在左边和右边就是单峰的，可以二分或者三分 所以我们可以先离线询问点，然后在构下凸包的时候完成左边的操作

零基础小白学触动 - 05 - 触动常用函数 点击 滑动 原理 其实都可以分解成 按下=》 等待一定时间或者移动动作=》 松开 点击： tSLib库的函数tap(x,y) 后面还有2个参数 可以自己看手册 https://www.zybuluo.com/miniknife/note/293935#函数tap-点击 滑动 moveTo(x1,y1,x2,y2,step) 详细的 https://www.zybuluo.com/miniknife/note/293935#函数moveto-滑动 ？如何实现精确滑动 https://zimaoxy.com/b/t-860-1-3.html 深入研究 暂时还没理解思路 而触动手册里面给的例子测试过 无法做到完美的精确滑动 就不用了 还有其他模式的滑动 在当前滑动无效的情况下 延时 mSleep() 坐标初始化函数 init(0) 没什么说的 0是home在下 1是home在右 2是home在左 脚本开始要坐标初始化下 而且不能把init() 放到其他文件然后require导入 是对main.lua无效的 血泪的教训 小知识：require 调用文件的使用注意 require会自动判断当前原码是否已经载入该文件 如果已经载入这个文件就不会再继续载入 给我们一个省事的用法 无法叠加require 比如说 我在主脚本里面调用自己的模版

这可能是我第五次学FFT了……菜哭qwq 先给出一些个人认为非常优秀的参考资料： 一小时学会快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform） - 知乎 小学生都能看懂的FFT！！！ - 胡小兔 - 博客园 快速傅里叶变换（FFT）用于计算两个$n$次多项式相乘，能把复杂度从朴素的$O(n^2)$优化到$O(nlog_2n)$。一个常见的应用是计算大整数相乘。 本文中所有多项式默认$x$为变量，其他字母均为常数。所有角均为弧度制。 一、多项式的两种表示方法 我们平时常用的表示方法称为“ 系数表示法 ”，即 $$A(x)=\sum _{i=0}^n a_ix^i$$ 上面那个式子也可以看作一个以$x$为自变量的$n$次函数。用$n+1$个点可以确定一个$n$次函数（自行脑补初中学习的二次函数）。所以，给定$n+1$组$x$和对应的$A(x)$，就可以求出原多项式。用$n+1$个点表示一个$n$次多项式的方式称为“ 点值表示法 ”。 在“点值表示法”中，两个多项式相乘是$O(n)$的。因为对于同一个$x$，把它代入$A$和$B$求值的结果之积就是把它带入多项式$A\times B$求值的结果（这是多项式乘法的意义）。所以把点值表示法下的两个多项式的$n+1$个点的值相乘即可求出两多项式之积的点值表示。 线性复杂度点值表示好哇好 但是，把系数表示法转换成点值表示法需要对$n

NOIWC凉了。 去年Ag今年Cu。 讲课基本没听（听不懂），都在宿舍狗着。 44+40+0=84。（我发现有好多84的） t1是一道计数题，推了一个半小时，算出来一个关于组合数和prufer序列计数的式子，组合数的那部分可以多项式操作化掉，但是prufer序列那部分推不出来（水平不行），44分去看T2了。 t2是一道造计算机，第一个点和第三个点是送的，第二个点我打了一个表最后爆零了，后面两个点看样子是并行最短路，时间也不多了，就没搞了。 t3乱搞了1个半小时以为交互库是随机的结果GG了。 FJWC考得一般，挂了好多不该挂的分。 Day1 100+100+0，前两题比较水，但是第二题因为不太熟悉sam，调了很久，第三题想出了费用流的一个60分乱搞，没时间写了。 Day2 100+40+100，第一题是傻逼构造，第三题是安师大集训原题，第二题看了时限7s，我认为set的全部遍历复杂度是O(n log n)的所以手写了无旋treap最后T成翔，写set的反而过了（摔 Day3 100+0+10，第一题是傻逼线段树，第二题也是傻逼题，但是我把最大值看成求和最后暴力也爆零了，第三题是一个dp，我分析出了连通块分开做的性质，但是因为dp的细节过于繁琐，思考了很久还是没d出来，最后写了暴力。 Day4 20+0+0，严重翻车。。。T1 b=1的情况考虑错了，但过了大样例。只剩20分，T2

