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  • 求n无前导零且数码低非并模 m等于 0的数个数。 【输入格式】 两行个整数 n, m; 【输出格式】 一行个整数代表答案模 10^9+7之后的值 。 【样例输入12 12 【样例输出1】 4 【样例输入2】 3 ...

    统计

    【问题描述】
    求n位无前导零且数码从高到低非降并模 m等于 0的数个数。
    【输入格式】
    两行个整数 n, m;
    【输出格式】
    一行个整数代表答案模 10^9+7之后的值 。
    【样例输入1】
    2
    12
    【样例输出1】
    4
    【样例输入2】
    3
    111
    【样例输出2】
    9
    【样例输入3】
    452
    10
    【样例输出3】
    0
    【样例输入4】
    6
    58
    【样例输出4】
    38
    【数据规模与约定】
    对于 100%的数据, 1≤n≤10^18, 1≤m≤500,有各种部分 。

    思路:
    神奇的dp,%大佬,get代码,add注释

    #include <cstdio>  
    #include <cstring>  
    #include <algorithm>
    #include <iostream>
    #define LL long long
    using namespace std; 
    
    const int M=520, P=1000000007;
    
    LL n;
    int m,lst[M],cnt[M],inv[10],f[9][M],C[M][9],g[M][9],u[9][9];
    //考虑ans的性质,非下降,位数又是固定的,所以我们可以把ans分成最多九个形如11111..的数
    //eg:12345 = 11111 + 1111 + 111 + 11 + 1; 155579 = 111111 + 11111 + 11111 + 11111 + 11111 + 11 + 11 + 1 + 1;
    //因为ans的位数固定为n;所以最下面一层一定是n个1这个数。 
    //那么我们就可以算这类型的数可以组成多少符合条件的数。 
    
    int main(){
        freopen ("c.in", "r", stdin);
        freopen ("c.out", "w", stdout);
        inv[1] = 1;
        for(int i=2; i<=8; i++)//预处理1~8的逆元 
            inv[i] = (LL)inv[P%i] * (P-P/i)%P;//递推求法 
        /*for(int i=1; i<=8; i++)
            cout << inv[i] << endl;*/
        scanf("%I64d%I64d", &n, &m);
        //n = 15, m = 12;
        int v=0;
        for(int i=1; i<=n; i++){
            v = (v * 10 + 1) % m;//遍历所有位数在1~n之间,形似1,11,111的数字 
            if(v==0 || lst[v]){//之前枚举过一个数字 % m = v,也就是说我们找到了循环(v=0说明循环节就是1)  
                int sz=i-lst[v], tv=v;//sz就是循环节的长度 
                for(int j=0; j<sz; j++){//遍历整个循环节的模数 
                    if((n-i-j) % sz == 0) v = tv;//剩下的数字个数是sz的整数倍,也就是说tv(v)就是最后一个数(n个1)%m的ans 
                    cnt[tv] = (cnt[tv] + (n>=i+j ? (n-i-j+sz)/sz : 0)) % P;//在一个循环节内每个模数只会出现一次
                    //统计之后有几个循环节就可以知道这一堆数中(1个1,2个1...)%m=x的有cnt[x]个 
                    tv = (tv * 10 + 1) % m;
                }
                break;
            }
            cnt[v]++;
            lst[v] = i;//i个1 % m = v 
        }
        for(int i=0; i<m; i++){//
            int t=1;
            for(int j=0;j<9;j++){
                C[i][j] = t;//C[i][j]表示从这一堆数(1个1,2个1...)中找出j个%m=i的数有多少种方案 
                t = (LL)t * (cnt[i]-j) % P * inv[j+1] % P;//阶乘式子往下走 
                //printf("Y %d %d %d\n", i, j, [i][j]);
            }
        }
        u[0][0] = 1;//u[i][j]表示在i层中填充j种数的方案数,注意是填充而不是选j层出来,每个数一定要放进去。
        //eg:u[3][2] = 2; 也就是说在3层中填充2种数的方案数为2,假设我们的2种数是1,2
        //填充方式是1,1,2或者1,2,2。不计顺序(因为我们最终的ans是它们的和) 
        //u[i][j] = C(i-1, j-1)(组合数) 夹棍法考虑,因为不计顺序,那么我们的任务就是把i层分成j段,每段一个数
        //所以u的求法就有两种下面是根据意义的递推,也可以直接算组合数 
        for(int i=1; i<9; i++)
            for(int j=1; j<=i; j++){
                for(int k=1; k<=i; k++)
                    (u[i][j] += u[i-k][j-1]) %= P;//递推
                    //在i层中填充j种数的方案数=在i-k层中填充j-1种数的方案数(剩下的层填充最后一种)顺序并没有影响
                //printf("Y %d %d %d\n", i, j, [i][j]); 
            }
        for(int i=0; i<m; i++){
            for(int j=0; j<9; j++){
                for(int k=0; k<=j; k++)
                    g[i][j] = (g[i][j] + (LL)u[j][k] * C[i][k]) % P;
                    //g[i][j]表示从这一堆数(1个1,2个1...)中找出j个%m=i的数的方案数(一个数可以选择多次)
                    //从这一堆数(1个1,2个1...)中找出个%m=i的数的方案数 有C[i][k]
                    //把这k个数放到这j层中的方案数有u[j][k]种,所以就是这样递推 
                //printf("Y %d %d %d\n", i, j, g[i][j]);
            }
        }
        f[0][v] = 1;//f[i][j]表示放上i层,使得所得ans%m=j的方案数 
        for(int i=0; i<m; i++){
            for(int j=7; j>=0; j--){//类似背包 
                for(int k=j+1; k<9; k++){
                    for(int l=0; l<m; l++){
                        int &t = f[k][(l+i*(k-j))%m];
                        t = (t + (LL)f[j][l] * g[i][k-j]) % P;//选择k-j层放上%m=i的数,ans%m就=l+i*(k-j) 
                    }
                }
            }
        }
        int ans = 0;
        for(int i=0; i<9; i++)
            (ans += f[i][0]) %= P;
        printf("%d\n", ans);
    }
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  • 最新获悉,2019年3月,国内客车市场份额最大的轻型客车(含底盘)销售3.22万辆,环比增长103%,同比增长1%,增幅较上月(2019年2月销量同比增长6%)缩窄5个百分点。3月份,轻客占整个客车市场75.2%的份额,较上月(81...

