首页 > 其他分享 >CF1466E Apollo versus Pan

CF1466E Apollo versus Pan

时间:2023-09-22 20:35:49浏览次数:35  
标签:versus sum times align CF1466E Apollo operatorname Pan

原题

翻译

xjk:降智题。orz

\[\begin{align} \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\sum_{k=1}^{n}(x_i \ \operatorname{and}\ x_j)\times(x_j\ \operatorname{or}\ x_k) &= \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}(x_i \ \operatorname{and}\ x_j)\times\sum_{k=1}^{n}(x_j\ \operatorname{or}\ x_k) \\ &= \sum_{j=1}^{n}(\sum_{i=1}^{n}x_i \ \operatorname{and}\ x_j)\times(\sum_{k=1}^{n}x_j\ \operatorname{or}\ x_k) \\ \end{align} \]

对于\(x_i\)按位求和,复杂度\(O(n)\)

标签:versus,sum,times,align,CF1466E,Apollo,operatorname,Pan
From: https://www.cnblogs.com/fox-konata/p/17723287.html

相关文章

  • python的pandas库:合并数据
    在Pandas中,如果你有两个数据框(DataFrames),且它们的列数和列名都相同,你可以使用concat或merge函数将它们合并。以下是具体步骤:首先,导入Pandas库:importpandasaspd创建两个列数和列名都相同的数据框:df1=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':[�......
  • 已解决pandas无法读取中文文件的问题
    已解决pandas无法读取中文文件的问题文章目录报错问题解决方法声明报错问题之前在工作中遇到过这个坑,记录一下问题以及解决方法,不一定针对所有情况都能用,但是可以供大家参考。问题描述如下:pandas无法读取中文文件的问题文件有问题或者环境编码有问题!解决方法data=open(r'dataset......
  • apollo多环境部署
    一、环境准备jdk:1.8+     mysql  5.6.5+二、安装包下载https://github.com/ctripcorp/apollo/releases下载如下三个压缩包 下载sql文件,下载地址:https://github.com/apolloconfig/apollo-quick-start/tree/master/sql    三、部......
  • Pycharm 机器学习 pandas应用
    ......
  • pandas学习-基础用法
      导入数据、数据的基本操作¶  导入libraries¶ In [1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportos  导入数据¶ In [2]:file_path=os.path.abspath('data/chipotle.tsv')file_path......
  • pandas学习-函数drop_duplicates的用法
    pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。语法:DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)参数说明:subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现......
  • 【Pandas】groupby连用的count()和size()的区别
    groupby连用的count()和size()的区别count()计算的是value(数值);size()计算的是size(个数)我们有以下表:size()age=df.groupby(by='Nation').size().reset_index()age可以发现,size()计数的是记录的条数,即每个nation对应有多少条count()count=df_try.groupby(by=......
  • 时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍
    重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。为什么重采样很重要?时间序列数据到达时通常带有......
  • pandas使用 - 取数据
    涉及的几个类pandas.core.frame.DataFrame:表示二维数据,比如:表格数据pandas.core.series.Series:表示一维数据,比如:一行数据,或一列数据 取行用法DataFrame[row_slice]DataFrame.loc[rowName|rowName_slice|rowName_list]DataFrame.iloc[row|row_slice|row_list]取一......
  • 用pandas实现表格的内连接、外连接、左连接和右连接
    基于pd.merge函数,实现两个表格的内连接、外连接、左连接和右连接,代码示例如下importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'year':[2020,2020,2021,2021,2022],'company':['apple','google','apple','google','appl......