rl

题目大意： 给定一个长度为 n n n 的序列和 m m m 次操作，每次操作设 a n s ans a n s 为在 [ l , r ] [l,r] [ l , r ] 中严格效益v的数的个数，将 a [ p ] a[p] a [ p ] 改为 （ k ∗ a n s ） / （ r − l + 1 ） （k*ans）/（r-l+1） （ k ∗ a n s ） / （ r − l + 1 ） 题解： 可以将操作分为两步： 1.求ans 2.更改数值 分块，块内有序，便于查询ans，更改后与左右进行交换，保证块内有序。 例如，读入完所有的数，用一个 b o l c k bolck b o l c k 数组存下来，排序，就达到了块内有序的要求 for ( int i = 1 ; i <= n ; i ++ ) { scanf ( "%d" , & b [ ( i - 1 ) / block + 1 ] [ ++ b [ ( i - 1 ) / block + 1 ] [ 0 ] ] ) ; a [ i ] = b [ ( i - 1 ) / block + 1 ] [ b [ ( i - 1 ) / block + 1 ] [ 0 ] ] ; } 其次，查询。 如果l，r在一个块内，直接查整个块；否则，把两边的残余块先查了，中间的完整的块就直接lower_bound即可。 int

微软装配车的大门似乎只为货物装载敞开大门，却将卸载工人拒之门外。车门的钥匙只有一把，若要获得还需要你费一些心思。我在学习Remoting的时候，就遇到一个扰人的问题，就是Remoting为远程对象仅提供Register的方法，如果你要注销时，只有另辟蹊径。细心的开发员，会发现Visual Studio.Net中的反射机制，同样面临这个问题。你可以找遍MSDN的所有文档，在Assembly类中，你永远只能看到Load方法，却无法寻觅到Unload的踪迹。难道我们装载了程序集后，就不能再将它卸载下来吗？ 想一想这样一个场景。你通过反射动态加载了一个dll文件，如今你需要在未关闭程序的情况下，删除或覆盖该文件，那么结果会怎样？很遗憾，系统会提示你无法访问该文件。事实上该文件正处于被调用的状态，此时要对该文件进行修改，就会出现争用的情况。 显然，为程序集提供卸载功能是很有必要的，但为什么微软在其产品中不提供该功能呢？CLR 产品单元经理(Unit Manager) Jason Zander 在文章 Why isn't there an Assembly.Unload method? 中解释了没有实现该功能的原因。Flier_Lu在其博客里（ Assembly.Unload ）有详细的中文介绍。文中介绍了解决卸载程序集的折中方法。Eric Gunnerson在文章《 AppDomain

一、深度强化学习的泡沫 2015年，DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型Deep Q-Network(DQN)，在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合DL与RL的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2,3]；控制复杂的机械进行操作[4]；调配网络资源[5]；为数据中心大幅节能[6]；甚至对机器学习算法自动调参[7]。各大高校和企业纷纷参与其中，提出了眼花缭乱的DRL算法和应用。可以说，过去三年是DRL的爆红期。DeepMind负责AlphaGo项目的研究员David Silver喊出“AI = RL + DL”，认为结合了DL的表示能力与RL的推理能力的DRL将会是人工智能的终极答案。 RL论文数量迅速增长[8] 1.1 DRL的可复现性危机 然而，研究人员在最近半年开始了对DRL的反思。由于发表的文献中往往不提供重要参数设置和工程解决方案的细节，很多算法都难以复现

5种解法： 1.最长公共子串 2.暴力法 3.动态规划 4.中心扩展法 5.Manacher法 以下记录大佬题解： 算法: 什么叫回文串？ 如果一个字符串正着读和反着读是一样的，那它就是回文串。 中心扩展算法 我们观察到回文中心的两侧互为镜像。因此，回文可以从它的中心展开，并且只有 2n - 1 个这样的中心。 你可能会问，为什么会是 2n - 1 个，而不是 n 个中心？ 因为回文的中心要区分单双。 假如回文的中心为 双数，例如 abba，那么可以划分为 ab bb ba，对于n长度的字符串，这样的划分有 n-1 种。 假为回文的中心为 单数，例如 abcd, 那么可以划分为 a b c d， 对于n长度的字符串，这样的划分有 n 种。 对于 n 长度的字符串，我们其实不知道它的回文串中心倒底是单数还是双数，所以我们要对这两种情况都做遍历，也就是 n+(n-1) = 2n - 1，所以时间复杂度为 O(n)。 当中心确定后，我们要围绕这个中心来扩展回文，那么最长的回文可能是整个字符串，所以时间复杂度为 O(n)。 所以总时间复杂度为 O(n^2) 代码如下： string longestPalindrome(string s) { if (s.length() < 1) { return ""; } int start = 0, end = 0; for (int i = 0;

