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在许多实际应用中，相对于反映类别之间微妙差异的细粒度标签，我们更容易获取粗粒度标签。然而，现有方法无法利用粗标签以无监督的方式推断细粒度标签。为了填补这个空白，论文提出了FALCON，一种从粗粒度标记数据中无需细粒度级别的监督就能发现细粒度类别的方法。FALCON同时推断未知的细

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0.前言最近公共祖先简称LCA（LowestCommonAncestor）。两个节点的最近公共祖先，就是这两个点的公共祖先里面，离根最远的那个。这种算法应用很广泛，可以很容易解决树上最短路等问题。为了方便，我们记某点集\(S=\{v_1,v_2,\ldots,v_n\}\)的最近公共祖先为\(\text{LCA}(v_1,v_2,\ld

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Statement给\(S\)，令\(x\)为\(S\)的第\(k\)个字符，称\(T=S[i..j]\)为关于\(x\)的识别子串，当且仅当：\(i\lek\lej\)（含\(x\)这一位）\(T\)在\(S\)中只出现一次求\(S\)关于每一位字符的最短识别子串长度，\(|S|\le10^5\).Solution1以下是我没看题解瞎胡的首先

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