2023.3.10【模板】普通平衡树推荐一篇写平衡树写的很好的博客：算法学习笔记(18):平衡树（一）-jeefy-博客园(cnblogs.com)问题陈述写一种数据结构，支持以下六种操作：1.插入一个数x2.删除一个数x3.查询x的排名(比x小的数+1)4.查询排名为x的数5.查询x的前驱6.查询x的后继这种操作可以用一个叫二叉查找树(BST)的东西实现，这玩意有以下性质：\[subtree(lson(x))翻译过来，就是一个节点左子树的值小于这个节点，右子树的值大于这个节点这样在理想状态下，就可以每次从树根开始，实现这个问题，设操作数为Q，则理论时间复杂度为\(O(Qlogn)\)但是会有
首先大力推式子。为了方便，先假设\(2\leqz\)。\(x-\frac{y}{z}=n\)\(\frac{x-y}{z}=(n-1)!\)很显然的\(z|x\)以及\(z|y\)令\(m=\frac{x}{z}\)以及\(k=\frac{y}{z}\)得到\(\frac{m\timesz-k}{m-k}=n\)\((m\timesz-k)=n\times(m-k)\)\((m-k)+(z-1)\timesm=n\times(m-k)\)\((z-1)\timesm=(n-1)\times(m-k)\)\((z-1)|(n-1)\times(m-k)\)\((z-1)|(n-1)\times(
目录Seq2Seq+AttentionAttention的原理方法一（Usedintheoriginalpaper）方法二（morepopular，thesametoTransformer）SummarySelfAttentionSimpleRNN与Attention当前状态计算对比ReferenceSeq2Seq+AttentionSeq2Seq模型，有一个Encoder和一个Decoder，默认认为Encoder的输出状态h_m包含整个句子的信息，作为Decoder的输入状态s_0完成整个文本生成过程。这有一个严重的问题就是，最后的状态不能记住长序列，也就是会遗忘信息，那么Decoder也
前言本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射（identitymapping）作为快捷连接（skipconnection）对于残差块的重要性。同时，将BN/ReLu这些activation操作挪到了Conv（真正的weightsfilter操作）之前，提出“预激活“操作，并通过与”后激活“操作做对比实验，表明对于多层网络，使用了预激活残差单元（Pre-activationresidualunit）的resnetv2都取得了比resnetv1（或resnetv1.5）更好的结果。摘要近期已经涌现出很多以深度残差网络（deepresidualnetwork）为基础的极深层的网络架构
「学习笔记」平衡树基础：Splay和Treap点击查看目录目录「学习笔记」平衡树基础：Splay和Treap知识点平衡树概述Splay旋转操作Splay操作插入\(x\)查询排名为\(k\)的数查询\(x\)的排名查询\(x\)的前驱查询\(x\)的后继删除\(x\)代码替罪羊树TreapFHQ_Treap树套树平衡树的区间操作例题P3391文艺平衡树思路P4036[JSOI2008]火星人思路P4309[TJOI2013]最长上升子序列思路星系探索思路代码知识点平衡树概述二叉搜索树（BST）的简单定义：根节点的左子树权值\(根节点权值\(根节点的右子树权值；左子树和右子树均为二叉搜索树。这样
前言本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射（identitymapping）作为快捷连接（skipconnection）对于残差块的重要性。同时，将BN/ReLu这些activation操作挪到了Conv（真正的weightsfilter操作）之前，提出“预激活“操作，并通过与”后激活“操作做对比实验，表明对于多层网络，使用了预激活残差单元（Pre-activationresidualunit）的resnetv2都取得了比resnetv1（或resnetv1.5）更好的结果。摘要近期已经涌现出很多以深度残差网络（deepresidualnetwork）为基础的极深层的网络架构
「学习笔记」平衡树基础：Splay和Treap点击查看目录目录「学习笔记」平衡树基础：Splay和Treap知识点平衡树概述Splay旋转操作Splay操作插入\(x\)查询排名为\(k\)的数查询\(x\)的排名查询\(x\)的前驱查询\(x\)的后继删除\(x\)代码替罪羊树TreapFHQ_Treap树套树平衡树的区间操作例题P3391文艺平衡树思路P4036[JSOI2008]火星人思路P4309[TJOI2013]最长上升子序列思路星系探索思路代码知识点平衡树概述二叉搜索树（BST）的简单定义：根节点的左子树权值\(根节点权值\(根节点的右子树权值；左子树和右子树均为二叉搜索树。这样
5.5单正态总体的参数假设检验均值\(\mu\)的检验对于参数\(\mu\)可以提出如下假设：\[\begin{align*}&H_0:\mu=\mu_0\leftrightarrowH_1:\mu\ne\mu_0\tag{A}\\&H_0:\mu\le\mu_0\leftrightarrowH_1:\mu>\mu_0\tag{B}\\&H_0:\mu\ge\mu_0\leftrightarrowH_1:\mu其中\((A)\)的\(H_1\)，参数\(\mu\)可以取值在\(\mu_0\)两侧，称为双侧假设检验问题。对应地，\((B)\)和\((C)\)称为单侧假设检验问题。情况1：方差\(
5.4假设检验概述假设检验问题的提法基本概述在实际问题中，总体分布通常是未知的，可能是分布的类型未知，也可能是分布的相关参数未知，比如已知是正态分布，但是不知道参数\(\mu,\sigma^2\)是多少。于是总体分布未知可以分为类型未知和参数未知两种情况。对于这些未知，我们可以提出一种推断，比如说”假设总体服从正态分布“，或者说”假设正态分布的\(\mu\)是100“，这些推断叫做假设。因为参数未知进行的推断叫做参数假设，而对其他未知比如类型未知进行的推断叫做非参数假设。假设之后，我们需要使用样本来证明我们推断的准确性，这个过程叫做假设检验。对参数假设进行的检验叫做参数假设检验，对非参数假设进
5.3置信区间前言点估计无法提供其估计的误差，而区间估计可以。案例：“某人的月薪比2k多，比20k少”，这就是一个区间估计。区间估计的好坏有两个衡量指标：区间长度真实值落在该区间的概率我们希望区间长度足够小，而真实值落在该区间的概率又足够大。事实上，这两个指标是矛盾的，如果概率很大，会导致区间变大；如果区间长度变小，落在区间内的概率就会变小。定义\[P\{\underline{\theta}\(\theta\)是要估计的参数。\((\underline{\theta},\overline{\theta})\)是置信区间，其中\(\underline{\theta}\)是置信下限，\(\over
