分治法（DivideandConquer）是一种重要的算法设计范式，它通过将复杂的问题分解成更小、更易于管理和解决的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并以得到原问题的解。分治法通常用于排序、搜索、数学计算和优化等问题。分治法的核心思想可以概括为三个步骤：分

可以在cnblog中阅读。见这种题比较少，写篇题解加深印象。如果直接上数据结构维护数组，似乎没有好的办法处理操作序列的一个子段。那不妨转变思路，对操作序列上数据结构维护。假设顺序进行每个修改操作，我们用时间表示修改操作的编号，位置表示数组的下标，则常见的维护序列的数据结构

“Rag”是机器学习中的术语，通常指的是“RaggedTensors”（不规则张量）。RaggedTensors是一种特殊类型的张量，允许不同的维度中的子张量有不同的长度或形状。这在处理诸如文本、序列数据等不定长的数据时特别有用。例如，在自然语言处理任务中，不同句子长度的序列很难直接放入普通的张量

平稳性是时间序列分析与预测的核心概念。在平稳条件下，时间序列的统计特性（如均值）在时间维度上保持不变，仅存在随机波动。但是实际数据集中很少观察到完全的平稳性。时间序列通常会经历结构性断裂或变化。这些变化会引入非平稳性，从而改变时间序列的整体分布，这些标志着变化开始的时间点

首先我们考虑最暴力的方法，仿照着LIS板子题设计状态：\(dp_{i,j}\)表示考虑前\(\max(i,j)\)个，单减序列以\(i\)结尾，单增序列以\(j\)结尾，然后进行\(O(1)\)的转移。但是这样状态数就爆炸了，如何优化状态数呢？我们考虑进行换维。因为我们刚刚设计的是一个弱鸡的可行性DP，很强

有两种增强训练序列到序列模型的方法，可以提高模型的精确率和可扩展性。使用装桶法降低训练复杂度输入序列可以有不同的长度，这使短序列的训练数据添加了大量填充词条。过多的填充会使计算成本高昂，特别是当大多数序列都很短，只有少数序列接近最大词条长度时。假设用数据训练序列

出现Attention机制的原因：基于循环神经网络（RNN）的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。1seq2seq框架seq2seq：从一个文本序列得到一个新的文本序列。典型的seq2seq任务包括：机器翻译任务、文本摘要任务。简而言之就是

二进制或序列题意给出长度为\(n\)的序列，任意两个数进行或运算后加入序列。问进行无数次操作后，序列去重后的长度。思路定义\(f_i\)表示数\(i\)可以被序列中的元素或出的值。若\(f_i=i\)表示\(i\)可以被序列中的元素或出来，答案加一。从小到大枚举每个\(i\)，将\(f_

狄尔沃斯定理（Dilworth'stheorem）该定理表述为：在一个有限的偏序集 P 中，最大抗链的大小等于最小覆盖的大小。换句话说，若 P 是一个有限的偏序集，且 α 是 P 中的一个最大抗链（即其中任意两个元素不可比较），而 β是 P 的一个最小覆盖（即覆盖所有元素的最小链），则有：∣α∣=∣β

关于“SASRec基于自注意力的序列推荐”这篇论文的学习笔记和代码复现可以看之前写的这两篇：学习笔记——SASRec基于自注意力的序列推荐-CSDN博客代码复现——SASRec基于自注意力的序列推荐-CSDN博客这次是关于这篇论文的代码展示，全文一万六千多字，难免会有所疏漏，有任何问题

时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点 y(0),y(1),...,y(t) ,其中时间 t 的点依赖于时间 t-1 的前一个点(或更早的时间点)。在许多应用中,研究者致力于预测时间序列概况的未来行为。存在各种建模方法。这些模型通常基

PDF文档公众号回复关键字:202409152023CSP-S选择题1单项选择题（共15题，每题2分，共计30分：每题有且仅有一个正确选项）6以下连通无向图中，()一定可以用不超过两种颜色进行染色A完全三叉树B平面图C边双连通图D欧拉图7最长公共子序列长度常常用来衡量两个序列的相

