此处正式荒废.

方文山歌词两首

自从方文山,词便有了灵魂.

花恋蝶
歌手：南拳妈妈
作曲：詹宇豪
填词：方文山
编曲：锺兴民

幽幽岁月　浮生来回
屏风惹夕阳斜
一半花谢　一半在想谁
任何心事你都不给
油尽灯灭　如斯长夜
我辗转难入睡
柳絮纷飞　毕竟不是雪
感觉再也找不回

泼墨中的山水　你画了谁
我摊开卷轴上　人物描写
我从未拥有过你　一整夜
他却　有你　手绘的体贴
落款中署名悔　你伤过谁
不忍看宣纸内　晕开的泪
你细腻触摸有他　的一切
我在　你的　周围你没感觉

油尽灯灭　如斯长夜
我辗转难入睡
柳絮纷飞　毕竟不是雪
感觉再也找不回
泼墨中的山水　你画了谁
我摊开卷轴上　人物描写
我从未拥有过你　一整夜
他却　有你　手绘的体贴
落款中署名悔　你伤过谁
不忍看宣纸内　晕开的泪
你细腻触摸有他　的一切
我在　你的　周围你没感觉

小桥流水　花恋蝶
风轻轻地吹
往事莫追　你了解
我等的是谁
梅雨时节　飘落叶
等满满的水位
全身而退　我不会
我等时间惭愧


茶汤 - 邰正宵

作词 - 方文山
作曲 - 陈杰汉

山岚像茶杯上的云烟 颜色越来越浅
我越走越远 有好多的话 想当着你的面 再说一遍
你身后窗外那片梯田 像一段段从前
你站在茶园 抬头望着天 想象我已在山的 那一边

我想再喝一碗你熬的茶汤
暖身后轻轻挥别再渡江
渡江到那遥远的寒冷北方
你就怕我手会冻僵
我一定回来喝你熬的茶汤
这次记得要多放些老姜
我寄给你的信还在路途上
何时才到你的地方

北风它经过多少村落 来来回回绕过
分不清那年 你求神保佑
只见风声大做 却更寂寞
那庄稼已经几次秋收 麦田几次成熟
于是你祈祷 安静的难过
我还一次也没有 回来过

我想再喝一碗你熬的茶汤
暖身后轻轻挥别再渡江
渡江到那遥远的寒冷的北方
你就怕我手会冻僵
我一定回来喝你熬的茶汤
这次记得要多放些老姜
我寄给你的信还在路途上
何时才到你的地方

你身后窗外那片梯田 像一段段从前
你站在茶园 抬头望着天 想象我已在山的 那一边

我想再喝一碗你熬的茶汤
暖身后轻轻挥别再渡江
渡江到那遥远的寒冷北方
你就怕我手会冻僵
我一定回来喝你熬的茶汤
这次记得要多放些老姜
我寄给你的信还在路途上
何时才到你的地方

我想再喝一碗你熬的茶汤
暖身后轻轻挥别再渡江
这天地间有没有一种药方
让思念永远不会凉
我始终惦记着你熬的茶汤
你说你多放一些的老姜
你收到信后一直搁在桌上
不知要寄还那地方

[考试作文]花香之所以为花香

翻墙.一个星期前的文被贴到不会再有人来的荒凉blogger.
何时把翻墙而入换成破墙而入我就真的牛X了.
一类文还是三类文,考虑了好久到底要写哪一种.被标准立意强奸过的大脑莫名想到了梁静茹,于是题目.
略有些类科举文了.愿我的所写,真的不会如那些骄傲的满分范文一样.

http://docs.google.com/Doc?id=d4q3nzx_66vrg3d6fh

花香之所以为花香
就像草木在春天绽绿吐蕊,树叶会在深秋变黄枯萎.美妍的花园里容不下凋谢,就如同荒凉的枯枝间经不起盛开.环境影响了花儿们,类似地,环境影响人.
且举几例为证.试想那些被人沿用成习的名词们:绍兴师爷,关西大汉,江南仕女,晋徽商人.想必是人因地异,而不同的灵地便养育了不同的杰人.
而贬谪前后的苏轼,南渡前后的李易安,归隐前后的陶潜,受刑前后的司马迁,他们自身与自身的对比,便又可印证环境对人对决定与影响.
人性复杂,受外界影响太严重,于是从来就只有圣人可以不以物我喜悲.可是这方土地,从未有过如此圣人.
于是人们沉沦着迷惘着,一直把改变环境作为最大目标.然而改变整个社会的环境太难,人们就选则了改换自己所在的环境,选择了迁移到更好的环境中去,就如候鸟的迁徙.
于是他们科考,他们经商,他们归隐,只为着寻到自己最喜好的环境中去.只是那十万进士,无数商贾,寥寥隐者,却大多在寻觅中迷失了.
笑.我不也是如此,不知所求地忙碌着么.高中结束时大学,大学结束是就业,直到娶妻生子,终于寻觅到自以为的美好环境,我却已须发皆白,无可奈何地老去了.
不该这样.浸润了花香的泥土,被置于无花香的室中,它可释放自己所积蓄的美好气味.被环境影响的,终于反过来影响环境了.
都说人是人的环境,据此看来,人实在应该影响人,来改变自己所处的环境.隐者无法推动整个社会的进步,然而教师能.
泥土大概不会懂,但人应已懂.花香之所以为花香,不只是因为花香可使一整间屋子变得芬芳,更是因为受了花香沐泽的事物,可以转而沐泽他人.传递,是美好不消失的前提.