    最新获悉,2019年3月,国内客车市场份额最大的轻型客车(含底盘)销售3.22万辆,环比增长103%,同比增长1%,增幅从较上月(2019年2月销量同比增长6%)缩窄5个百分点。3月份,轻客占到整个客车市场75.2%的份额,较上月(81.61%)缩窄不少。

    轻型客车整车销量情况:

    3月份,轻型客车整车销售3.08万辆,环比大增106%,同比增长2%,增幅较上月(2019年2月份同比增长10%)缩窄8个百分点。3月份,轻型客车整车销量前5的企业依次为江铃控股、福田汽车(600166)、保定长安、上汽大通和南京依维柯。5家合计销售2.1万辆,占到轻型客车整车3月总销量3.08万辆的68.22%。

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    2019年3月轻型客车整车销量表(单位:辆)

    90123be27f97ec8933891a2254be7f7a.png

    由上表可见,环比上月,3月份轻型客车整车销量前5企业全部实现大增,4家企业增幅破百;与2018年同期相比5家企业1增4降,仅福田汽车一家企业实现增长,增幅也仅有4%。下降的企业中降幅最大的是保定长安,3月份同比下降了21%,另一家降幅为两位数的企业是南京依维柯,下降了20%。排名首位的江铃也下降了6%。3月份的轻型客车整车销量前五企业中,福田汽车实现了环比、同比双正增长。从累计销量看,2019年一季度,轻客整车市场累计销售6.58万辆,同比累计下降2%,比去年一季度少销售1000余辆。具体到3月份销量前五企业来看,仅有福田汽车一家企业处于上升区间,下降的企业降幅均为两位数,降幅最高的是南京依维柯,一季度累计降幅达到26%。

    轻型客车底盘销量情况:

    2019年3月份,轻型客车底盘销售1400辆,环比增长59%,同比下降19%,比去年同期少销售334辆。3月份,轻型客车底盘市场仅有东风集团、江淮汽车(600418)、新福达汽车和江西江铃晶马汽车四家企业实现销售,这四家企业分食了3月份轻客底盘市场的全部份额。

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    2019年3月轻型客车底盘销量表(单位:辆)

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  • 合唱队形是指这样的一种队形:设K同学右依次编号为12…,K,他们的身高分别为T1,T2,…,TK, 则他们的身高满足T1<…Ti+1>…>TK(1<=i<=K)。 你的任务是,已知所有N同学的身高,计算最少...

