【学习笔记】线段树合并&分裂前置知识：动态开点线段树用来解决一些对区间拆分合并的问题。线段树合并大概可以替代DSU，但是常数略大。对于线段树分裂合并的空间复杂度问题，一般内存要开\(maxq\timest\times\lceil\log_2maxn\rceil\)，其中\(maxq\)为询问次数，\(t\)为每

基本概念哈希和树一样，是数据库系统中用于访问数据的方法。空间复杂度：$O(n)$时间复杂度：$O(1)～O(n)$权衡：更大的哈希空间（碰撞减少），还是更少的哈希空间（碰撞处理）？哈希函数CRC-64(1975)MurmurHash(2008)GoogleCityHash(2011)FacebookXXHash(2012)【最常用】Goo

一、集群模式总结经验redis主从：可实现高并发(读)，典型部署方案：一主二从redis哨兵：可实现高可用，典型部署方案：一主二从三哨兵redis集群：可同时支持高可用(读与写)、高并发，典型部署方案：三主三从 1.主从模式优点：读写分离，一主多从，数据备份方便缺点：无法自动切换主从，无法自动

层次聚类法的优点包括能够揭示数据集的层次结构，有助于理解数据内在关系，无需预先设定聚类数目，并且可以通过树状图直观地裁剪得到不同粒度的聚类结果。然而，层次聚类的不足之处在于算法的时间复杂度大，结果依赖聚类的合并点和分裂点的选择，且层次聚类过程是不可逆的，一旦聚类结果形成

A五彩斑斓枚举上面两个顶点同色，同列的同色，拿桶记一下就行。赛时直接给颜色分了个块，逐个块处理的。B错峰旅行方案数直接乘起来即可，离散化后差分扫描线。C线段树观察到性质：一个查询的区间个数为\(1\)加上分裂次数，当它和一个区间有交但并不包含时，就会分裂一次。设\(f_{i,

CART（ClassificationandRegressionTree，分类与回归树）是一种决策树算法，既可以用于分类问题（Classification）也可以用于回归问题（Regression）。当应用于分类时，称为CART分类树；当应用于回归时，称为CART回归树。什么是CART回归树？CART回归树是一种决策树算法，用于解决回归问题。与

P6136【模板】普通平衡树（数据加强版）题意：1，插入一个数；2，删除一个数3，查询一个数的排名4，查询第x个数5，查询x的前驱和后继重点在于分裂split和合并merge操作：1：分裂为X[0,x],Y[x+1,n],后rt=merge(X,x,Y)2：分裂为X[0,x-1],Y[x,x],Z[x+1,n]后Y=merge(Y.l,Y.r),后rt=merge(X,Y,Z);3

文章目录决策树基础分类决策树构建步骤分类决策树实例：是否适合户外运动回归决策树构建步骤回归决策树实例：预测房价决策树的优缺总结决策树是一种模仿人类决策过程的机器学习算法，它通过一系列的问题将数据分割成更小的集合，直至能够做出最终决策。本文将详细探讨决策

决策树节点分裂：探索不同的标准与方法决策树是一种广泛用于分类和回归任务的机器学习算法。其核心思想是通过一系列简单的规则（即节点分裂）将数据集划分为不同的子集，直到满足某种停止条件为止。在节点分裂过程中，选择最优的分裂标准和方法是构建高效决策树的关键。本文将详细介

不同于普通Treap，FHQ-Treap不需要左旋和右旋操作来处理数据。因此FHQ-Treap也称作无旋Treap。FHQ-Treap是基于Split（分裂）和Merge（合并）两种操作的平衡树。其与普通Treap的原理完全不同。一些基础的操作：例如Insert（插入元素）和Delete（删除元素）。对于Insert（插入元素），新建一

智能堆叠iStack(IntelligentStack)，是指将多台支持堆叠特性的交换机设备组合在一起，从逻辑上组合成一台交换设备。堆叠基本概念作用通过交换机堆叠，可以实现网络高可靠性和网络大数据量转发，同时简化网络管理。角色主交换机：负责管理整个堆叠系统，一个堆叠系统只能存在一个主

题意维护一个长度为\(n\)的序列\(a\)，进行\(m\)次操作，操作包括：将\(x\)放置于序列开头；将\(x\)放置于序列末尾；将\(x\)与其前驱/后继交换；查询\(x\)的下标\(-1\)；查询下标为\(x\)的数sol维护序列，可以使用线段树或平衡树，本题使用平衡树更为简便。介于已经学习

