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最近250个记录1990 年1991 年1992 年1993 年1994 年1995 年1996 年1997 年1998 年1999 年2000 年2001 年2002 年2003 年2004 年2005 年2006 年2007 年2008 年2009 年2010 年2011 年2012 年2013 年2014 年一点建议：&br&1. 请使用学校邮箱。非要使用QQ邮箱勉强也可以接受，abc这种格式真的不太合适，注册一个名.姓@xx.yy 的邮箱吧。&br&2. 地址：Computer science and technology, XX Univ.
贵系难道不是个Department么？&br&3. 不用LaTeX其实也可以。但是……间距不要那么大...
咱没写过论文还没读过论文么？随便搜一个你这个领域的不错的会议的最近的best paper award，照他的格式写。LaTeX最好一有空就学。&br&4. 地址要对齐的话就居中。名字要写中文的话也控制好左括号和右括号之间的空。我以前觉得这些是细节，不重要，内容才重要。后来才明白有很多细节决定了别人是否愿意把这篇论文继续读下去。&br&5. 看了一眼参考文献。引的着实少了点。但是完全无视前人研究直接自个儿就是巨人的人也是存在的。但引两篇的话格式请保持一致。书也要标出版日期。作品名不要使用引号，请使用斜体。这是规矩…… &br&6. Introduction，最后介绍一下后文的内容，这挺好的。建议写Section 2 讲了XXX， Sec 3讲了XXX。 现在这格式在我看来有点费纸。。好像是填充字数的感觉。以及看到这儿我真心认为很多人都会直接扔掉这篇论文了。&br&我一开始认为算法和实验最重要，后来学到了Introduction其实才是整篇论文里最重要的部分。直接决定了别人会不会继续读下去。至少要把自己做了什么简单说一下吧……？&br&关于这个，我觉得我老板讲的故事可以借鉴一下：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&硕士论文你有哪些经验与收获？&/a&&br&&br&7. Conclusion那一段，Firstly，Secondly，Thirdly可以用(1) (2) (3)或者(a)(b)(c)代替么。&br&8. 第二章的定义。Q0, Q1,... Qn.. 用脚标很难嘛..
SpecialNFA的定义非常不清楚。&br&9. Qi x Σ → Q(i+1)
乘号请别用字母x。&br&10. &br&&blockquote&This special NFAs is not as power as the original NFAs [2]. But, the language of this special &br&NFAs is very special, because the length of language can be limited. So, it is can be used to store
&/blockquote&所以这个special NFAs 不是您自己定义的？ 那请标注谁谁谁定义了一个Special NFAs。前面看着像你自己定义的，后面忽然来了一句引用。很莫名。&br&11. V的定义很模糊。这些定义请先用公式精确描述，底下再补充文字解释比较好。&br&&br&综上，对不起算法我没读懂。只谈谈感受。整篇文章感觉并不是很专业。感觉想吸引领域牛人来读完是一件很难的事情。建议先撤下这篇，修改一下，至少把格式改的专业一些。如果可以，建议把证明写的再详尽一些，让我这种一知半解的笨蛋外行也能看个大概明白。&br&&br&ps，
&a data-hash=&31eee331a0042f8bcf43& href=&/people/31eee331a0042f8bcf43& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@余天升& data-tip=&p$b$31eee331a0042f8bcf43&&@余天升&/a& 提到的那篇论文&a href=&http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/76.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/ftp/arxiv/pap&/span&&span class=&invisible&&ers/76.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，我也打开看了一下。那篇也不能称之为格式完整正确好嘛。逗死我了。。reference里竟然用.etc。etc是用来形容东西的，et al才是用来形容人的好吧。而且也一样用引号。&br&要说英语不好咱100%理解，我自己犯的语法错误也多了去了。可是我拖回去看了眼作者名单，XXX etc.. 这是在作者里表示A、等等么。 那个等等里的人（或者东西？）真可怜。&br&另外，底下脚注里给的link还是.&a href=&& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ……
&br&&br&然后我发现了一件很有意思的事情：&br&这两篇文章的前两自然段，一个字儿都不差。是的定义相同我可以理解。问题介绍及引用都一个字儿不差。包括引用里的引号。 &br&以及Introduction最后：The following part of this paper includes 4 sections.