[期中作文]文人心态与贬官文化

期中作文.罕见地没有跑题,不过后来和胖萍[语文老师]闲谈时又被人告知,按我们学年语文组的惯例,我这试卷大概还是该有3开头的得分的...
最近没有读余秋雨,不过本文显然是拙劣的模仿.也不知我当时从哪想起的要从这个角度切入...
顺便ft一下,关于作文的800字的硬性字数规定,少了不行~而试卷是912字,稍写一下就会多......
更加ft的是高中作文现状..算了算了,不继续,省得郁闷起来没完.

http://docs.google.com/Doc?id=d4q3nzx_65hs4vxzcp

文人心态与贬官文化
CPY
我无法不想到柳宗元.
......谪知永州.又八年,召至京师,复谪知柳州.卒任上.
多舛的命途.古时贬官大抵如此.天青等雨的士大夫,一旦沦为去国庆千里的谪人,便可预知他今后的生命轨迹.颓唐,沉沦,放纵,下落直到人生坠毁.
然而柳宗元仿佛并非如此.于永州任上所作的[永州八记],流传千年,一直是山水游记中的登峰造极之作.而他于永州和柳州所写下的诗作,也一直被传诵着.
怨念归怨念,柳宗元作为文人的形象却因贬谪而得以升华.
古时文人大抵如此.被贬谪后保持着心态的纯澄安和,一切都看开了看淡了,这便是大起大落后的大彻大悟.早年的发奋,无外乎是想要把自己由文人升级为文官,而如今的彻悟,却又终于从文官升级为文人了.
于是这些被贬谪的文官,或不如说是新生的文人,便重新呼啸起了那绵绵的文风.
于是,这蛮荒之地,沐泽了那些文人最新鲜的文化风气,竟成了贬谪现象的最大受益者.
前些年,一位新任的柳州市长在讲话时特别提到柳州的这段历史,"感谢柳宗元及其他曾被贬谪柳州的文人们",因为"是他们给柳州注入了最初最新鲜的文化血脉".
与此相似的,还有苏轼的岭南与海南.
我欲停笔冥想,思考这现象更深处的文化本质.
作为千百年来读书人的梦想所在,京城,却只能是文人的坟地.寒窗多年所养成的文人心态在科举中试后岌岌可危.街巷间的吆喝声冲淡了学者的思考,官场浮沉牵扯着文人最敏感的末梢神经.
而贬谪,这一貌似有害无益的行为,却是让人寻回安宁的文人心态的最直接方式.
京师是危险的,使铁砚的桑姓进士,你看清否?
苏轼却已看清,于是达观,从此便只有黄州的苏轼可尽享苏轼的黄州.
而密雨斜风的国境之南,年老的柳州知府整理了文稿,欲寄给临近的友人.远山瘴气明灭,日光渐弱,柳宗元迟疑着望向帝京的所在,目光缱绻.

the air is killing me

respiratory tract infection or just a flu , never know what happens to me . suffering for days , i do not feel any better .
i have no idea about the situation now . but the germs [or viruses] seem to stop spreading .
how worse can it be ? my lungs may be still ok , but my throat is not so good . in fact , i can hardly say anything for my sore throat , and breath is also a difficult thing for me .
may it be H5N1 or H1N1..smiling , surely i will be fine .

人间

送某女琉璃诗所,回来时步行.
新玛特到家,途中接近三位数的路边摊设,四位数的人有四位数的表情.
天气晴好.
行走.
我再次看到人间.

信息学奥赛中的最短路算法

凌晨 用了2个小时写了明天讲课的内容提纲.

其实也不算是讲课了...只是把了解的内容整理出来读出来..

其实也不算是明天了..就几个小时以后..睡觉去也~

以下是我写了半天的文档 贻笑大方了

https://docs.google.com/Edit?id=d4q3nzx_64hbq2tbgp

信息学奥赛中的最短路算法

CPY

[写在前面]

最短路算法,是指一类在带权图G=[V,E]中求点对之间最小权值和的路径的算法,是图论算法的重要组成部分.同时由于它与实际问题有着紧密的联系,所以有着广泛的应用.今天我来略讲一下最短路算法.

