二叉树

二叉搜索树

特点：一般用中序遍历 性质：中序遍历会得到一个单调递增的序列
leetcode 2476
中序遍历得到递增序列，对于每个询问做一次二分查找，时间复杂度O(n*logn)

未完待续...

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https://codeforces.com/problemset/problem/2078/D

一、题意

有 n 对门，每对门都有左、右两个通道。初始时，左右通道各有一个人，并且这些人不能中途切换通道。

当我们通过第 i 对门的某个具体门（左或右）时： * 如果是加法门 (+ a)：会额外产生 a 个新的人。该通道内原先存在的人数不变。 * 如果是乘法门 (x a)：假设该通道在操作前有 P 个人，操作后会变为 P * a 个人。这相当于原有的 P 个人每人变成了 a 个人中的一个“基底”，同时额外新增了 (a-1) * P 个人。

规则核心：在每一对门的操作完成后，所有在这一步新产生的

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https://codeforces.com/problemset/problem/339/D
题意：2^n个数组成的数组，m次单点修改带查询。数组计算规则是相邻两数先做或运算得到新数组，新数组相邻两数再做异或运算，... ，最后得到一个数即为查询结果。
看到单点修改首先想到线段树或树状数组，再观察到2^n形式正好是一颗满节点的线段树，运算选择取决于线段树层数，叶子节点上一层或运算，再上一层异或，...，询问结果实际是问根节点的值
因此在单点修改的线段树模板上只需要根据层数切换update的方式即可

import sys
n, m = map(int, sys.stdin.readline

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计算逆序数有两种思路，一种是统计归并排序过程中交换的次数，另一种是根据rank逐个修改位置计数，当前rank的逆序数等于[rank + 1, n]的区间和
leetcode有一个弱模板题

class Solution:
    def reversePairs(self, record: List[int]) -> int:
        a = record
        if a == []:
            return 0
        global ans
        ans = 0
        def change(nums1, nums2):
    

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用python重写下线段树模板，线段树的记忆点在于脑子里要有线段树，特点是自顶向下构建

class segment_tree:
    def __init__(self, nums):
        n = len(nums)
        self.nums = nums
        self.tree = [0] * 4 * n
        self.tag = [0] * 4 * n

    def update(self, root):
        self.tree[root] = self.tree[root * 2] + self.tree[root * 2 

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题意：从起点按序输出唯一路径
python写一直re，后面发现需要使用sys.setrecursionlimit(int(2 * 10**5))扩大python默认递归深度限制，以达到题目要求
邻接表建图用字典的setdefault方法初始化空列表最简洁

import sys
sys.setrecursionlimit(int(2 * 10**5))
n = int(input())
vised = {}
graph = {}
in_degree = {}
for _ in range(n):
    c1, c2 = map(int, input().split())
    graph.s

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openmmlab介绍

openmmlab系列框架在2023年全面进入2.0时代，官方把自监督mmselfsup和分类mmclassification两个项目合并成mmpretrain。
openmmlab 2.0系列底层是有一些变化的，最大变化是从mmcv中抽离出功能更强大的mmengine。新的项目我还没仔细看过，目前简单理解就是轮子更多、用的更爽。
从mmpretrain这种更上层的应用项目看，基本没什么变化。底层封装的完善，上层应用调包，皆大欢喜。
如果熟悉openmmlab系列构建方式，diy上层应用是比较简单的。当然必须会用pytorch，mm是对pytorch的包装和扩展，对py

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TAO表示train、adapt、optimize，TAO Toolkit是nvidia TAO框架的低代码版本，使用者无需专业的AI知识即可轻松构建高准确度的AI模型，在英伟达设备上做到训练部署一条龙。
流程参考快速上手tao toolkit
1、注册英伟达开发者账号，略。
2、去ngc官网ngc官网目录 右上角登陆，选用英伟达账号登陆。
3、回到ngc首页，右上角点卡自己的账号，点Setup，此时里面会出现Generate API Key选项卡，点击Get API Key进入。 4、点击Generate API Key，下方会生成专属Key值，这个Key需要记下来，以后都用这个Key登

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python环境：anaconda base环境，python版本3.9.7
CMake版本：3.24.1 cmake下载
opencv版本：4.6.0
vs版本：2019社区版
cuda Toolkit版本：11.3.1 cuda-toolkit下载，nvcc -V显示版本
cuDNN版本：8.2.1 cuDNN下载
英伟达cuda相关下载需要注册英伟达账号，vs2019和anaconda安装省略。
cuda toolkit和cuDNN版本需要对应，cuda11的试了几个应该都没问题，再老的不清楚能不能用。vs版本老一些没关系。
从仓库下载指定版本opencv，需要安装git（git下载）

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        django settings中设置USE_TZ = True，这是django官方推荐的方法，也是django5.0之后默认的设置。

        当启用对时区的支持时，Django 在数据库中以 UTC 为单位存储日期时间信息，在内部使用具有时区的日期时间对象，并在模板和表单中将其转换为最终用户的时区。
        如果用户

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