&br&The following part of this paper includes 3 sections. &br&然后都分别(1)(2)(3)了。 我不说话只呵呵。&br&是的，这些都不涉及到关键算法。但Introduction里一共有8行，5行都和另一篇论文一模一样，这有点不太合适啊。您这篇2014，他那篇2013，无论如何哪怕是巧合，先上传的也占理儿。&br&（最简单的懒人方法就是采用「改写」一句话的方式。好歹词的前后顺序变变啊）&br&&br&没有人天生就会写论文，不要沮丧，大家都是一点点慢慢学。多少人发表的第一篇论文在几年后看来甚至是如同人生污点一般的存在恨不得抹掉。 如果你想投身于学术圈，请严谨地对待自己的每一篇论文。
一点建议：1. 请使用学校邮箱。非要使用QQ邮箱勉强也可以接受，abc这种格式真的不太合适，注册一个名.姓@xx.yy 的邮箱吧。2. 地址：Computer science and technology, XX Univ. 贵系难道不是个Department么？3. 不用LaTeX其实也可以。但是……间距…
看了所有的答案，真心觉得很悲哀。&br&有几个答案是认真回答题主问题的？都是摆出一份教训小孩的姿态，不是嘲笑就是戏谑。什么“楼主拿了图灵奖要请吃饭”，“诺贝尔数学奖是你的”，且不说论文本身，就算人家拿了图灵奖，凭什么要请你吃饭？你给过人家帮助和指示了么？&br&我看题主是刚注册的账号，看样子刚来知乎，第一次问问题就碰到这种场面，真心觉得现在的知乎里面的年轻人太浮躁，都太看不起别人。&br&大三的学生往往刚刚接触科研，没有发过论文，对论文格式排版不是很清楚，有这种疑问很正常。&br&&br&针对你的问题：&b&我大三，学计算机，写了一篇paper，并上传到arxiv上面，但是为什么老师说先把paper在arxiv上删掉？&/b&&br&&br&你对论文大体的结构还是了解的，最起码知道有Abstract， Keywords ，References……&br&你需要注意一下的是论文的排版和格式，现在国际上主流的论文一般都采用LaTeX投稿，具体关于为什么大家都用LaTeX而不是Word，题主可以看这里&a href=&/question/& class=&internal&&LaTeX 相对于 Word 有什么优势？&/a&&br&你在题目中最后提到“还有只是老师，不是导师，不负责教我写论文”，我不清楚他对你论文有没有指导，如果你受过他的指导，那么你应该也把他的名字写进你的论文，我看你传到arxiv上的并没有，还有论文发表之前应该和老师沟通一下，以后你要投到期刊的话更是如此。&br&&br&因为我不是研究算法的，所以不好对内容进行评判，我尽我所知所能回答了这些。&br&&br&希望你继续努力。
看了所有的答案，真心觉得很悲哀。有几个答案是认真回答题主问题的？都是摆出一份教训小孩的姿态，不是嘲笑就是戏谑。什么“楼主拿了图灵奖要请吃饭”，“诺贝尔数学奖是你的”，且不说论文本身，就算人家拿了图灵奖，凭什么要请你吃饭？你给过人家帮助和指…
设&b&c&/b&为矩形中心，&b&h&/b&为矩形半長，&b&p&/b&为圆心，r为半径。&br&&img src=&/b72b999a0e4fe3bb2f9195_b.jpg& data-rawwidth=&318& data-rawheight=&262& class=&content_image& width=&318&&方法是计算圆心与矩形的最短距离 &b&u&/b&，若 &b&u &/b&的长度小于 &i&r &/i&则两者相交。&br&&br&1. 首先利用绝对值把 &b&p&/b& - &b&c&/b& 转移到第一象限，下图显示不同象限的圆心也能映射至第一象限，这不影响相交测试的结果：&br&&br&&img src=&/31fcf0a6ba5b5b925d7d82dc5bc8a684_b.jpg& data-rawwidth=&454& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&454& data-original=&/31fcf0a6ba5b5b925d7d82dc5bc8a684_r.jpg&&&br&&br&2. 然后，把 &b&v &/b&减去 &b&h&/b&，负数的分量设置为0，就得到圆心与矩形最短距离的矢量 &b&u&/b&。下图展示了4种情况，红色的&b&u&/b&是结果。&br&&img src=&/60b09b89d9b4eda3fe9bdb849ec5d5d1_b.jpg& data-rawwidth=&485& data-rawheight=&413& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&485& data-original=&/60b09b89d9b4eda3fe9bdb849ec5d5d1_r.jpg&&&br&3. 最后要比较 &b&u &/b&和 &i&r&/i& 的长度，若距离少于 &i&r&/i&，则两者相交。可以只求 &b&u &/b&的长度平方是否小于 &i&r &/i&的平方。&br&&br&代码：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-c&&&span class=&n&&bool&/span& &span class=&nf&&BoxCircleIntersect&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Vector2&/span& &span class=&n&&c&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Vector2&/span& &span class=&n&&h&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&Vector2&/span& &span class=&n&&p&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&kt&&float&/span& &span class=&n&&r&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&{&/span&
&span class=&n&&Vector2&/span& &span class=&n&&v&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&abs&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&p&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&c&/span&&span class=&p&&);&/span&
&span class=&c1&&// 第1步：转换至第1象限&/span&
&span class=&n&&Vector2&/span& &span class=&n&&u&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&max&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&v&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&h&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&);&/span& &span class=&c1&&// 第2步：求圆心至矩形的最短距离矢量&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&dot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&u&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&u&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&o&&&=&/span& &span class=&n&&r&/span& &span class=&o&&*&/span& &span class=&n&&r&/span&&span class=&p&&;&/span& &span class=&c1&&// 第3步：长度平方与半径平方比较&/span&