    合唱队形

    描述

    N位同学站成一排,音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列,使得剩下的K位同学排成合唱队形。

    合唱队形是指这样的一种队形:设K位同学从左到右依次编号为1,2…,K,他们的身高分别为T1,T2,…,TK, 则他们的身高满足T1<…Ti+1>…>TK(1<=i<=K)。

    你的任务是,已知所有N位同学的身高,计算最少需要几位同学出列,可以使得剩下的同学排成合唱队形。

    格式

    输入格式

    输入的第一行是一个整数N(2<=N<=100),表示同学的总数。第一行有n个整数,用空格分隔,第i个整数Ti(130<=Ti<=230)是第i位同学的身高(厘米)。

    输出格式

    输出包括一行,这一行只包含一个整数,就是最少需要几位同学出列。

    样例1

    样例输入1

    8
    186 186 150 200 160 130 197 220
    

    样例输出1

    4
    

    限制

    每个测试点1s

    解题

    分别得出最长增序列(严格增)和最长降序列(严格降)(就是分别对两端就最长增序列),然后记录每一个位置的点作为结束增或起始降的长度,min(Upper[i] + Lower[i])就是题目求出的最长合唱团序列 + 1(中间位置计算了两次),用总人数减去最长合唱团序列长度就是题目所求的解。

    代码

    #include <algorithm>
    #include <iostream>
    #include <string>
    using namespace std;
    const int maxn = 102;
    int T[maxn], dp[maxn];
    int Upper[maxn], Lower[maxn];
    
    int up_bound(int l, int r, int x) {
        while (l < r) {
            int mid = (l + r) >> 1;
            if (x <= dp[mid]) {  //目标!!!!!!(以后记住!!!)
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return l;
    }
    
    int main() {
        int N;
        cin >> N;
        for (int i = 1; i <= N; i++) cin >> T[i];
    
        int len1 = 1;
        dp[1] = T[1];
        Upper[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= N; i++) {
            if (T[i] > dp[len1]) {
                dp[++len1] = T[i];
                Upper[i] = len1;
            } else {
                int up = up_bound(1, len1, T[i]);
                dp[up] = T[i];
                Upper[i] = up;
            }
        }
    
        int len2 = 1;
        dp[1] = T[N];	//这里注意从后面开始遍历的索引的对应关系
        Lower[N] = 1;
        for (int i = N - 1; i >= 1; i--) {
            if (T[i] > dp[len2]) {
                dp[++len2] = T[i];
                Lower[i] = len2;
            } else {
                int up = up_bound(1, len2, T[i]);
                // cout << up << "," << T[i] << endl;
                dp[up] = T[i];
                Lower[i] = up;
            }
        }
    
        int ans = 0;
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            ans = max(ans, Upper[i] + Lower[i]);
        }
        cout << N - ans + 1 << endl;
    
        system("pause");
        return 0;
    }
    
    
    展开全文
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    大家好,欢迎来到多多说电商。

    不少商家常常困惑:场景的出价已经出很高了,但是钱总是花不到该花的地方去怎么办?我的点击花费一直都很高,要怎么才能降下来呢?

    将围绕以下三个重点进行分享:

    1.人群/资源位应用详解

    2.搭配实操案例

    3.优化平衡流量/产出

    人群/资源位应用详解

    光吹牛不行,先来看一个我做的案例。在这个计划中,我在曝光量、点击量基本达标的前提下,将PPC稳定在了0.1元,ROI高于持平水准。之所以能将PPC降到这么低,与人群和资源位的合理运用是分不开的。

    ec8d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    在我们做推广时,需要先去理解推广中的各个变量是什么,可以用来达成什么样的目的。

    常用人群和资源位

    我的常用人群定向包含了访客重定向、相似商品定向、叶子类目定向、相似店铺定向这四个人群。这四个定向我一般不会一开始就同时打开,而是根据我需要的节奏,以及流量增幅的需求进行调整。这四个定向我一般按顺序设置溢价为80%,20%,30%,30%。