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> HttpContext.Current.Request.Url.ToString() 并不可靠。 如果当前URL为 http://localhost/search.aspx?user=http://csharp.xdowns.com&tag=%BC%BC%CA%F5 通过HttpContext.Current.Request.Url.ToString()获取到的却是 http://localhost/search.aspxuser=http://csharp.xdowns.com&tag=¼¼Êõ ; 正确的方法是：HttpContext.Current.Request.Url.PathAndQuery1、通过ASP.NET获取 如果测试的url地址是 http://www.test.com/testweb/default.aspx , 结果如下： Request.ApplicationPath: /testweb Request.CurrentExecutionFilePath: /testweb/default.aspx Request.FilePath: /testweb/default.aspx Request.Path: /testweb/default.aspx Request

getRequest() { var url = window.location.search; //获取url中"?"符后的字串 var theRequest = new Object(); if(url.indexOf("?") != -1) { var str = url.substr(1); //alert(str); strs = str.split("&"); for(var i = 0; i < strs.length; i++) { theRequest[strs[i].split("=")[0]] = decodeURI(strs[i].split("=")[1]); //获取中文参数转码<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">decodeURI</span>，（unescape只针对数字，中文乱码) } } return theRequest; }, xiangqing(){ //通过url取数 var request = new Object(); request = this.getRequest(); var id = request['id']; axios.get(this.ip + '/xinwen/getzhaopinbyid', { params: { id: id } }

Spiral Matrix Given a matrix of m x n elements ( m rows, n columns), return all elements of the matrix in spiral order. For example, Given the following matrix: [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ], [ 7, 8, 9 ] ] You should return [1,2,3,6,9,8,7,4,5] . 思路： 可参考 剑指offer ：题20 class Solution { public: vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) { vector<int> vec; if(!matrix.size() || !matrix[0].size()) return vec; int row = matrix.size(), col = matrix[0].size(); int rl = 0, rh = row-1, cl = 0, ch = col-1; while(rh >= rl && ch >= cl) { for(int c = cl; c <= ch; ++c) vec.push_back(matrix[rl][c]); if(

一、功能 计算复序列的分裂基快速傅里叶变换。 二、方法简介 序列 \(x(n)(n=0,1,...,N-1)\) 的离散傅里叶变换定义为 \[ X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)W_{N}^{nk}, \qquad k=0,1,...,N-1 \] 其中 \(W_{N}^{nk}=e^{-j\frac{2\pi nk}{N}}\) ，将 \(X(k)\) 按序号 \(k\) 的奇偶分成两组。当 \(k\) 为偶数时，进行基2频率抽取分解， \(X(k)\) 可表示为 \[ X(2k)=\sum_{n=0}^{N/2-1}[x(n)+x(n+\frac{N}{2})]W_{N}^{2nk} \ , \ k=0,1,...,\frac{N}{2}-1 \] 当 \(k\) 为奇数时进行基4 频率抽取分解，$ X(k)$可表示为 \[ \left\{\begin{matrix}X(4k+1)=\sum_{n=0}^{N/4-1}{[x(n)-x(n+\frac{N}{2})]-j[x(n+\frac{N}{4})-x(n+\frac{3N}{4})]}W_{N}^{n}W_{N}^{4nk}\\ X(4k+3)=\sum_{n=0}^{N/4-1}{[x(n)-x(n+\frac{N}{2})]+j[x(n+\frac{N}{4})-x(n+\frac{3N}{4})]

AVL树的介绍 AVL树是高度平衡的而二叉树。它的特点是：AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1。 上面的两张图片，左边的是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1；而右边的不是AVL树，因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3，而以8为根节点的树的高度是1)。 AVL树的Java实现 1. 节点 1.1 节点定义 public class AVLTree<T extends Comparable<T>> { private AVLTreeNode<T> mRoot; // 根结点 // AVL树的节点(内部类) class AVLTreeNode<T extends Comparable<T>> { T key; // 关键字(键值) int height; // 高度 AVLTreeNode<T> left; // 左孩子 AVLTreeNode<T> right; // 右孩子 public AVLTreeNode(T key, AVLTreeNode<T> left, AVLTreeNode<T> right) { this.key = key; this.left = left; this.right = right; this.height = 0; } } ...... } AVLTree是AVL树对应的类

一、深度强化学习的泡沫 2015年，DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型Deep Q-Network(DQN)，在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合DL与RL的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2,3]；控制复杂的机械进行操作[4]；调配网络资源[5]；为数据中心大幅节能[6]；甚至对机器学习算法自动调参[7]。各大高校和企业纷纷参与其中，提出了眼花缭乱的DRL算法和应用。可以说，过去三年是DRL的爆红期。DeepMind负责AlphaGo项目的研究员David Silver喊出“AI = RL + DL”，认为结合了DL的表示能力与RL的推理能力的DRL将会是人工智能的终极答案。 RL论文数量迅速增长[8] 1.1 DRL的可复现性危机 然而，研究人员在最近半年开始了对DRL的反思。由于发表的文献中往往不提供重要参数设置和工程解决方案的细节，很多算法都难以复现