&span class=&p&&}&/span&
&/code&&/pre&&/div&&br&这个方法可能最早记录于[1]，而[2][3]也有相关描述。这个方法应该是最优的，而且可扩展至任何维度。如矩形不是轴对齐矩形（AABB）而是定向矩形（OBB），可以把圆心旋转至矩形的座标系。&br&&br&这个方法考虑了矩形的对称及轴对齐性质，实际上等同5个分离轴测试[3]，包括矩形4边、圆心与矩形最近点的分离轴。后者容易被忽略。&br&&br&这类型问题可以使用&a href=&http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%96%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E6%96%AF%E5%9F%BA%E5%92%8C& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&閔可夫斯基和&i class=&icon-external&&&/i&&/a&转化为圆角矩形和点的相交问题，可以应用不同的距离函数，如[5]。&br&&br&[1]
Arvo, &A Simple Method for Box-Sphere Intersection Testing&, Graphics Gems, pp. 247-250, 1993. &a href=&http://tog.acm.org/resources/GraphicsGems/gems/BoxSphere.c& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&tog.acm.org/resources/G&/span&&span class=&invisible&&raphicsGems/gems/BoxSphere.c&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[2] Gottschalk, &Separating axis theorem&i&&,&/i&. Technical Report TR96-024, Department of Computer Science, UNC Chapel Hill, 1996.&br&[3] Philip, Eberly, Geometric tools for computer graphics&i&,&/i& Morgan Kaufmann, pp.644-646, 2002.&br&[4] Gomez, &Simple Intersection Tests for Games,& Gamasutra, October 1999. &a href=&/view/feature/131790/simple_intersection_tests_for_games.php?page=4& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Gamasutra - Simple Intersection Tests For Games&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&[5] Quilez, &Modeling with distance functions&, 2008. &a href=&http://www.iquilezles.org/www/articles/distfunctions/distfunctions.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Iigo Quilez - fractals, computer graphics, mathematics, demoscene and more&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
设c为矩形中心，h为矩形半長，p为圆心，r为半径。方法是计算圆心与矩形的最短距离 u，若 u 的长度小于 r 则两者相交。1. 首先利用绝对值把 p - c 转移到第一象限，下图显示不同象限的圆心也能映射至第一象限，这不影响相交测试的结果：2. 然后，把 v 减去 h…
实名反对一楼 &a data-hash=&661caec93ce39338cd42& href=&/people/661caec93ce39338cd42& class=&member_mention& data-tip=&p$b$661caec93ce39338cd42&&@Yong He&/a& 的答案。 &br&&br&单精度的浮点数结构是这样：&br&&img src=&/aa49a020f0c332d53a7a0cc_b.jpg& data-rawwidth=&885& data-rawheight=&113& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&885& data-original=&/aa49a020f0c332d53a7a0cc_r.jpg&&那么现在，每个正浮点数 y 可以用尾数和指数的形式写成 &img src=&/equation?tex=2%5Ee%281%2Bm%29& alt=&2^e(1+m)& eeimg=&1&&，其中 m 是尾数部分，取值范围是 &img src=&/equation?tex=%5B0%2C+1%29& alt=&[0, 1)& eeimg=&1&&；e 是指数部分，一个整数。每个浮点数所对应的「整数形式」则可以用&img src=&/equation?tex=EL%2BM& alt=&EL+M& eeimg=&1&&表示，其中 L 是指数部分需要的位移次数（用 2 的幂表示），E 和 M 是指数部分和小数部分的整数版本。两者之间的关系是&br&&img src=&/equation?tex=%5Cleft%5C%7B+%0A%5Cbegin%7Barray%7D%7Bll%7D%0AE++%3D++e+%2B+B+%5C%5C%0AM++%3D++mL%0A%5Cend%7Barray%7D%0A+%5Cright.& alt=&\left\{
\begin{array}{ll}
\end{array}
\right.& eeimg=&1&&&br&对单精度浮点而言，&img src=&/equation?tex=L%3D2%5E%7B23%7D%2CB%3D127& alt=&L=2^{23},B=127& eeimg=&1&&。&br&&br&考虑对数 &img src=&/equation?tex=%5Clog_2+y%3De%2B%5Clog_2%281%2Bm%29& alt=&\log_2 y=e+\log_2(1+m)& eeimg=&1&&，由于&img src=&/equation?tex=m%5Cin%5Cleft%5B0%2C+1%5Cright%29& alt=&m\in\left[0, 1\right)& eeimg=&1&&，&img src=&/equation?tex=%5Clog_2%281%2Bm%29%5Cin%5Cleft%5B0%2C1%5Cright%29& alt=&\log_2(1+m)\in\left[0,1\right)& eeimg=&1&&，取近似&img src=&/equation?tex=%5Clog_2%281%2Bm%29%5Capprox+m%2B%5Cdelta& alt=&\log_2(1+m)\approx m+\delta& eeimg=&1&&，可以算出整体「偏差」最小的&img src=&/equation?tex=%5Cdelta%3D0.0430357+& alt=&\delta=0.0430357 & eeimg=&1&&，此时两者基本相当。因此我们可以说 &br&&br&&img src=&/equation?tex=%5Clog_2+y%5Capprox+e%2Bm%2B%5Cdelta& alt=&\log_2 y\approx e+m+\delta& eeimg=&1&&……………… (1)&br&&br&那么，对于 y 的整数形式 Y 而言，展开并带代入 (1) 有：&br&&img src=&/equation?tex=Y+%26+%3D+%26+EL%2BM%5C%5C%0A%26%3D+%26L%28e%2BB%2Bm%29+%5C%5C%0A%26+%5Capprox+%26+L%28%5Clog_2+y+%2B+B+-+%5Cdelta%29& alt=&Y & = & EL+M\\
