defsort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[0]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnsort(right)+middle+sort(left)l=[5,2,7,8,6,1,4,9,10,1,2,
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2019-10-20 09:18:39
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使用tushare包获取某股票的历史行情数据 pip install tushare .dataframe tbody tr th:only of type { vertical align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical align: to ...
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2019-10-17 17:54:59
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A. 毛一琛 考虑到直接枚举的话时间复杂度很高，我们运用$meet\ in\ the\ middle$的思想 一般这种思想看似主要用在搜索这类算法中 发现直接枚举时间复杂度过高考虑枚举一半另一半通过其他算法统计，保证两边互不影响 今天的题我们考虑枚举先枚举左半部分，然后每个物品有三种取值情况 选入A ...
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2019-10-14 12:53:38
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题目描述 历史学考后，$MYC$和$ztr$对答案，发现选择题他们没有一道选的是一样的。最后他们都考了个$C$。现在问题来了，假设他们五五开，分数恰好一样（问答题分数也恰好一样，只考虑选择题）。已知考题是$N$道选择题（第$i$题分数为$M(i)$）。问$ztr$和$MYC$做对的题的并有多少种可能 ...
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2019-10-14 10:56:25
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A. 毛一琛 $$Meet in the middle$$ 分别搜索前一半，后一半，然后把它们拼凑在一起。 数组开小RP++ B. 毛二琛 C. 毛三琛 随机化+二分剪枝 ...
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2019-10-13 19:01:38
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$meet-in-the-middle$（又称折半搜索、双向搜索）对于$n<=40$的搜索类型题目，一般都可以采用该算法进行优化，很稳很暴力。 $meet-in-the-middle$算法的主要思想是将搜索区域化为两个集合，分别由搜索树的两端向中间扩展，直到搜索树产生交集，此时即可得到我们的合法情况 ...
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2019-10-13 18:47:32
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在实际应用当中，对于数据较大的输入，归并排序是比较快的一个算法。该算法采用的是分治法的思想。 原理：将数据分开排序，然后进行合并，最后形成一个排好的序列。 将其合并输出，如下图所示： 代码实现如下： ...
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2019-10-13 18:47:13
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T1:毛一琛 上来有显然的$3^{n}$暴力,考虑优化 利用$meet \ in \ middle $思想,我们枚举这个数左边的子集插入$hashmap$,再枚举右边的子集并查询左边就好了 T2:毛二琛 根据题意发现这是一个有限制的相邻交换问题 我们可以发现只需要对相邻的数进行限制即可构造出所有限制 ...
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2019-10-13 16:58:27
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题目描述 农场主John最近在网上买了一辆新车，在购买汽车配件时，John不小心点了两次“提交”按钮。导致汽车上安装了两套GPS系统，更糟糕的是John在使用GPS导航时，两套系统常常给出不同的路线。从地图上看，John居住的地区有N(2 ≤ N ≤ 100,000)个十字路口和M(1 ≤ M ≤ ...
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2019-10-13 00:41:58
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暴露真实水平。 错点： T1线性筛质数数组没开龙龙 T2成功把三维Dp$O(n^3 log n)$优化成二维Dp$O(n^2 log n)$ T3 $meet in the middle $成功优化暴力,但最后交的表。 ...
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2019-10-12 21:04:28
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