在计算机科学中，B树是一种专为系统I/O操作优化的多路搜索树。它通过其独特的结构和性质，确保了数据的快速存取和高效的空间利用率。B树的阶数是定义B树结构和行为的一个基本参数，对于理解B树的工作原理至关重要。B树的定义与特性B树是一种n阶树，其中每个节点可以拥有的最大子

过程线段树分裂是线段树合并的逆操作，即将一个区间信息分裂到新的树中，新的树一般需要新建。注意当分裂和合并都存在时，我们在合并的时候必须回收节点，以避免分裂时会可能出现节点重复占用的问题。时间复杂度显然\(\mathcal{O}(\logn)\)。实现//将x分裂出[p,q]到now上v

一，阿米巴分裂的题目：阿米巴虫用简单分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用3分钟，3分钟后会分裂成为2只。将若干个阿米巴放在一个盛满营养液的容器内，45分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多能够装220只阿米巴。试问，开始的时候往容器内放了多少个阿米巴?二，解析一:分析:已知45

一些细节本质是利用合并、分裂实现增、删、查。根据用途分为两类分裂：第一类：当作set一样使用，就是中序遍历就把数字排序了。分裂操作按照权值分裂。如果根\(\lek\)，那么左边都要归入\(x\)，递归右边，\(x\)换成右边（看还能接上去多少）\(>k\)同理，最后pushup一下。第二

java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846文章目录广度优先+双分裂蛇广度优先+双分裂蛇双分裂蛇：是求二维表中从起点到终点的经典思路（也是

cmu154452022falllab1BufferPool此project实现一个bufferpool，缓存住磁盘查询的数据。Task1这部分需要我们实现一个可扩展的哈希表，这部分的难点在于插入操作时的分裂，由于Remove不需要我们将目录和桶收缩回去，所以它也很简单。先分析清楚目录和桶的结构。我们可以先实现简

hi大家好，我是DHL。就职于美团、快手、小米。公众号：ByteCode，专注有用、有趣的硬核原创内容，Kotlin、性能优化、系统源码、图解算法、大厂面经2023年可谓是国产自研手机操作系统百花齐放的一年，在华为官宣HarmonyOSNEXT开发者预览版本，不在兼容Android之后，小米、vivo分别官宣了

CART（ClassificationandRegressionTrees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释：1.决策树的构建过程：CART算法通过递归地将数据集划分为越来越纯的子集

信息增益（InformationGain）是在决策树构建过程中用于选择最佳分裂特征的一种度量。它用于衡量在某个特征条件下，将数据集分成不同类别所能带来的纯度提升。信息熵的概念：为了理解信息增益，首先要理解信息熵。信息熵是用于度量一个系统的不确定性或无序程度的概念。对于一个二分类问

决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它通过对数据进行逐步的分解，从根节点开始，根据不同的特征进行分割，最终到达叶节点，叶节点对应一个预测结果。以下是决策树的基本概念和构建过程的详细解释：决策树的基本概念：节点（Node）：根节点（RootNode）：树的起始节点，包含整个数据集。内部节

索引的分裂行为当某个索引块中要插入新的索引条目，但其中又没有可用空间时，就会发生索引的分裂。根据分裂发生所在的索引块类型的不同，可以分为在根块上发生的分裂，在分支块上发生的分裂和在叶子块上发生的分裂。下面，就这三种情况做分别介绍。从前面的实验中，我们已经看到，大约每个索引块

一、QSplitter概述QSplitter是Qt中的一个布局管理器，允许用户在应用程序窗口中创建可拖动的分隔器，以便调整多个子窗口或控件的大小。它是一种非常有用的布局管理器，用于创建可分隔的多个部分，通常用于分割、重新排列和管理用户界面中的多个区域。以下是有关QSplitter的详细介

线段树合并引入线段树合并就是把两颗线段树合并起来。比如：线段树\(a\)维护\([1,1,2,0,0,2]\)。线段树\(b\)维护\([0,0,2,5,1,2]\)。合并后的线段树\(c\)所维护的序列就是\([1,1,4,5,1,4]\)。解决问题目前我所见到的线段树合并的题目，一般都是维护区间内众数之类的