&= &L(e+B+m) \\
& \approx & L(\log_2 y + B - \delta)& eeimg=&1&&&br&即&br&&br&&img src=&/equation?tex=%5Clog_2+y%5Capprox+%7BY+%5Cover+L%7D-%28B-%5Cdelta%29& alt=&\log_2 y\approx {Y \over L}-(B-\delta)& eeimg=&1&&………………(2)&br&&br&那么对于 &img src=&/equation?tex=y%27%3D%7B1+%5Cover+%5Csqrt%7By%7D%7D& alt=&y'={1 \over \sqrt{y}}& eeimg=&1&&来说，&img src=&/equation?tex=%5Clog_2%7By%27%7D%5Capprox+-%7B1%5Cover+2%7D%5Clog_2+y& alt=&\log_2{y'}\approx -{1\over 2}\log_2 y& eeimg=&1&&，代入 (2) 得：&br&&img src=&/equation?tex=%7BY%27+%5Cover+L%7D-%28B-%5Cdelta%29%3D%7B1+%5Cover+2%7D%5Cleft%5B%28B-%5Cdelta%29-%7BY%5Cover+L%7D%5Cright%5D& alt=&{Y' \over L}-(B-\delta)={1 \over 2}\left[(B-\delta)-{Y\over L}\right]& eeimg=&1&&&br&解得&br&&img src=&/equation?tex=Y%27%3D%7B3+%5Cover+2%7DL%28B-%5Cdelta%29-%7B1+%5Cover+2%7DY& alt=&Y'={3 \over 2}L(B-\delta)-{1 \over 2}Y& eeimg=&1&&。&br&这个就是代码&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&i
= 0x5f3759df - ( i && 1 );
&/code&&/pre&&/div&的秘密所在。
实名反对一楼
的答案。 单精度的浮点数结构是这样：那么现在，每个正浮点数 y 可以用尾数和指数的形式写成 2^e(1+m)，其中 m 是尾数部分，取值范围是 [0, 1)；e 是指数部分，一个整数。每个浮点数所对应的「整数形式」则可以用EL+M表示，其中 L 是…
1. 关于sbt的问题，是时候把这个帖子挖出来了 &a href=&/theory/14828-size-balanced-tree-more-efficient-than-any-known-algorithm.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&Size Balanced Tree&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&2. Temporal Data Structure 也已经是学术界二十几年前就开始研究的问题&a href=&http://dl.acm.org/citation.cfm?id=6151& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Planar point location using persistent search trees&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（感谢 &a data-hash=&d6ed0a315a7a04a2b95b30& href=&/people/d6ed0a315a7a04a2b95b30& class=&member_mention& data-tip=&p$b$d6ed0a315a7a04a2b95b30&&@ftiasch&/a& 指正） ，到了90年代已经有了系统而详尽的成果 &a href=&http://www.cs.cmu.edu/~rwh/theses/okasaki.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&cmu.edu 的页面&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&不可否认的是，ACM/OI选手在对国内程序设计竞赛选手姿势水平的提高上做出了不可磨灭的贡献。但是同样也要认识到程序设计竞赛和学术前沿的差距。&br&&a href=&https://courses.csail.mit.edu/6.851/spring14/lectures/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lectures in Advanced Data Structures (6.851)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 这是MIT 6.851 Advanced Data Structure课程Lecture的网址，里面已经包含了现在程序设计竞赛中的所谓的核武级数据结构，例如lick-cut tree， Euler tour tree，van Emde Boas tree，除此之外还有&img src=&/equation?tex=O%28lg_%7B%5Cphi%7Dn%29& alt=&O(lg_{\phi}n)& eeimg=&1&&的Fusion tree（这货1994年就有了)，&img src=&/equation?tex=O%28lglgn%29& alt=&O(lglgn)& eeimg=&1&&的Tango tree（注意这是2004年的产物），dynamic graph等等的理性愉悦。&br&至于算法层面，我想引用著名程序设计竞赛选手ftiasch的一篇文章中的一段话：&br&&blockquote&
用我自己的话来说，我想做的是old fasion computer science back to 80s’—纯粹的图论，数据结构。我内心十分彷徨，于是我在一次上课结束之后单独找Hopcroft教授讨论。在听完我的自我介绍后，John说了一句让我印象深刻的话：“Things are quite different nowdays.” 他说，他年轻的时候我们只能处理几十个点的图论，每个点都很重要；现在我们处理的是10^9级别的图，改变一个点并不会对图的性质产生很大的改变，所以我们应该更关注整体的性质，而不是做局部的算法。&/blockquote&在对于（算法竞赛向的）数据结构和算法的研究上，学术界领先ACM/OI至少三十年，前人的成果实在太多，（算法竞赛向的）算法和数据结构的潜力已经被挖掘的差不多了。&br&当然，部分优秀的ACMer/OIer还是有着很强的学术创新精神，但是限于国内学术水平的落后与学术交流的封闭，某些独立得到的idea，其实早就已经出现在了几十年前的paper中。&br&利益相关：现役ACM选手
1. 关于sbt的问题，是时候把这个帖子挖出来了 。2. Temporal Data Structure 也已经是学术界二十几年前就开始研究的问题（感谢
