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【HDU1325】Is It A Tree?(并查集基础题)
有以下坑点:1.结束输入不一定-1,题目中的叙述只是说所有权值都为正值。2.是否构成一棵树不能只判断是否只有一个根节点,没有环路,而且还需要判断每个节点的入度一定是1,不然就不是一棵树。(无环路也可用树的性质:结点数 = 边树 + 1 来取代) 1 #include 2 #include 3 #.....
分类:其他好文   时间:2014-07-22 23:04:12    阅读次数:243
HDU1534 Schedule Problem 差分约束
囧,还是暴露出了对差分约束理解的不透彻。。。一开始根据开始和结束的关系建边,然后建立一个超级源点,连接每一个其他节点,先把这个点入队。本质上相当于把一开始所有的节点都入队了,然后做一遍最长路(最短路,怎么建边的怎么来),相当于把每一个点都作为起点做了一遍最短路,每个点的d取最大的那个。#includ...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:41:35    阅读次数:237
google-glog 开源库分析(二):glog用法
###glog使用- 设置符号变量,定制日志行为 - 具体符号变量的设置看glog介绍中的符号变量- 日志系统初始化 - 初始化函数:google::InitGoogleLogging(argv[0]) - 初始化参数一般是第一个命令行参数--即程序的名称- 结束时可以调用关闭日志系统函数 - 关闭...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:40:32    阅读次数:228
HDU 1754 I Hate It(线段树)
Problem Description 很多学校流行一种比较的习惯。老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少。 这让很多学生很反感。 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问。当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩。   Input 本题目包含多组测试,请处理到文件结束。 在每个测试的第一行,有两个正整数 N...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:38:34    阅读次数:248
mysql中kill掉所有锁表的进程
很多时候由于异常或程序错误会导致个别进程占用大量系统资源,需要结束这些进程,通常可以使用以下命令Kill进程: mysql中kill掉所有锁表的进程 2009-05-12 14:03 转载请保留如下作者信息 作者 : jesse 博客 :?h...
分类:数据库   时间:2014-07-22 22:37:53    阅读次数:271
小镜子 人生小感触
我是应用商店的小镜子更多请见我想在我很累很疲倦的时候它可以给我一些慰藉,给我一些人生指导和方向;在我取得成功的时候记录我一路走来的每一个脚印;同样在我的生命即将结束的时候,我想我会文学性的记录方式把一生都写来留给后人,给他们以启迪以智慧。文学就是如此优雅丰富,带给我们的也是若水的豁达和从容与优雅。如...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:35:53    阅读次数:192
XMPP 协议工作流程详解
XMPP 要点. 1. 客户端(C) 和服务器端(S) 通过TCP连接5222端口进行全双工通信.2. XMPP 信息均包含在 XML streams中.一个XMPP会话, 开始于 标签, 并结束于标签.所有其他的信息都位于这俩标签之间.3. 出于安全目的考虑, 开始之后, 后续的内容会被适度的使用 Transpor Layer Security (TLS) 协商传输 和强制性的 S...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:33:53    阅读次数:364
HDU 1874 畅通工程续 最短路径入门(dijkstra)
Problem Description 某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路。不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多。这让行人很困扰。 现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离。   Input 本题目包含多组数据,请处理到文件结束。 每组数据第一行包...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 17:52:36    阅读次数:188
Android Pull解析器解析XML文件和生成XML
PULL解析器方法如下:【注释】读取到xml的声明返回START_DOCUMENT;结束返回END_DOCUMENT;开始标签返回START_TAG;结束标签返回END_TAG;文本返回TEXT。生成XML代码如下:
分类:移动开发   时间:2014-07-22 14:55:54    阅读次数:241
斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析
斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法,通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。 本文继续PCA的话题,包括PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解),在SVD和LSI结束之后,关于PCA的内容就告一段落。视频的后半段开始讲无监督学习的一种——ICA(Indepen...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 14:16:14    阅读次数:314
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