本文大部分来源于胡渊鸣学长的2013年国家集训队论文《浅谈信息学竞赛中概率论的基础与应用》 从理论的角度？来学习概率......但由于本人实力比较弱，欢迎指正 部分公式的表达可能不太严谨......能理解就行 欢迎转载，只是需要注明出处.... 1.概率 我们定义这么一个函数 ...

遇到好多问题都在说DPDPDP啊啊啊，好苦恼自己多看看。无非分三步一步一步熟悉就好啦！ 原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_50eaa92f0100c8t7.html 动态规划算法的有效性依赖于待求解问题本身具有的两个重要性质：最优子结构性质和子问题重叠性质 ...

概率期望生成函数　学习笔记？ 因为太菜了没学到什么本质... 部分摘自18年论文“杨懋龙 浅谈生成函数在掷骰子问题上的应用” 定义：对于数列\(a_0,a_1,\dots,\)，存在某个离散随机变量\(X\)满足\(P(X=i)=a_i\),那么\(a_n(n ...

插头dp？你说的是这个吗？ 好吧显然不是...... 所谓插头dp，实际上是“基于连通性的状态压缩dp”的简称，最先出现在cdq的论文里面 本篇博客致力于通过几道小小的例题（大部分都比较浅显）来介绍一下这种思路清奇的dp是怎么回事 Part I 定义 何为插头 ...

换根dp 一般来说，我们做题的树都是默认 \(1\) 为根的。但是有些题目需要计算以每个节点为根时的内容。 朴素的暴力：以每个点 \(u\) 作为 \(root\) 暴力dfs下去，复杂度\(O(n^2)\)； 正确的做法：换根dp，复杂度\(O(n)\)。 执行步骤 第一次扫描，先 ...

前置芝士：Here 本文是基于 OI wiki 上的文章加以修改完成，感谢社区的转载支持和其他方面的支持 树形 DP，即在树上进行的 DP。由于树固有的递归性质，树形 DP 一般都是递归进行的。 基础 以下面这道题为例，介绍一下树形 DP 的一般过程。 例题 洛谷 P1352 ...

http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知识图谱等三元组类的一个方法，就像是句子利用词典嵌入一样。 ...

一种nb算法，可以求出数列的递推式。 具体过程是这样的。 我们先假设它有一个递推式，然后按位去算他的值。 这是我们算出了f[i]应当是多少，但是f[i]有可能不是我们算出的值，所以我们记录一个delta，为我们算出的值减去f[i]的结果。 然后查看一下之前有没有出过锅 ...