指正） ，到了90年代已经有了系统而详尽的…
&p&假设原浮点数为0EM,
&/p&&p&E为8位指数部分，M为23位尾数部分。&/p&&p&位操作的主要目的是为了让新的浮点数的e = -(e0)/2&/p&&p&我们知道E = e0+127&/p&&p&而我们想让位操作后的E'=-e0/2+127&/p&&p&右移一位可以得到：&/p&&p&E_s = E/2 = e0/2 + 127/2&/p&&p&如果我们用190去减E_s, 就可以得到&/p&&p&E_1 = 190-E_s=190-e0/2-63=-e0/2+127&/p&&p&而190正是这个魔法数的第31-23位。&/p&&br&&p&因此这个魔法数帮助我们得到了正确的新浮点数的指数部分。小数部分则比较复杂，因为在原指数部分为奇数的情况下右移一位会无端端给尾数增加1/2，且相减后尾数可能会借用指数部分导致指数变小，因此通过调整尾数来修正。如需详细了解可参考这篇paper: &a href=&http://www.lomont.org/Math/Papers/2003/InvSqrt.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&lomont.org/Math/Papers/&/span&&span class=&invisible&&2003/InvSqrt.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&需要指出现在的Intel CPU已经提供快速rsqrt指令，所以无需自己去实现这个算法。&/p&
假设原浮点数为0EM, E为8位指数部分，M为23位尾数部分。位操作的主要目的是为了让新的浮点数的e = -(e0)/2我们知道E = e0+127而我们想让位操作后的E'=-e0/2+127右移一位可以得到：E_s = E/2 = e0/2 + 127/2如果我们用190去减E_s, 就可以得到E_1 = 190-E_s=1…
在我认识的顶尖的 ACMer 中，很多人走的都不是在 OJ 盲目刷题的路（但题量过千是正常的，只不过不再刻意追求题量）。 我想原因也很简单，OJ 题目质量良莠不齐。对于大部分比赛套题来说，总会有防止人吃蛋的水题，也有故意刁难型的题目，有些赛区还流行论文题（结论题）、模板题，这些题目都不具备多少训练价值。
&br&&br& 队友固然重要，这个是后话。如果想走捷径提高自身能力，建议去 &b&TopCoder &/b&和 &b&Codeforces &/b&刷比赛。这些地方题目质量有保障，而且大家的代码是公开的。同时很关键的是，这样的平台可以让你对题目的难度、比赛的进度、对手的实力做到心中有数，培养在大型比赛中所需要的大局观和节奏感。
&br&&br& 另外，你可以尝试忘掉拿奖的事情。只要你真的有兴趣，拿奖是小 case，这个比赛还没到拼死拼活的地步。
在我认识的顶尖的 ACMer 中，很多人走的都不是在 OJ 盲目刷题的路（但题量过千是正常的，只不过不再刻意追求题量）。 我想原因也很简单，OJ 题目质量良莠不齐。对于大部分比赛套题来说，总会有防止人吃蛋的水题，也有故意刁难型的题目，有些赛区还流行论文…
当然有存在的必要，不然你让我们搞计算机研究的拿什么申请基金啊。。。&br&（看点赞的人多再具体回答这个问题）&br&------------------------------&br&有三十二个人关注此问题，压力好大。。。三脚猫的功夫不知道说出来的话能不能服众呢。。。&br&先说明一下，我的研究方向是模式识别与计算机视觉那块得；问题里的那些算法，其实我并不是特别了解。。。&br&&br&。。。&br&。。。&br&。。。&br&&br&各位先别掀桌，毕竟问的是这些算法有没有必要性嘛～如果你要我写一篇介绍这些算法的科普文，那么上Google搜索关键词加&survey&或者&introduction&就能出来一堆东西了，而且人家说的肯定比我好：什么某某算法用在某地方有奇效，某某算法其实很垃圾，某某理论是人类的未来，宇宙的良心，某某领域下的所有知识都来源于韩国的私密达。。。&br&如果你逼我回答这些东西，把我折叠掉吧，现在整paper写这种survey都要吐血了，我才不会在工作划水的时候还干这类苦逼事儿呢。。。&br&不过问题说的这两点，的确是好问题，也基本上和“腾讯出新产品算不算创新”差不多类型的疑问。在这一点上，我还是能够说几句得。&br&&br&-----------------------------------------------------------------------------&br&&br&楼主的问题主要是搞这么多尽整没用东西的必要性，首先我说一个大家都能够接受的理由（前面回答一个问题被人踩了那么多次想想就心痛。。。）：一个算法，或者一个概念，在提出来的时候，其实经常是不成熟的。概念虽然新颖，但就像刚出生的小鸟一样，十分脆弱，有时候还不见得会比现有算法要好；所以需要慢慢培养，挖掘里面的潜能，确定这个新的理论能够适用在什么地方，不能用在什么地方，优劣点，能不能和其他算法合并起来弄成一个新的更牛逼的货，等等等等。&br&等这些活都干完了，一个完整的理论才能算最终完成。我们看大学教科书里那些看起来很牛逼的理论体系，也都是这样一点点堆出来得。&br&&br&不要觉得这些微创新让人不齿，俗话说一口吃不成胖子，罗马不是一天建成得，Linux不是一个人写出来得。你说的这些新算法，其实都成为了一个更大理论体系的基石。后人在我们前人研究的基础上，不断的往上构筑新的东西，总有一天，那个最终问题会有被攻破的可能。如果你要求一个科学家，在最开始的时候就开发出一套完整的framework，那不但不切实际，也没有必要，效果也不见得好。&br&&br&那么一般科学是怎么发展得呢？像问题里说到的这些算法，一般会经历同行比较，容易实现且效果比较好的算法，就会被更多的论文引用到，也会被更多的人所熟知。更多的人研究某个特定算法后，整个算法体系也会变得更加完整。在经过一段时间后，量变引起质变，你就可以称之为全新的新理论了，研究者在这个理论里发现了新的问题，想到了几个相应的解决办法，以此类推下去。而其他的那些竞争者，在渐渐的无人问津后，也就慢慢得埋没于论文之海里了。&br&&br&&br&-------------------------------------------------------------------&br&第二个理由，也就是最开始提到得，我们这些搞研究的人就是靠这些微创新吃饭得啊～～我之前在另外一个问题里说过，博士读的这几年，就是挖坑的过程；挖了三四年，挖的方向不对，博士毕业就会出问题；我把搞研究比喻成挖矿的另外一个原因就是，搞课题和挖钻石黄金一样，一个课题其实不是挖不完得；当一个问题得出了最优解之后，也就是这个课题死亡的时候了。&br&&br&这点上我想引用一下Bleach漫画里的内容，你们感受一下：&br&&img src=&/2ae3f638ced0b9bbdf3c44dcbbaa8e5a_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/2ae3f638ced0b9bbdf3c44dcbbaa8e5a_r.jpg&&&img src=&/2ad98caf280f57ab2fe6_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1297& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/2ad98caf280f57ab2fe6_r.jpg&&&b&“完美”就是没有再进一步，也没有“创造”的空间。这代表着智慧与才能都将无用武之地了。&/b&&br&这是第306话的内容，那会儿我还在读本科，你们能够想到我读到这一段后有多么“culture shock&嘛。。。&br&搞科研最怕的一件事情，就是自己当前搞的领域，已经得到最优解了。别人已经发现了真理，大家用那个就能得到最好的结果，那还要我们其他人干什么。。。&br&所以挺矛盾得吧，搞科研一方面要不断搞新花样出来，同时又要担心某个蛇精兵真的弄出完美结果来，搞得大家都不开心。。。&br&&br&&br&这时候，微创新就派上用场了。