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# The Love of East Asian 来源网络 East Asians prefer love stories that are complex, with a mix of pain and even hate, reflecting the love they experience in their families. 东亚人喜欢看纠缠不清的爱，喜欢痛苦的不纯粹夹杂着恨的爱，因为这就是他们从家庭得到的爱。 # 无不良导向 来源网络 夏末 时日曷丧，予及汝皆亡 —— 汤誓 商末 君坏朝纲，有败五常，冀州苏护，永不朝商 —— 封神演义 秦末 王侯将相，宁有种乎 大楚兴，陈胜
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# 问题描述 我的电脑是联想 R9000P，用了得有三年了；今天堆很多软件做了更新，也升级了一下 windows11 系统 —— 完蛋，出毛病了： 在浏览器中使用输入法打中文会卡顿，很他妈卡：键盘已经打完了字，候选框等待几秒钟后才拖拖拉拉的出现；而且 ctrl+a，ctrl+c 等快捷键巨慢没反应；鼠标倒是没问题 # 解决思路 我日了，心态大爆炸，我真的不想再重装系统啊，软件重新下载重新注册等等等得捣鼓一周 于是开始排查： # 键盘问题 顺了宿舍的机械键盘做测试，一样卡，不是笔记本自带键盘的问题； 删除了电脑的键盘驱动，重启电脑自动重洗下载，没用 不是键盘问题 # 输入法问题 怀疑
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这一次主要聊聊为什么从九月开始，中国股市开始走牛（如牛） # 安德烈 科斯托拉尼 犹太投机大师，他提出股市短期的波动和基本面关联不大 # 中国政府 自从 9 月以来，股市的涨幅和下述原因有关 # 流动性闲钱 下调存款准备金率 0.5%，释放一万亿流动性 商业个人住房贷款不区分首套二套，最低首付均为 15% 上海等城市取消购房门槛 降低存量房贷款利率 以上就是希望老百姓手里有闲钱，能拿出来消费，促进经济发展 # 房地产 把快到期的开发贷款、信托贷款等存量融资的展期政策延长到 2026 年年底 不让房地产开发商破产，一直到情况改善 对地方政府，央行把保障性住房发放再贷款的比例从贷款本金的
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# Overview 部分问题的解答中，关于怎么逻辑紧密的计算近似比，我实在理解不了、解释不了； 凑合背背应付考试吧 唯一能说的： 我们本节讨论的都是优化问题！！！ 判断问题需要转化为优化问题！！！ # 顶点覆盖问题 人话翻译：对于一张图，我要找一群点V′V'V′。你看一条边两头不是有两个点吗，我要求对 G 图任意一条边eee，都有V′V'V′ 中的一个点是 e 的两头之一 因为你想选最少的点解决问题，所以问题成本 C 就是选了多少个点，即点的数量 # 具体近似算法 随机算法，一开始V′V'V′ 为空， 在 G 图上任取一条边 e 将 e 的两端点u,
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# Overview 本章就两个能说的，也就是最小生成树（MST）问题的两个解法 MST，说人话就是给一张图 G 不断删除边、删除边， 直到只剩 V-1 条边，且所有点相互联通 # Prim 算法 核心为：选择我们的最近邻居入伙 构建一个我们确定联通的点集 Q 初始时，Q 中只有一个起始顶点，边集合为空。然后在每一步，找到一条连接 Q 内顶点和 Q 外顶点的权值最小的边，将这条边加入到边集合中，并把这条边所连接的点加入 Q 中。不断重复，直到所有顶点都在 Q 中。 # Kruskal 算法 核心为：选择把任意两个孤岛打通的最小边 先将图中所有边按照权值从小到大进行排序 初始时，Q 中只有一个
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# Overview 证明一个问题是 NP 完全问题，分为两步： 该问题是 NP 问题 该问题是 NP-hard 问题 我们本节讨论的都是判断问题！！！ # 归约 如图，将 A 问题归约到 B 问题，B 问题更难 B 是大圈，A 是 B 的特殊情况 转换过程要求在多项式时间 举例：A 为解一元一次方程，B 为解二元一次方程 一般我们已有：3SAT 问题 —>3DM 问题 # 子集和问题 # 证明本问题是 NP 问题 首先这是一个伪多项式时间的问题，O(nt)O(nt)O(nt) 关于伪多项式的解释： # 证明本问题是 NP 难问题 我们基于 3DM 问题进行归约 先在
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# Overview 也没什么干货能靠说就让你理解，还是做题 # 最短距离算法 学动态规划时聊到了几种最短距离算法，这里做个总结 首先，图中存在负环的话，没有解的，因为你可以一直在里面绕圈圈，不断降低成本到负无穷 DAG：有向无环图 SSSP：单源最短路径，即从特定的起始节点（源节点）出发，计算图中所有其它节点到该源节点的最短路径 APSP：全节点对的最短路径，APSP 问题的目标是计算图中任意两个节点之间的最短路径长度，并找到这些路径的具体路径 # Dijkstra 算法（贪心） 目标：SSSP 限制：不能有负权重的边，不然你无法保证我们已经确定最短路径的节点是最短的 时间复杂度：看你的
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# Overview 分治本身没什么能多说的 构建分治的核心在于怎么 merge； 配合主定理 or 递归树，即可求解时间复杂度 # 多项式乘法（FFT） 视频教程 利用插值思想，我们在计算多项式乘法时，新奇的选择把<a0,a1,…,an−1><a_0,a_1,\dots,a_{n-1}><a0​,a1​,…,an−1​>evaluate 为n+1n+1n+1 维点 之后经过叹为观止的操作，红框变为O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)，红黄框变为O(n)O(n)O(n)，红框变为O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 红框是分支算
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# 几种算法基本理解 # 贪心算法 贪心，即选择当下的局部最优解 比如 0-1 背包问题，负重 6 的背包，4 个货，按单位重量价值从高到低给货物编号 [1,2,3,4] ， 在贪心策略下 你先选了单位重量价值最高的货物 1 剩余背包负重只够你选货物 3 的，于是再选 3 剩余背包负重不能再装任何货物了 你的选择就是 [1,3] 然而局部最优不一定是整体最优，很可能最优解是 [2,3] # 穷举法 暴力枚举：我的超级智慧告诉我要使用我的超级力量了 再复习时，我发现一个有意思的问题 —— 怎么确定全体情况的数量？换句话说，我要枚举多少情况才算枚举干净了没遗漏？ 比如x1,x2,x3,x4x_
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# 股票所属板块在哪看？板块情况怎么看？ 答：在同花顺指数中，同花顺自己编制了各个板块，结构如下 —— 同花顺指数 同花顺概念 同花顺行业 同花顺地域（实用性弱一些） 板块主要用来看涨跌幅和资金净流入量 # 板块实时数据怎么获取？历史数据呢？ 答：两条可行方案 —— 爬虫或 iFinD 终端的数据接口功能。 爬虫方面，优点在于自主可控 可以尝试蹭学校老师的课题资源 或者自己学习编写 iFinD 方法，优点在于集成度高，价格 = 账号：各个公司实习时能获取试用账号 or 正式账号，各个大学经管金融学院也有资源 数据：难搞，除了试用就得花钱买；尤其 tick 级数据。