VP【MX-S2】解题报告VPresult:比赛地址目录VP【MX-S2】解题报告【MX-S2-T1】变DescriptionConstraintsSolutionCode【MX-S2-T2】排DescriptionConstraintsSolutionSubtask2Subtask3FinalCode【MX-S2-T3】跳DescriptionConstraintsSolutionSubtask1Subtask2FinalCode

NOIP2012CPU是由硅制成的。ENIAC属于电子管计算机。CPU的寻址空间\(=2^{位数}\)位。3G移动技术：CDMA系列和Wimax。时间复杂度的表示：\(O(f(n))\)表示当程序的规模大于某个常数时，总是有一个常数\(S\)使得\(S\timesf(n)\ge\)实际用时，即时间复杂度上界。\(\Theta(

1、快速排序快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法策略。它的基本思想是：通过一个划分操作，将待排序的数组分为两个（尽可能）均等的子数组，使得左侧子数组中的所有元素都不大于右侧子数组中的任何元素，然后对这两个子数组分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个

加法时间序列模型是一种经典且广泛应用的时间序列分析方法，其原理主要基于将时间序列数据分解为几个相互独立的组成部分，以便更好地理解、分析和预测时间序列的特征和规律。以下是加法时间序列模型原理的详细阐述：一、模型定义加法时间序列模型假设时间序列数据Y[t]由四个基

乘法时间序列模型是时间序列分析中的一种重要方法，其原理主要基于将时间序列数据分解为多个相互关联的组成部分，并通过乘法关系将它们组合起来以描述和预测时间序列的变动。以下是对乘法时间序列模型原理的详细阐述：一、模型定义乘法时间序列模型假设时间序列数据Y[t]由四个

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37702 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：DongzhiZhang 近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。本文认为单一神经网络模型对序列所包含的线性信息和非线性信息的挖掘是有限的，因此本文为了进一

前言傅里叶级数(FS)傅里叶变换(FT)离散时间傅里叶级数(DFS)离散时间傅里叶变换(DTFT)离散傅里叶变换(DFT)建议先看以上文章FFT是DFT的一种快速算法而不是一种新的变换,它可以在数量级的意义上提高运算速度。直接计算DFT的问题DFT的运算量设有限长序列x(n)，非零值长

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab基于CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列多步预测；2.多变量时间序列数据集（负荷数据集），采用前多天时刻预测的特征和负荷数据预测未来多天时刻的负荷数据；3.excel数据方便替换，运行环境matlab2023及以上，展示最后96个时间步

A.矩形小C有一个\(n\timesn\)的矩阵，每个格子有一个颜色\(a_{i,j}\len\)。给定\(k\)，你需要计算出对于所有格子，以这个格子为左上角的最大正方形，满足内部颜色数量不超过\(k\)。\(n\le500\)。枚举左上角\(i,j\)，二分正方形的边长，然后用\(|a|\)的复杂度求这个正

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

0.二叉树结点的链式存储结构#include<stdio.h>#include<stdlib.h>typedefcharTElemType;//树中元素基本类型为char类型#defineboolint#definetrue1#definefalse0//二叉树结点链式存储结构（二叉链表）typedefstructBiNode{ TElemTypedata;//数据域 str

A.Channel题意：最开始网上有\(a\)个人，共\(q\)次改变，每一次有一个人加入或离开。总共\(n\)个人，求这\(n\)个人是否都上过网，有没上过网的，都有可能。思路：贪心地每次选取尽可能多和少的人即可。提交记录B.SplitSort题意：给定一个排列，每次可以选取一个数\(x\)，将排列划

书接上回，我们在之前的文章已经分析了直接把transformer应用到时间序列预测问题的不足，其中我们总结了4个不足：分别是：注意力机制的计算复杂度高，为O(N^2)，并且计算得出的权重仅有少部分有用；注意力机制仅建立单时间点位之间的关系，实际能提取到的信息非常有限；对时序或者说位