&br&今天你改进算法里的一个缺陷，明天我帮你relax一个constraint，后天我把这个算法用在新的领域上，大家都能够发表paper，所有人都能够皆大欢喜。&br&这样的话虽然科研进度有点慢，但好歹大家都有活路了，申请科研基金有底气了，我们也可以继续参加会议吃喝玩乐去了，吼吼！&br&然后有一群有良知的人就看不下去了，发明了一个让人深恶痛绝的单词：“Novelty”。意思就是你丫得要是想水论文我就拿这个把你拒掉！这群有良知的人一般都在顶级会议里，所以这也是那些会议投起来都那么难的原因，诶。。。&br&&br&&br&--------------------------作补充的分割线--------------------------------&br&&br&日更新：因为一直有答题后点取消关注的习惯，所以后面大家的回答我都没见到，直到 有人 @ 我后才发现，貌似里面的内容造成了一些误会（以及这个回答被人踩了那么多，看着就让人心痛，大家都太认真了我去。。。），在此说明：&br&&br&我最后写的那块所谓”微创新“的话，其实我是一种调侃的意味，说的一些三观不正的话。现在看来，绝对造成误会了，以为计算机领域就是这么水旺旺的状态。。。&br&现在我就认真回答了，如果就是改参数这类contribution级别，绝对不会登入大雅之堂得。事实情况下，越是高级会议，越追求novelty，也就是论文contribution的创新程度。如果只是水workshop之类，当然你想随便怎么水都成，毕竟有好多workshop都没多少人投，要是再挑三捡四的话这会议也不用开了。。。&br&但像我这里的CVPR之流，中稿率只有20%左右。要是那些改参数的论文也能中的话，那只有一种可能：&br&&br&一定是chair的小三投的稿子！&br&&br&除了这种情况，我想不出像CVPR这种三个feedback为accept最后都能被拒的会议，novelty被定为trivial的文章会中的可能性。。。&br&恩，所以 &u&&a data-hash=&7db71f28cd& href=&/people/7db71f28cd& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@Chao Xu& data-tip=&p$b$7db71f28cd&&@Chao Xu&/a&说的事情，计算机领域这里，高级会议是不可能中得&/u&：改参数就不用说了，有时候改算法如果改得不够多都不行，什么”XX算法在新领域的运用“之类的文章肯定会被reviewer骂得连他妈妈都不认识。。。就我所知道的情况，改算法最后能够中，唯一的可能性就是原算法太烂，而某家伙化腐朽为神奇得把那个算法给救活了，而且还比同类的其他算法结果还要好，才有中稿的可能。。。&br&而且还要考虑算法是否解释清楚，motivation是否足够迫切，实验做得是否充足，你的导师和我是否是仇人，你组里的人有没有在过去十年内拒过我们组的论文，等等等等。。。。反正就20%的中稿率，据了这篇还有一大堆candidate可以选呢。。。&br&顺便一说，上面的这些坑爹理由我都不幸碰过，算是达成”被拒理由“收集成就了，奖杯就放在google scholar的个人主页上呢，你们慢慢体会一下。。。&br&&br&所以简而言之，漫画插图后面的内容，描述是需要做补充得：&u&并不是所有的论文都只是修参数之流，也有开创新算法之流。前者在低等级会议和workshop中常见，后者主要在高级会议中。当然咯，对于整个大领域来说，对于解决领域终极问题来说，这还是一小步中的一小步，也就是我所谓的”微创新“啦～&/u&特此说明，修改正文我就不做了，因为懒。。。&br&以上&br&&br&最后再吐漕一下double blind机制，妈蛋说是double blind但稍微有点经验的reviewer一看paper的reference部分就知道是哪个组写的文章了，这double blind还有啥意义。。。
当然有存在的必要，不然你让我们搞计算机研究的拿什么申请基金啊。。。（看点赞的人多再具体回答这个问题）------------------------------有三十二个人关注此问题，压力好大。。。三脚猫的功夫不知道说出来的话能不能服众呢。。。先说明一下，我的研究方向…
其实呢只是为了讲解怎么用for循环
其实呢只是为了讲解怎么用for循环
你要是光做 ACM 码品会变得很烂的，到时候写大一些的项目就会吃瘪。ACM 那种写完就丢的程序&u&很难&/u&训练你维护规模程序的能力。因此你还需要做少量但是有规模的项目，包括但不限于：&br&&ol&&li&游戏&/li&&li&小型编译器&/li&&li&数据库（关系或非关系）&/li&&/ol&ps. 想要真正理解一个算法那就试着证明它的正确性——很有好处的。
你要是光做 ACM 码品会变得很烂的，到时候写大一些的项目就会吃瘪。ACM 那种写完就丢的程序很难训练你维护规模程序的能力。因此你还需要做少量但是有规模的项目，包括但不限于：游戏小型编译器数据库（关系或非关系）ps. 想要真正理解一个算法那就试着证明…
表示这道题一点都不简单，反而是一道技巧性非常强的题目（我非常喜欢这道题）。所以那种O(n)的方法都是不优秀的。下面给出一种&b&O(log n)&/b&的算法。等下我会给段程序，我稍微改了一下，用那个程序算了00000（没有输出），只用了0.107s。不会有哪个O(n)的算法可以跑到这种程度的。这就是算法的魅力。&br&主要思路是&b&快速幂&/b&和&b&矩阵乘法的结合律&/b&。&br&&br&首先，要把这个问题化为一个矩阵运算的问题。&br&考虑下面的等式：&br&&img src=&/equation?tex=++++%5Cbegin%7Bequation%2A%7D%0A++++%5Cbegin%7Bsplit%7D%0A++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++F_%7Bn-1%7D+%26+F_%7Bn-2%7D%5C%5C%0A++++++++++++F_%7Bn-2%7D+%26+F_%7Bn-3%7D%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%0A++++++++%5Ccdot%0A++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++1+%26+1%5C%5C%0A++++++++++++1+%26+0%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%0A++++++++%26%3D%0A++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++F_%7Bn-1%7D%2BF_%7Bn-2%7D+%26+F_%7Bn-2%7D%2BF_%7Bn-3%7D%5C%5C%0A++++++++++++F_%7Bn-2%7D%2BF_%7Bn-3%7D+%26+F_%7Bn-2%7D%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%5C%5C%0A++++++++%26%3D%0A++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++F_%7Bn%7D+%26+F_%7Bn-1%7D%5C%5C%0A++++++++++++F_%7Bn-1%7D+%26+F_%7Bn-2%7D%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%5C%5C%0A++++%5Cend%7Bsplit%7D%0A++++%5Cend%7Bequation%2A%7D%0A& alt=&
\begin{equation*}
\begin{split}
\begin{bmatrix}
F_{n-1} & F_{n-2}\\
F_{n-2} & F_{n-3}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
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F_{n-2}+F_{n-3} & F_{n-2}