    相似商品定向的人群相对比较活跃,通过不断测试我发现,大部分产品推广中这个人群消耗得都会比较快,而且效果不是很稳定,有时投产还不错,有时就比较差。因此,虽然它圈的人群数量没有叶子类目定向的大,但我还是会适当降低这个人群的溢价。

    至于基础资源位搭配,我个人认为5个资源位中,“商品详情页”的承接页在商品页面,对于新品而言投放路径太深了一些,可以先不投,先投其他3个资源位。

    ed8d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    兴趣点定向

    此外,我想重点说说兴趣点定向。如果你细心的话就不难发现,兴趣点的关键词和你商品填写的属性以及标题都是相关的。商品属性填写越准确,标题的主要关键词越突出,都会在兴趣点定向人群中有所反映。随着你的推广积累数据不断增加,所圈定的用户数量也会逐渐增加。

    很遗憾的是,我们目前在兴趣点定向中只能添加5个关键词,因而我们要选择圈定人群数最大的词。

    这里就需要注意:我们选择的兴趣点关键词是要不断轮换的,每次添加之后我都会记录一下,我在这里添加的词,后期表现如何,与搜索推广的关键词表现是否匹配。

    许多的商家觉得兴趣点定向设置后就一劳永逸了,但其实不然,我建议每过一定时间需要轮换关键词,不断筛选词。这个定向的可操作空间非常大,随着推广的深入也不断会有新的词出来。兴趣点定向我一般是与类目详情页、商品详情页、优选活动页等资源位结合进行投放。

    DMP人群包

    我们在DMP的操作过程当中,经常会遇到不同的人群想要投不同的资源位的情况。在这种条件下,我们可以针对一个产品开好几个场景计划,从而单独针对某一类人群去投放我们需要的资源位。

    从不同类目来看,女装类目中店铺风格特别强的投放DMP效果更佳。此外在标品中,尤其是年龄层、偏好等特别明确的类目,DMP的使用效果特别好。

    我个人应用DMP更多是在后期收割利润的阶段圈定人群,对应投放的资源位也会偏ROI利润收割,比如“类目商品页”、“优选活动页”等。

    搭配实操案例

    测款、测图阶段

    在设置人群和资源位溢价之前,我们先要了解各个人群和资源位背后能覆盖的人群数量。注意,这里的人群和资源位要计算交集,也就是“且”的关系,人群和资源位都满足的消费者才会被投放。一般来说人群圈得人数越多,所能相交投放的人群量也就越大。

    在这个阶段,我们需要通过投放获得平台对女装类目以及与我们类似的商品的整体反馈。由于这是一个新品,自然也没有积累的标签,所以有些定向人群我们先不开,可以按照我下面的溢价来进行设置。

    ee8d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    而在资源位的搭配上,我们需要相对“理性”的流量,因此我推荐只选择2个资源位:类目商品页和商品详情页。活动页我们暂时不投它,因为它与平台活动的力度相关性会比较大。

    单品养权阶段

    通过一段时间收集数据,我们完成了测图测款,通过分析数据把我们要主推的商品和图片确定下来了。但是此时商品的销量还不高,不能给我们带来足够的免费流量,因此我们需要通过付费流量,把单品的转化率以及销量提上来。

    在这之前,需要先优化内功。我将详情页、轮播图和内容卖点都优化了3轮,把重点营销文案等也都提炼了出来,尽量把内功做到极致,然后再来考虑优化投放渠道。

    在定向上,我们可以增加一些兴趣点关键词。经过第一步的积累,此时我们已积累到了不少关键词,按人群数量从高到低排序,把人数最多的添加进去就可以。

    ef8d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    销量爆发阶段

    上一阶段的优化后经过一段时间,我们这个款的销量起来了,转化率也相对稳定了,那么下一步我们该做什么呢?