另外,考虑到竞赛考点的偏向性,本文所讲解的算法,事实上是求最短路的边权和,而要求出这条路径,只须在现有算法基础上略微修改即可实现,不赘述.

[0.预备知识]

[0.1.最优子结构性质]

设P_1n是图G=[V,E]中点V₁到点V_n的最短路,点V_i与V_j在P_1n上,则P_1n在点V_i与V_j之间的部分P_ij是点V_i与V_j之间的最短路.

[0.2.松弛操作]

设d'[v]是源s到点v之间最短路径的权值上界,对于满足d'[v]>d[u]+w[u,v]的边E[u,v],定义一次松弛操作为d'[v]<--d[u]+w[u,v]的赋值.

下面介绍的Dijkstra算法和Bellman-Ford算法都是建立在松弛的基础上的算法.

[1.SSSP-Single Source Shortest Path 单源最短路]

[1.1.Dijkstra算法]

[1.1.1.算法实现]

令d'[v]=min{d[u]+w[u,v]},每次找出一个使d'[i]最小的点i,令d[i]=d'[i],即求得到源s到i的最短路长度.然后对对于所有以i为起点的边进行松弛操作.将此过程重复n次,就可以得到源s到所有点的最短路长度.

[1.1.2.正确性证明]

由读者完成.

[1.1.3.伪代码]

procedure Dijkstra(Graph,Source)

begin

dis[]<--inf

dis[Source]<--0

queue[]<--Graph-[Source]

while size(queue)<>0 do

begin

for i in queue do

if dis[i]

v<--i

queue<--queue-[v]

for i in queue do

relax(e(v,i))

end

end

[1.1.4.时间复杂度分析与优化]

分析算法可知,朴素的Dijkstra的时间复杂度为O[V^2].在稀疏图中可用二叉堆来存储队列queue,得到O[(V+E)logV]的复杂度.而改用Fibonacci堆存储,可得到O[VlogV+E]的复杂度.但由于Fibonacci堆的实现过于繁琐,所以在竞赛中通常不被使用.

[1.2.Bellman-Ford算法]

[1.2.1.算法实现]

初始时源点d值为0,其余点d值为无穷大.进行V次操作,每次对每条边进行松弛.

[1.2.2.正确性证明]

由读者完成.

[1.2.3.伪代码]

procedure Bellman_Ford(Graph,Source)

begin

dis[]<--inf

dis[Source]<--0

for v do

for e(u,v) do

relax(e(u,v))

end

[1.2.4.时间复杂度分析与优化]

分析知算法复杂度是O[VE].然而实际问题中,通常不需要进行全部V次操作就可得出解,针对此现象,可在每次操作后判断是否在松弛时有赋值操作,若无,可终止算法.这样优化后,复杂度的数学期望可以达到O[ElogV].

[1.3.SPFA-Shortest Path Faster Algorithm]

[1.3.0.简短的说明]

SPFA是Bellman-Ford算法的一种队列实现,优点是减少冗余计算.这里把它作为一种独立的算法提出来讲,

[1.3.1.算法实现]

维护一个队列.初始时队列唯一元素是源点.每次取出队首元素,并松弛以该点为起点的边,将松弛成功的边的终点加入队列.队列为空时算法结束.

[1.3.2.正确性证明]

由读者完成.

[1.3.3.伪代码]

procedure SPFA(Graph,Source)

begin

queue<-[Source]

while size(queue)<>0 do

for i in Graph do

begin

relax(e(queue[start],i))

if relaxed then

queue<-queue+[i]

end

end

[1.3.4.时间复杂度分析]

理论计算表明,SPFA的时间复杂度为O[kE],其中k的数学期望为2.

[1.4.关于以上几种算法]

[1.4.1.小结]

我们已经介绍了求解单源最短路问题的常见算法,现在是一些总结.

由于模型满足最优性原理,上述算法都采用了标号法.标号法是一种优秀的编程思想,在很多类型的问题中都有应用.根据标号的特点可将其分为两种类型.

其一,标号设定算法.在算法的执行过程中不断把临时标号变成永久标号.例如Dijkstra算法.

其二,标号修正算法.算法是迭代的,标号总是临时的.算法思想是不断逼近最优解,只有当算法结束时才能确定想要的结果.例如Bellman-Ford算法.

标号修正算法由于要考虑终止条件与迭代次数,效率通常不如标号设定算法高,也不易被初学者掌握,但它的求解范围通常更广.

[1.4.2.思考]

[1.4.2.1]完成以上两种算法的[正确性证明]

[1.4.2.2]为什么Dijkstra算法不可以处理带有负权边的图?为什么Bellman-Ford算法可以?