\end{bmatrix}\\
\begin{bmatrix}
F_{n} & F_{n-1}\\
F_{n-1} & F_{n-2}
\end{bmatrix}\\
\end{split}
\end{equation*}
& eeimg=&1&&&br&有&br&&img src=&/equation?tex=++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++F_%7Bn%2B1%7D+%26+F_%7Bn%7D%5C%5C%0A++++++++++++F_%7Bn%7D+%26+F_%7Bn-1%7D%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%3D%0A++++++++%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++1+%26+1%5C%5C%0A++++++++++++1+%26+0%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%5E%7Bn%7D& alt=&
\begin{bmatrix}
F_{n+1} & F_{n}\\
F_{n} & F_{n-1}
\end{bmatrix}=
\begin{bmatrix}
\end{bmatrix}^{n}& eeimg=&1&&&br&这样，求&img src=&/equation?tex=F_n& alt=&F_n& eeimg=&1&&就变成了求&img src=&/equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A++++++++++++1+%26+1%5C%5C%0A++++++++++++1+%26+0%0A++++++++%5Cend%7Bbmatrix%7D%5E%7Bn%7D& alt=&\begin{bmatrix}
\end{bmatrix}^{n}& eeimg=&1&&，而求一个量的次方就可以用快速幂的方法。这个方法你自己在网上搜一下还是很多，随便贴个网址：&a href=&/wiki/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%B9%82& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&快速幂_互动百科&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&上代码&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-cpp&&&span class=&cp&&#include &iostream&&/span&
&span class=&k&&using&/span& &span class=&k&&namespace&/span& &span class=&n&&std&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&k&&const&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&n&&m&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mi&&10007&/span&&span class=&p&&;&/span&
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&span class=&k&&public&/span&&span class=&o&&:&/span&
&span class=&n&&matrix&/span&&span class=&p&&();&/span&
&span class=&kt&&long&/span& &span class=&n&&data&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&2&/span&&span class=&p&&][&/span&&span class=&mi&&2&/span&&span class=&p&&];&/span&
&span class=&n&&matrix&/span& &span class=&k&&operator&/span& &span class=&o&&*&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&matrix&/span& &span class=&o&&&&/span&&span class=&n&&rig&/span&&span class=&p&&);&/span&
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表示这道题一点都不简单，反而是一道技巧性非常强的题目（我非常喜欢这道题）。所以那种O(n)的方法都是不优秀的。下面给出一种O(log n)的算法。等下我会给段程序，我稍微改了一下，用那个程序算了00000（没有输出），只用了0.107s。不会有哪个O(n…
&p&路线是这样的。首先你要把你的数据库和服务器程序都设计成scalable的。这是什么意思呢，就是说，在&strong&一台服务器&/strong&上你可以serve &strong&一万个人&/strong&，那么给你&strong&N台服务器&/strong&你就应该在相同的性能下面serve 逼近于&strong&常数C * N万个人&/strong&。只要你做到这样，以后用户上去了，你只要砸钱就可以了，根本不用碰程序。一开始用户一万，你用一台机器。后面猛涨到了一亿用户，你只需要一万台机器的钱就可以了。&/p&&br&&p&很多大公司的后台就是这么搞出来的，而且这其实是一个相当高的要求。为了达到这个标准，你需要花大量的时间学习数据库、通信和分布式算法的设计这三个领域内的知识。这不是一本书或者一个算法就可以搞定的，你当然搜不到了。&/p&&br&&p&好了，准备一个五年计划吧。&/p&
路线是这样的。首先你要把你的数据库和服务器程序都设计成scalable的。这是什么意思呢，就是说，在一台服务器上你可以serve 一万个人，那么给你N台服务器你就应该在相同的性能下面serve 逼近于常数C * N万个人。只要你做到这样，以后用户上去了，你只要砸钱…
这是比较排序的串行算法下界。&br&如果是并行的话，可以用硬件空间换取时间，例如 &a href=&http://en.wikipedia.org/wiki/Bitonic_sorter& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bitonic sorter&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 和 &a href=&http://en.wikipedia.org/wiki/Batcher_odd%E2%80%93even_mergesort& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Batcher odd-even mergesort&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的并行延时都是&img src=&/equation?tex=O%28%5Clog+%5E2+n%29& alt=&O(\log ^2 n)& eeimg=&1&&。
这是比较排序的串行算法下界。如果是并行的话，可以用硬件空间换取时间，例如
和 的并行延时都是O(\log ^2 n)。
&ul&&li&微积分 - 游戏的物理引擎、流体模拟&/li&&li&离散数学 - 地图导航&br&&/li&&li&线性代数 - 3D CG&/li&&li&概率论 - 搜索引擎、语音识别、邮件过滤&/li&&/ul&等等等等
微积分 - 游戏的物理引擎、流体模拟离散数学 - 地图导航线性代数 - 3D CG概率论 - 搜索引擎、语音识别、邮件过滤等等等等