    没错,就是爆发。在爆发的阶段,我们最需要的就是流量。因此我会尽可能的用一切渠道获取更多流量,由于这些新引入的巨额流量是比较“泛”的,没有那么精准,所以我们同时要注意尽量把PPC往下压。

    f18d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    此时我们就可以增加DMP人群了,这个时候DMP里我创建的人群会相对比较广泛一点,因为我们需要的是流量。

    f38d16fb-1339-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    在资源位上,我们可以把4个资源位溢价全都打开,让商品在全网透出。

    优化平衡流量产出

    在上述操盘的过程中,你可能会遇到一些棘手的问题,主要是在流量和ROI的平衡的控制上,会出现一些难题。

    以下是我结合自身操盘经验,对一些典型问题做出的优化方案:

    1.人群/资源位流量低产出低

    对于这样的流量结构搭配,我们先需要去找问题的所在,是我们选择的人群和资源位组合下本身就没流量,还是出价溢价太低了。

    如果是组合的问题,我们可以添加别的定向溢价;如果是溢价低了,我们可以提高溢价再观察数据。店铺最需要的是流量,获取足够的流量是我们操盘的第一步。

    2.人群/资源位流量低产出高

    首先,这表示该人群/资源位没有满足店铺和产品拿流量的需求,不过鉴于它的产出比较高,我们可以先不删掉,再给它一些机会。

    如果其他的人群和资源位流量可以补充拿到足够流量,我们可以先不管它,让它拿少部分流量即可。如果其他的人群也拿不到流量,我们可以先适当提升价格。

    3.人群/资源位流量高产出低

    在操盘中,高流量低产出的情况是最普遍的。

    此时我们需要先判断这个定向与所推产品是否匹配,如果本身就不匹配的,为了节省成本,可以直接舍弃。如果人群定向是精准的,我们可以先尝试降价,去保证我们的投产比。

    4.人群/资源位流量高产出高

    遇到此类的人群定向或者资源位,你肯定很开心了。既能保持高流量态势,又能以高流量态势获得高产出。

    遇到这样的情况很好处理,给这个计划加日限额就可以,它能获得多少流量就让它获得多少流量。


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  • 【数dp】数字游戏

    2019-07-19 10:22:04
    某人命名了一种不数,这种数字必须满足右个数字呈现小于等于的关系,如123,446.现在大家决定玩一个游戏,指定一个整数闭区间[a,b],问这个区间内有多少个不数。 输入 输入多组测试数据。每组只包含两个...
  • 当这个接脚的电压从1/3 VCC电压以下移至2/3 VCC以上时启动这个动作。 Pin 7 (放电) -这个接脚和主要的输出接脚有相同的电流输出能力,当输出为ON时为LOW,对地为低阻抗,当输出为OFF时为HIGH,对地为高阻抗。 ...
  • 某人命名了一种不数,这种数字必须满足右各位数字呈非下降关系,如 123,446。 现在大家决定玩一个游戏,指定一个整数闭区间 [a,b],问这个区间内有多少个不数。 输入格式 输入包含多组测试数据。 每组...
  • 数字游戏(数dp)

    2021-05-05 21:37:06
    某人命名了一种不数,这种数字必须满足右各位数字成大于等于的关系,如123,446。现在大家决定玩一个游戏,指定一个整数闭区间[a,b],问这个区间内有多少个不数。输入格式: 题目有多组测试数据。每组只含...
  • 某人命名了一种不数,这种数字必须满足右各位数字呈非下降关系,如 123,446。 现在大家决定玩一个游戏,指定一个整数闭区间 [a,b][a,b][a,b],问这个区间内有多少个不数。 输入格式 输入包含多组测试数据...
  • 该题是poj的1050号题:http://poj.org/problem?id=1050 同时在《编程之美》 2.15 小节思想是:1、把二维降到一维,把 同一列的若干个数的和算出来, 然后行的角度,变成求一维数组的子数组和的最大值, 一共要计算...
  • U4和U14运算放大器AD8615提供0.225的信号增益(由R1与R2和R19与R20的比值设置),将20 V p-p的输入信号幅度至ADC输入端的4.5 V p-p。对于0 V输入,U4和U14的输出端需要2.25 V偏移,这就要求U4和U14同相输入端的...
  • 2020年12月程序员工资统计,平均14222元

    万次阅读 多人点赞 2020-12-06 22:28:25
    图上看,工资是真的了,吓得我瑟瑟发抖。希望明年涨回来。 城市 排名 city 平均工资 最低工资 中数 最高工资 招聘人数 百分比 1 北京 17716 5250 16000 47500 26127 8.47% 2 深圳 17041 5250 15000 ...
  • 由I2C学通信时序

