Just for Life.

今天读小样本的论文又遇到了重参数技巧，记得之前在 VAE 中也看到了它。遂来做一个归纳整理，了解重参数到底是什么，一般都用在什么背景下。

最近的生活像一团屎，我是一个棍子，开心了就搅动一下，不开心了就跟它一起呆着。经历了很多，一件一件来吧。

又来做小样本问题了，别问，问就是我也不知道，方向换来换去的。我看过 Life long learning，深度学习的聚类，大规模图划分（我只是感觉这几年算法岗很内卷，泡沫化严重。不管什么专业的，都可以来搞计算机或智能，门槛低但要求高，甚至跨专业来的还认为撕代码没用，这个行业一言难尽。

打开搜索引擎搜索核函数，都会发现 SVM 会一起出现。但是核函数是一种技巧，并不只限于 SVM。其实，核技巧是一个非常纯粹的数学方法，不应该一上来就扯上 SVM，也没必要。因为这个技巧不仅应用在SVM中，它解决了数据映射到高维空间之后点积的计算量过于复杂的问题。很多人啰啰嗦嗦说了一大堆，把原本很简单的东西搞的很复杂，甚至还在推 SVM 的公式，就像孔乙己问茴香豆的『茴』有几种写法一样的没意思。

继续啃算法，今天来看并查集。并查集是一种数据结构，可以跟踪一组元素，它们分布在几个不相交（非重叠）子集合中。 它也被称为不相交集数据结构。这是什么意思呢？例如，并查集数据结构可以计算当前输入分成几个不相交的组织，两个子节点是否位于同一组织内。

对我会做的甲级题目进行了分类整理，仅代表我个人的分类，不是很严谨。如有的题可以哈希，也可以 map；有的题是字符串的处理，但也涉及到了素数什么的。

此外，甲级以字符串处理、数组使用、数据精度为简单题目；借助结构体实现多条件排序，通常难度适中，就是排序规则有点复杂；而树、图涉及到的数据结构为中等难度的题，这类题目建议按类型刷，能够举一反三；30分的题为难度大的题目，涉及到动态规划和一些算法等，以我目前对算法的接触而言，我不太会那些。

• 20分：稍微复杂的编程应用，逻辑复杂，但不涉及数据结构；
• 25分：常见数据结构的应用，如树、图、链表等；
• 30分：有的会，大部分我不会，就放过了。

整体而言，不适合刚入门 OJ 的同学进行练手，用来熟练编程和掌握基本数据结构还是可以的。

9 月了，虽然开学前还是充满了焦虑和担忧，越来越能胡思乱想，愈发的抑郁。但想想这么持续下去也不是办法，想来想去还是找点事干吧。先充实好自己，总不能说以后机会来临，自己还没准备好。想想我目前也只能干这些了。

之前刷算法题的时候遇到了『树状数组』这种结构，网上大多教程实在是不够通俗，不适合新手（但新手并不是自己不会和看不懂的理由）。遂仔细研究了一番，有了理解的同时也争取写一份通俗易懂的博客。