洛谷P2973[USACO10HOL]DrivingOutthePiggiesG题目描述TheCowshaveconstructedarandomizedstinkbombforthepurposeofdrivingawaythePiggies.ThePiggycivilizationconsistsofN(2ThestinkbombisdeployedinPiggycity1.Eachhour(includingthefirstone),ithasaP/Q(11,000,000;PBecauseoftherandomnatureofthestinkbomb,theCowsarewonderi
「学习笔记」高斯消元点击查看目录目录「学习笔记」高斯消元算法思路代码例题:[SDOI2006]线性方程组思路代码练习题[JSOI2008]球形空间产生器思路代码[USACO10HOL]DrivingOutthePiggiesG思路代码注意：本文内的高斯消元均是「高斯-约旦消元法（\(\text{Gauss-JordanElimination}\)）」。突然发现有的电脑好像看不了增广矩阵里的竖线，那就凑合看吧（算法思路我们举个例子：\[\begin{cases}x_2+x_3&=3\\x_1+2x_3&=9\\2x_1+x_2+x_3&=13\end{cases}\]我们把它的所有系数化为矩阵\
「学习笔记」高斯消元点击查看目录目录「学习笔记」高斯消元算法思路代码例题:[SDOI2006]线性方程组思路代码练习题[JSOI2008]球形空间产生器思路代码[USACO10HOL]DrivingOutthePiggiesG思路代码注意：本文内的高斯消元均是「高斯-约旦消元法（\(\text{Gauss-JordanElimination}\)）」。突然发现有的电脑好像看不了增广矩阵里的竖线，那就凑合看吧（算法思路我们举个例子：\[\begin{cases}x_2+x_3&=3\\x_1+2x_3&=9\\2x_1+x_2+x_3&=13\end{cases}\]我们把它的所有系数化为矩阵\
高斯消去法的改进形式为Gauss-JordanEliminationMethod，要求每一行的主元素所在列元素全部消去为0，除了主元素本身。区别如图：目录：1算法讲解2代码实现代码目标：能解方阵、非方阵、给定精度的病态方程的通用Gauss-JordanMethod。关键问题：1【最难的步骤】如何寻找pivot元素：自左向右，自上向下，寻找首个非0的元素，圈起来。保证自上向下每一行都有pivot元素，如果是0，就向下找同列不为0的一行，和当前行交换。2pivot所在行除以pivot值，令pivot为13然后将pivot所在列全部消为0，效果如下图。4然后循环该过程，直到每一列都消除完毕 代码实现
高斯消去法的改进形式为Gauss-JordanEliminationMethod，要求每一行的主元素所在列元素全部消去为0，除了主元素本身。区别如图：目录：1算法讲解2代码实现代码目标：能解方阵、非方阵、给定精度的病态方程的通用Gauss-JordanMethod。关键问题：1【最难的步骤】如何寻找pivot元素：自左向右，自上向下，寻找首个非0的元素，圈起来。保证自上向下每一行都有pivot元素，如果是0，就向下找同列不为0的一行，和当前行交换。2pivot所在行除以pivot值，令pivot为13然后将pivot所在列全部消为0，效果如下图。4然后循环该过程，直到每一列都消除完毕 代码实现
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
点的外卖总能让离店近的外卖小哥送来，双11秒杀结束后产品能立刻下架，12306火车票保证从来不超卖，微博下拉就能刷新出好友动态……这些日常碎片的背后都有着Redis的身影。提起Redis，互联网从业者无人不知，无人不晓。毕竟，开源Redis作为一款经典的“缓存”产品，能支撑众多业务架构搭建，在游戏、电商、社交媒体等行业中发挥着重要的作用，广受开发者青睐。然而近年来，随着各行业规模逐渐扩大，几乎只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，越来越力不从心。一旦业务规模扩大后数据量逼近内存上限，开源Redis轻则发生重要数据逐出，重则导致节点OOM宕机。而且开源Redis为了访问快速，