    2016-04-16 08:58:11
    《朱老师物联网大讲堂》学习笔记 学习地址;... 什么是时序? I2C总线空闲状态, I2C上有1个主设备,n个设备,总线状态空闲态,忙态, 在忙态,一个设备在通信...SCL线维持高电平,SDA线发生一个高的上沿,
  • codeforces round 176Div1 B

    2013-09-09 22:51:30
    即每一个k,变换的次数为n/k,则复杂度为n(1/2+1/3+1/4+..+1/n)=0(nlnn),而要做到这一点可以观察每一次转换,即将每一个序列段的第一,移序列段最后一段+1,于是每一次都移一次,最后一个开始向前操作...
  •  设f[i][j]为用i个数字单调不地填满j个位置,初始化f[i][0]=1(i从1到10),转移方程f[i][j] = 。  然后按定义累加即可。 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring&g...
  • -Timer32定时器包含两个可编程的32/16向下倒数计时器,可在计数为0的时候产生中断。 -三种不同的计时模式。 -自由运行:计数0之后继续最大值开始倒计时。 -周期运行:一定间隔产生中断并在0时载入最初设定...
  • 据国际统计机构webhosting.info最新统计数据,截至2012年1月30日,雅虎的域名总量1,687,809,其所占市场份额也月初的2.1745%下滑到2.1445 %,在目前的美国域名解析服务商排行榜中名列第六。而排名前三甲的...
  • 本文所示的电路(图1)是Hitachi 公司HD44780LCD的串行化接口电路,它使所需的GPIO数11降到2并提供LCD对比度和背光亮度的数字控制。1个通用I/O口扩展器(U1)模拟典型的微控制器8I/O口。若微控制器集成有I2C外设...
  • 中新网5月6日电(记者 刘育英)2006年至今,源于中国的垃圾邮件量排名中国2位降到第15位,脱离全球垃圾邮件黑名单,中国互联网协会表示,这说明中国治理垃圾邮件的机制奏效。  英国著名安全公司SOPHOS最新发布...
  • 我尽量把术语用量降到最低,并且在首次使用的时候对每一个都进行定义。 循序渐进。为了避免『陷阱门效应』,我专门把这些最为复杂的部分抽离成一个个专题,并且都切分成小规模的部分,一步步来进行。 专注于编程...
  • 输入:数据集,需要降到k维。 1) 去平均值(即去中心化),即每一特征减去各自的平均值。、 2) 计算协方差矩阵 3) 用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量。 4) 对特征值大到小排序,选择其中最大的k...
  • 分析 题目不难理解,但是有一点要注意。...但是如果我们换一种思路,把这四个数字分成两部分,1/2为一组,3/4为一组,然后来二分,这样一下n^4降到n^2。 程序 1 #include <iostream> 2 #i...
  • 水篇快速幂

    2019-08-12 12:47:00
    一,快速幂:取幂指数的二进制,低到高寻找,当前=1时,加上当前对应的值,复杂度顺利降到O(logn) //b=1000001101(二进制) //a^b=a^0+a^2+a^3+a^9 //O(log2(b)) typedef long long ll; ll qpow(ll a,ll b) ...
  • 快速幂和矩阵快速幂

    2017-06-14 14:23:14
    快速幂快速幂就是计算a^n时,能使复杂度O(n)降到O(logn)。 它的原理是这样的: 将n写成2进制形式,比如,求a^9。9的二进制写法为 1001,即 最后一开始看,是1,所以计算a^1,并加入到结果中,然后看倒数第...
  • 如果2^N枚举,那么很有可能时间不够,因此可以使用中途相遇法,再利用map或者set,可以把时间复杂度O(2^N)降到O(2^(N/2)logN)。 2、如果要判断奇偶,特别是向量,那么亦或运算将会是一个非常高效的方法。 ...
  • 以前听过做亚交只要到了可以支付的金额,就会把你的级别降低,又原来的$2/$1(女/男)降到$0.30/$0.15。现在自己做了,果然如此。 今天收到亚交邮件: 谢谢您对亚交的支持。至今您无法在每30免费会员中有一个...
  • “石家庄橱柜”关键词的排名第二名突然降到二十一名,“整体橱柜加盟”突然第二十一名降到了五十一名。不得了啊。网站做着百度推广呢,而且最近由于行业原因,消费少了很多。 分析最近的工作:1.使用小工具提交...

空空如也

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