&ol&&li&ACM本来就是靠自己的努力来提高，参赛，拿奖的。这点到哪个学校都一样，当然好的学校训练环境上要好一点。&/li&
&li&对于你的问题，首先，你要找到靠谱的队友。这点很重要，ACM是3个人的事情，要找到2个志同道合，能够一起坚持每天训练，做题，学习算法，参加比赛。保持状态2年左右的人，很不容易的。我是软件学院的，08级整个4个班，我才找到了一个人。另一个队友是在计算机学院找到的。大一开始我们一直坚持了3年。没有他们，根本无法参赛。所以这是你首先要解决的问题。&/li&
&li&找到队友啦！那么恭喜你了，你们学校应该也有参加比赛的集训队，和他们取得联系，加入进去，如果学校本来就有这个队伍的话，队友可以在队伍中寻到。如果没有，那么。。。从你们3个开始吧！&/li&
&li&如果是创始人，联系你们计算机啊软件学院的领导，表示要参赛，争取得到支持。比如所训练用的机房，参赛的经费。。。等等&/li&
&li&如果不是创始人，那么进队伍之后跟着训练就好。具体如何训练可以参考一下：&/li&
&li&&a href=&/view/49d1eae45c8da0.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/view/49&/span&&span class=&invisible&&d1eae45c8da0.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&
&li&经典的弱校acm奋斗史。。。真的很有毅力啊！表示我没人家勤奋。&/li&
&li&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/question/1971&/span&&span class=&invisible&&9698/answer/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/li&
&li&我之前答过的问题。&/li&
&li&初期参加区域级别的比赛，比如所省级，然后赛区级别，然后每年的9月开始中国的5大赛区开始了，可以在网上预选赛上试试能不能进去，竞争相当激烈，300多个大学900多队伍要进前70才行。进去的话就可以进入现场赛了。&/li&
&li&平时训练的话，题量是第一位的。多做题吧，不会的就去找资料搜，弄会，再做......&/li&
&li&没有老师教没关系，我们这老师也是不教的，但是我们这老师资源提供的好，有机房，有办公室，有高速的网络，有空调，有假，有经费。作为回报我们多拿奖，多拿奖。&/li&
&li&你的具体情况没有说清楚，期待你能补充具体情况，如果你们真的是第一届搞，可以给你更多的计划。&/li&
&li&ACM啊，好怀念参赛的日子，我的青春啊～～～～&/li&&/ol&
ACM本来就是靠自己的努力来提高，参赛，拿奖的。这点到哪个学校都一样，当然好的学校训练环境上要好一点。
对于你的问题，首先，你要找到靠谱的队友。这点很重要，ACM是3个人的事情，要找到2个志同道合，能够一起坚持每天训练，做题，学习算法，参加比赛。…
可以随便忽悠funding的领域真的是可怕. . &br&那种弄个诡异的公式/方法, 拿一些数据在上面跑一跑, 一个定理都不证明就能发paper真是爽翻了啊.&br&&br&Kenneth S?rensen就写了一篇文章来攻击这个领域. Metaheuristics - the Metaphor Exposed &a href=&http://antor.ua.ac.be/system/files/mme.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&antor.ua.ac.be/system/f&/span&&span class=&invisible&&iles/mme.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&其中特别攻击了 &a data-hash=&3ea195ccbe6f54cbd1bca7& href=&/people/3ea195ccbe6f54cbd1bca7& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@Tiger David& data-tip=&p$b$3ea195ccbe6f54cbd1bca7&&@Tiger David&/a& 的&有良知的人&的所谓的&Novelty&.
可以随便忽悠funding的领域真的是可怕. . 那种弄个诡异的公式/方法, 拿一些数据在上面跑一跑, 一个定理都不证明就能发paper真是爽翻了啊.Kenneth S?rensen就写了一篇文章来攻击这个领域. Metaheuristics - the Metaphor Exposed 其…
接着楼上的答案，一个更高效的实现是用位运算构造一个状态机。假设输入是一个整型的数组P[i]，总共4个状态我们需要用2个整型来表示。构造状态机如下：&br&00 -& 01 -& 10 -& 11&br&然后凑一下，第一个数是否变化取决于第二个数，第二个数总是要变。所以代码如下：&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&int A = 0, B = 0;
for (int i = 0; i & 4 * K + 2; i++)
A ^= P[i] & B;
B ^= P[i];
&/code&&/pre&&/div&如果输入数据无误，那么B一定等于0，A就是所求的那个数
接着楼上的答案，一个更高效的实现是用位运算构造一个状态机。假设输入是一个整型的数组P[i]，总共4个状态我们需要用2个整型来表示。构造状态机如下：00 -& 01 -& 10 -& 11然后凑一下，第一个数是否变化取决于第二个数，第二个数总是要变。所以代码如下：in…
&img src=&/ecaf3ddc0b163e743d027fb_b.jpg& data-rawwidth=&424& data-rawheight=&248& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&424& data-original=&/ecaf3ddc0b163e743d027fb_r.jpg&&
直接开始看《算法导论》，别犹豫。遇到问题了再去补。&br&别为看一本书做太多准备，否则你可能永远不能开始。
直接开始看《算法导论》，别犹豫。遇到问题了再去补。别为看一本书做太多准备，否则你可能永远不能开始。
&p&&a class=& wrap external& href=&/p/combsortcs2p-and-other-sorting-algorithms/wiki/BubbleSort& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bubble sort, the algorithm we should stop teaching&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&&a class=& wrap external& href=&https://www.cs.duke.edu/~ola/bubble/bubble.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bubble Sort: An Archaeological Algorithmic Analysis&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&&a class=& wrap external& href=&/item?id=4646509& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&What’s really so bad about bubble sort?&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&}