此文章涉及到斯特林数性质及斯特林反演，例题总结与应用篇$\Longrightarrow$ 点这里 ${\large\color{SpringGreen}{历史小芝士}}$ 在组合数学中，斯特林$(Stirling)$数可指两类数，第一类斯特林数和第二类斯特林数 这些均由$18$世纪数学家$James Stirling$提出的，并在著作《$Methodous Differentialis$》中首次使用 自此，斯特林数成为又一广泛运用到处理组合问题的一大利器 ${\large\color{SpringGreen}{第一类斯特林数}}$ ##定义 $\begin{bmatrix}n\m \end{bmatrix}$表示$n$个元素分成$m$个环的方案数 显然：$$\begin{bmatrix}n\m \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}n-1\m-1 \end{bmatrix}+(n-1)*\begin{bmatrix}n-1\m \end{bmatrix}$$ 理解：考虑从$n-1$个元素推过来，如果两个空环肯定是不符合的 $~~~~~~~~~~$空一个环则单独成环，如果$n-1$的时候就没有空环就任意放在一个元素前 ##性质 $n!=\sum\limits_{i=0}^n \begin{bmatrix}n\i \end{bmatrix}$ 理解：其实本质就是置换

考试时太弱了不会。 结果被吊起来打。 学习了一下zzd的 博客 。 首先$O\left( n^2 \right)$的递推十分简单。 但是不够快， 根据$x^{\overline{n}}=\sum_{k=0}^n \left[ n \atop k \right] x^k$ 可以得出$O\left(n log^2n\right)$的分治FFT， 但是不够快， 于是可以倍增地搞。 就是一个$log$的了。 贴上丑陋的代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int M=998244353; const int G=3; const int LEN=270000; int rev[LEN],w[LEN]; int L(int x){ return x>=M?x-M:x; } int U(int x){ return x<0?x+M:x; } ll MUL(int x,int y){ return (ll)x*y%M; } int fp(int x,int y){ int ret=1; for (; y; y>>=1,x=MUL(x,x)) if (y&1) ret=MUL(ret,x); return ret; } void NTT(int *a,int len){ for

序言 使用.NET Core，团队可以更容易专注的在.net core上工作。比如核心类库（如System.Collections）的更改仍然需要与.NET Framework相同的活力，但是ASP.NET Core或Entity Framework Core可以更轻松地进行实质性更改，而不受向后兼容性的限制。.NET Core借鉴了.NET Framework的最佳实践，并将软件工程的最新进展结合在一起。 寒暄、扯淡已经完毕，，，下面是我最近时间对.Net Core整理的相关知识，觉得这些在项目中是最基础且最会应用到的，，，，不喜欢扯理论，直接撸码： 1、浅谈Startup类 2、自定义路由 3、跨域设置 4、自定义读取配置文件信息 5、程序集批量依赖注入 6、使用NLog写入文件日志 7、使用NLog写入数据库日志 8、Nlog标签解读 一、浅谈Startup类 在ASP.NET Core应用程序中，使用一个按约定 Startup 命名的类 Startup ，在Program.cs中使用WebHostBuilderExtensions UseStartup <TStartup>方法指定类，但通常使用系统默认的startup，可以通过startup的构造函数进行依赖注入，startup类中必须包含Configure方法同时可以根据实际情况添加ConfigureServices方法

数据结构中的一块内容：$CDQ$分治算法。 $CDQ$显然是一个人的名字，陈丹琪（NOI2008金牌女选手） 这种离线分治算法被算法界称为"cdq分治" 我们知道，一个动态的问题一定是由"更改""查询"操作构成的，显然，有些“更改”会改变"查询的结果"，而有些不能 如果我们合理安排一个次序，把每一个查询分成几个部分，分别计算值，最后合起来就是原来询问的值。 离线算法和在线算法的概念不用过多解释. 接下来通过几个例题将基本的$CDQ$分治算法解释明白. A. 从逆序对开始的 二维偏序 问题 下面将给出逆序对的题目： 例题·A1： 逆序对的定义是对于序列a[],取第$l$个元素和第$r$个元素,满足$l <r$且$a[l]>a[r]$，对于这样数对$(l,r)$被称为一对逆序对 求解给定序列a中有多少对逆序对，你需要输出对数. 对于100%的数据 $a \leq 5 \times 10^5 $ 我们都知道可以用树状数组和归并排序两种方法做，这里我们只讲归并排序(默认树状数组大家都会) 不断把$[l,r]$细分，每次取$mid=\frac{l+r}{2}$ 然后指针$i$和$j$分别指向区间$[l,mid]$和$[mid+1,r]$并且单调 先确定$i$不动，把$j$右移归并，如果满足$a[i]>a[j]$记录逆序对个数加$mid-i+1$意味着a[i],$i \in [i,mid]$和