[1.4.2.3]对于带有负权回路的图,Bellman-Ford算法该怎样判断?

[1.4.3.可用单源最短路算法求解的问题变体]

[1.4.3.1.单目标最短路问题]将图中的边全部反向,然后求解单源最短路问题.

[1.4.3.2.两点间最短路问题]求解单源最短路问题.目前还未发现比此更优的算法.

[1.4.3.3.所有点对间最短路问题]以每一个点为源,依次求解单源最短路问题.

[2.APSP-All Pairs Shortest Path 多源最短路]

[2.1.Floyd-Warshall算法]

[2.1.0.简介]

考虑最短路的最优子结构性质.设d[i,j,k]是点ij间在点集[1..k]内的最短路长度,那么显然有状态转移方程d[i,j,k]=min(d[i,k,k-1]+d[k,j,k-1],d[i,j,k-1]),边界条件是d[i,j,0]=w(i,j).由于在计算时k是递增的,所以可以忽略第三个维度.这是一种基于动态规划的最短路算法.

[2.1.1.算法实现]

初始时d[i,j]=w(i,j).枚举k,对所有点对ij,检查并更新d[i,j]的值.

[2.1.2.伪代码]

procedure Floyd-Warshall

begin

d[]<--inf

for e(i,j) do

d[i,j]=w(i,j)

for k=1->n do

for i=1->n do

for j=1->n do

d[i,j]=min{d[i,j],d[i,k]+d[k,j]}

end

[2.1.3.时间复杂度分析]

显然算法复杂度为O[V^3]

[2.2.Johnson算法]

[2.2.1.坦白]

据说这算法不是特难,我也很久前就听说过,不过一直没有研究.

目前在竞赛范围内很少有Johnson算法的应用.由于算法实现所需的代码量大,且耗时的优化程度不明显,Johnson算法通常可用Floyd-Warshall算法代替.

这个我没写过.读了wiki的介绍略懂,大概能实现出来,然而还没有熟悉到可以讲出来的程度.所以这算法不讲了....

若有读者对此有兴趣,请参阅wiki上对其的介绍http://en.wikipedia.org/wiki/Johnson's_algorithm

[3.习题]

USACO train Chapter 1 Section 2.4 的5道题目

[4.参考文献]

算法艺术与信息学奥赛 刘汝佳 黄亮 Page304-314

TEXT Shortest Paths USACO Chapter 1 Section 2.4

Wiki Shortest_path problem

最短路算法以及其应用 余远铭 WinterCamp2006

Reply to Aquarhead

在给某洵前些天的帖子写回复 搞笑的是写了半天 submit后的提示是[Failed to add your comment].

原因未知 反正我网络正常 只是写得稍长些么 WP的评论也没有字数限制啊

-_-||.

懒得找地方存 扔在下面了.

汗颜 那天晚上跟你白说了 生物行为实质上是原子行为 一切宏观物理行为都是粒子行为 那么经典物理中 给出一个系统中所有粒子的状态 以及它们之间作用规律 就可以计算出任意delta t之后的系统状态 当然 这要求一个强大的处理能力 比如云计算 呵呵

但事实上没必要计算 只要当前存在这样一个确定的系统状态 那么任意delta t之后的系统状态就是确定的 因此一切都有了确定的状态和状态转移方向

两个星期前我和某女分手 现在我熬夜给你留言 1g1g.com正在随机播放的是周传雄的向北飞 七个月之后某洵被上海交大保送录取[复旦保送只限上海和浙江..] 这些这些 就都是被注定了的

换句话说 这世界是宿命论的具体体现 一切行为 都只是在完成被期待要完成的 挺像TheMatrix里面Oracle对Neo所说的对Choice的解释

问题是有个东西叫量子力学 其中有个东西叫不确定性原理 说的是一个物体的动量和位置不确定度的乘积是个定值 换句话说 这2个物理量不可能同时以很小的误差值来确定

那么回到上面说的理论 不过这回 无法确定一个系统当前的状态 也无法确定任意delta t之后的系统状态 那么理论基础没了 什么都没了 呵呵

话说我曾经提出上面的<确定性>理论 后来对量子力学略懂之后 就有了上一段的补充[也就是对原理论的推翻..] 然而我疯狂地研究了好久量子力学以后 并没有从思考中获得哪怕是一点进一步的结论 也就是说 我并未懂得什么>_<

待以后再说吧..Feynman物理学讲义就快读完第一卷了 该继续读下去呢 还是re读呢

[琉璃诗所 updated]三生

三生

远山云横 你忆起第几人称

霓裳曲成 心事如手书工整

丝竹叙情 欲看透我不能

石上三生 一笑你倾城

汉宫入梦 思念入纸几层

纸上此生 痛哭我失声

一夜无梦 我一直都在等

Nothing You Think Is Real Is Real