题目大意一个排列\(p\)分数为\(p\)的最长上升子序列的长度，代价为满足\(\sum_{j=1}^{i-1}[p_j>p_i]<a_{i}\)的\(i\)的数量给定\(\{a_n\}\)，对于\(\forallk\in[1,n]\)，求分数大于等于\(k\)的排列的代价的最小值\[n\leq250000,1\leqa_i<i\]题解玄妙优化\(dp\)题我们可以考虑求

原题链接题解假如一开始是一个完全单调递增函数，那么没有任何链接，这时我们交换两个数\(i,j\)，则\([i,j]\)成了一个连通块，这时我们再取出\([i+1,j]\)内的元素与\(l，l\in[j+1,n]\)交换，则\([j,l]\)成了一个连通块所以\([i,l]\)也就成了一个连通块因此\(i\)位置上的元素

题目链接点击打开链接题目解法\(\sumj-i\)是不好维护的，考虑把\(j-i\)拆成之和\(i,j\)相关的项可以得到：\(\sum\limits_{i<j}[p_i>p_j](j-i)=\sum\limits_{i=1}^ni(\sum\limits_{j=1}^{i-1}[p_j>p_i]-\sum\limits_{j=i+1}^n[p_j<p_i])=\sum\limits_{i=1}^ni(i-1-\sum\

思路对于每个\(1\lei\len\)的\(i\)都要求答案，那我们考虑dp，去思考如何转移\(f_i\)。先不考虑全局，只考虑子树内的贡献，设\(g_u\)表示以\(u\)为根的子树内，对\(u\)来说满足条件的点对数。对于\(u\)的儿子\(v\)，对\(v\)来说合法那么对\(u\)来说也一定合法。因为

前言 本文介绍了由香港中文大学和粤港澳大湾区数字经济院联合提出的基于Diffusion的Inversion方法DirectInversion，可以在现有编辑算法上即插即用，无痛提点。本文转载自PaperWeekly作者：KK仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术

2023-09-09题目[ARC154E]ReverseandInversion难度&重要性(1~10):9.5题目来源luogu题目算法数学解题思路Update:2023.8.28修改一处笔误这是一道很妙的计数题，考试的时候没想到。这道题我们首先会想到去化简一下式子\(\sum\limits_{i<j,p_i>p_j}(j-i)\)，这很明显是要

ProblemStatementYouaregivenanintegersequenceoflength$N$:$A_1,A_2,...,A_N$.Letusperform$Q$operationsinorder.The$i$-thoperationisdescribedbytwointegers$X_i$and$Y_i$.Inthisoperation,wewillchooseoneofthefollowingtwoacti

AT_agc030_d[AGC030D]InversionSum题解题目大意给你一个长度为\(n\)的数列，然后给你\(q\)次交换操作，你每次可以选择操作或者不操作，问所有情况下逆序对的总和。（\(n,q\le3000\)）分析很容易想到\(dp\)，但是发现不好直接算方案。所以我们用一个小技巧，将求方案数转化为求

题目大意一个长度为\(n\)的数列，然后给你\(q\)个交换或不交换操作，你可以选择操作或者不操作，问所有情况下逆序对的总和。答案需要对\(10^9+7\)取模。（\(n\leq3000\)，\(q\leq3000\)）。思路这道题非常巧妙。我们先考虑转化题意，求逆序对数量的期望。记\(dp_{i,j}\)表

题意给定一个长度为\(n\)的排列\(a\)和\(m\)个形如\(\left(x,y\right)\)的操作，每次操作可以选择是否交换\(a_x,a_y\)，求最终所有形成的排列的逆序对总数。（\(1\len,m\le3000\)）。题解考虑转化题意，考虑求出最终总的期望逆序对数，即CF258D。转化答案\[\text{Ans}=

只要你发现是诈骗题就好办了。不要像我那样傻傻地瞪一个小时然后才发现那俩sigma里的东西相减是有性质的。先考虑计算单个\(f(p)\)，一眼的树状数组……吗？考虑最终答案式子里\(i\)的系数：\(\sum\limits_{j<i}[p_j>p_i]-\sum\limits_{j>i}[p_j<p_i]\)，因为\(\sum\limits_{j<i}[p

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。HuggingFaceHub包含超过5千个预训练的文生图模型。这些模型与Diffusers库结合使用，使得构建图像生成工作流或者对不

前言 在CVPR2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab的研究者提出的基于Encoder的快速3DGANInversion方法，针对现有3DGANinversion方法无法兼顾重建速度、重建质量和编辑质量的问题，提出一种自监督3DGANinversion训练框架。同时，通过构建全局-局部的多尺度结构以及2D-3D

Andtryingtofigureoutwhatit'slikemovingon.Summary\[[n\midk]=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}\omega^{ik}_{n}\]九个太阳\[\begin{aligned}&\sum_{i=0}^{n}\binom{n}{i}\frac{1}{k}\sum_{j=0}^{k-1}\omega_{k}^{ij}\

题意：有一个n个整数的排列，这n个整数就是0,1,2,3...n-1这n个数(但不一定按这个顺序给出)。现在先计算一下初始排列的逆序数，然后把第一个元素a1放到an后面去，形成新排列a2a3a4...ana1，然后再求这个排列的逆序数。继续执行类似操作(一共要执行n-1次)直到产生排列ana1a2...an-1为止。

"JeonJ,LeeK,OhS,etal.Gradientinversionwithgenerativeimageprior[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2021,34:29898-29908."  本文提出了一种基于预训练模型的梯度反演方法。该方法通过使用潜在空间搜索优化维度较低的特征向量，减少

Thereisasimplecombinatorialproof.Theoriginalformis\[[t^n]w^k=\frac{k}{n}[t^{n-k}]\phi^k\]where\(w=t\phi(w)\)consider\(w\)asegf.ofthewaysofsometrees.\(\phi\)asageneratingruleconcerningdegree.\[n![x^n]\frac{w^k}{k

    控制反转IOC和依赖注入DI这两个概念其实有太多优秀的文章，由浅入深，从不同的角度，再到不同的比喻进行了讲解，对于新手的我来说，看完之后，好像看了又没完全看，回头摸索实践，还是总有种似懂非懂，懂了又没完全懂（‘X了又没完全XXX’句式是2021年某个梗嘻嘻

 参考链接：依赖注入(DI)or控制反转(IoC)laravel学习笔记——神奇的服务容器PHP依赖注入，从此不再考虑加载顺序名词解释IoC(Inversion of Controller) 控制反转(概念)DI(Dependency Inject) 依赖注入(IoC概念中的一种类型实现)通过依赖声明自动实例化依赖的类(通常通过反

将一个数的每一位逆序输出首先需要一个变量来存储这个数intn;scanf("%d",&n);然后要得到这个数的每一位，而且要先输出个位，然后输出十位，然后输出百位……我们考虑使

【注1】虽然咱不看这方面的内容，但是既然莫名其妙地下了这么个东西，就想着不能扔了，至少留一份于***当中。【注2】简单排版，但并未校正，无法保证质量。【注3】与原文不同，这里

ARC154EReverseandInversionACrecord

简单理解：控制反转就是将代码的调用权（控制权）从调用方转移给被调用方（服务提供方）。解释一下：如果我们需要创建某个类，就需要程序员去修改代码，然后才可以得到想要的类。反转的意思

InversionofControlIoc底层原理Ioc加强讲解