竞赛题目

随着技术的进步，算法艺术与信息学竞赛题目逐步揭示其深度与复杂性，从程序设计到数据结构的完美融合。包括枚举、贪心、递归与分治算法以及各类数据结构如栈、队列、串、树和图等基础算法的详尽分析与应用。

对各三角形进行了编号，并按照次序完成了扫描。右侧显示的是对第一、第二和第三个三角形的扫描顺序。

竞赛项目聚焦大数据技术与应用，要求选手在Spark、Flink平台下，灵活运用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术，解决实际问题。具体包括基于Spark的离线分析平台、基于Flink的实时分析平台的开发，数据抽取与写入Hive分区表，以及使用Scala完成电商系统的离线统计和用户操作日志处理。

人大金仓数据库竞赛题库是一个为参赛者提供挑战和学习机会的资源。参与者可以通过这个题库来提升他们的数据管理和分析技能。

多层划分树 构建包含 n 个点的划分树所需时间为 T(n)。 当 n > 1 时，T(n) 满足递推关系式：T(n) = O(n^(1+ε/2)) + ∑vT(nv)其中和式遍历根节点的所有子节点。 由于不同类别之间没有公共点，∑v nv = n，因此递推关系式的解为 T(n) = O(n^(1+ε))。 如果 k 个点位于查询三角形中，只需额外花费 O(k) 时间即可报告它们。这些点存储在叶节点中，可通过遍历每个子树报告它们。 由于每个内部节点的度数至少为 2，因此内部节点数量与叶节点数量成正比，所需时间与报告的点数量成线性正比。

包含单项选择题、多项选择题、判断题和填空题，所有题目均配备详细答案。此题库最初为asp在线考试系统设计，支持自动评分。

《大学生数学竞赛题库完整版》收录了历年来的大学生数学竞赛试题，为参赛者提供丰富的备考资源和训练材料。这些题目涵盖了多个难度等级，挑战和提升学生的数学思维能力，包括逻辑推理、问题解决和高级数学概念的理解。通过解答这些试题，学生可以深入学习数学知识，提高在竞赛中的竞争力。题目涉及代数、几何、数论、组合数学等多个领域，例如复数运算、函数性质、不等式证明、平面几何图形构造和概率计算。每道题目附有详细的解答或解题思路，帮助学生检查和理解解题过程。书中按年份和难度排列，便于学生系统复习和训练。此外，书中可能包含作者张祖军在个人博客上分享的解题技巧和心得，提供额外的学习资源。读者还可通过邮件与作者交流获取更多指导和帮助。

人大金仓数据库竞赛题库提供丰富的学术资源，涵盖多个学科领域，适合广大学术研究者和学生使用。

第1章计算几何导言1.4注释及评论17并运算，以推导出整个分子的表面模型，或计算两个分子可能相互碰撞的位置。模式识别是另一个领域，例如光学字符识别（OCR）系统，通过扫描文本稿纸识别字符。其中一个基本步骤是将字符图像与预存字符进行比较，以找到匹配的字符。这提出了一个几何问题：如何判断两个几何对象的相似程度。计算机科学中，几何算法在多个领域中都有应用，将非几何问题形式化为几何问题。第5章讨论数据库中记录可理解为高维空间中的点，介绍基于几何的数据结构，提高查询效率。计算几何在计算机科学中扮演重要角色，本书介绍的算法、数据结构及技术，是解决几何问题的强大工具。

第5章探索正交区域查找：数据库查询5.1一维区域查找125组点。这类查询涉及在特定范围内查找记录，转化为“找出落在特定与坐标轴平行的d维（超）长方体内的所有点”的问题。在计算几何中，这类查询称为矩形区域查询或正交区域查找。本章研究支持此类查询的数据结构。5.1一维区域查找首先处理一维情况，输入数据为一条直线上的点集P := { p1, …, pn }。需要查询在某一维矩形[x : x']内的所有点。问题可以有效解决，利用平衡二叉查找树T存储P的各点。T的叶子存储P中的各点，内部节点记录划分的数值。将（内部）节点v的划分值记为xv。假设：v的左子树存储不超过xv的所有点，右子树存储严格大于xv的所有点。图5-3显示了二分查找树上的一维区域查找。要报告区间[x : x']内的所有点，查找x和x'在T中的位置，叶子μ和μ'之间的点即在区间[x : x']内的点。