Codeforces Round #262 (Div. 2)解题报告_html/css_WEB-ITnose
详见:http://robotcator.logdown.com/posts/221514-codeforces-round-262-div-2
1:A. Vasya and Socks http://codeforces.com/contest/460/problem/A
有n双袜子,每天穿一双然后扔掉,每隔m天买一双新袜子,问最多少天后没有袜子穿。。简单思维题:以前不注重这方面的训练,结果做了比较久,这种题自己边模拟边想。不过要多考虑trick
```c++
int main(){
int n, m;
long long ans = 0;
scanf("%d%d", &n, &m);
ans = n/m*m;
int tmp = n/m;
int left = tmp + n%m;
while(true){
ans += left/m*m;
tmp = left/m;
left = tmp+left%m;
if(left }
ans += left;
printf("%I64d\n", ans);
return 0;
}
```
2:B. Little Dima and Equation http://codeforces.com/contest/460/problem/B
题意:
```mathjax
求满足方程 x = b*S(x)^{a}+c方程解 \\
0 \lt x \lt 10^{9} ,\ \ 1 \le a \le 5 ,\ \ 1 \le b \le 10000 ,\ \ -10000 \le c \le 10000\\
s(x) 为x每位数的和
```
题解:如果简单枚举x肯定超时,但是我们可以换个角度,枚举S(x)。这样就简单多了。因为根据右边就可以算出x..
```c++
int get_sum(long long x){
int ans = 0;
while(x){
ans += x%10;
x /= 10;
}
return ans;
}
int main(){
int a, b, c;
scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
long long ans[maxn];
int num = 0;
for(int i = 1; i long long tmp = 1;
for(int j = 1; j long long temp = b*tmp + c;
if(temp > 1e9) continue;
if(get_sum(temp) == i) {
ans[num++] = temp;
}
}
printf("%d\n", num);
if(num > 0) {
for(int i = 0; i printf("%I64d ", ans[i]);
printf("\n");
}
return 0;
}
```
3: C. Present http://codeforces.com/contest/460/problem/C
题意:有n朵花,给出初始高度,然后可以浇m次水,每次浇水可以浇连续的w朵,每次浇水后花都会长高1个单位。问最后最矮的那朵花最大值为多少。
题解:刚开始想,首先要贪心选出最矮的花和其相邻的花浇水。然后是a_(i) 到a_(i+w-1)加一个单位。当时没想到什么好的办法,于是我就想用线段树维护区间最小值,每次找出最小值的下界。然后往右w多花都浇水。刚开始在求下界时想了好久,不过联系一维情况还是写出来了。
```c++
long long a[maxn];
long long mm[4*maxn];
int setv[4*maxn];
void build(int root, int l, int r){
int lc = 2*root, rc = 2*root+1;
if(l int mid = (l+r)/2;
build(2*root, l, mid);
build(2*root+1, mid+1, r);
mm[root] = min(mm[lc], mm[rc]);
}else{
mm[root] = a[l];
}
}
void pushdown(int root, int l, int r){
int lc = 2*root, rc = 2*root+1;
if(setv[root] > 0){
setv[lc] += setv[root];
setv[rc] += setv[root];
mm[lc] += setv[root];
mm[rc] += setv[root];
setv[root] = 0;
}
}
void pushup(int root, int l, int r){
int lc = 2*root, rc = 2*root+1;
mm[root] = min(mm[lc], mm[rc]);
}
void modify(int root, int l, int r, int x, int y, int s){
if(x mm[root] += s;
setv[root] += s;
}else{
pushdown(root, l, r);
int mid = (l+r)/2;
if(x if(y > mid) modify(2*root+1, mid+1, r, x, y, s);
pushup(root, l, r);
}
}
int minn;
void query(int root, int l, int r, int z){
int lc = 2*root, rc = 2*root+1 , mid = (l+r)/2;
if(l == r){
if(l }else{
pushdown(root, l, r);
if(mm[lc] else query(rc, mid+1, r, z);
pushup(root, l, r);
}
}
void print(int root, int l, int r){
printf("%d %d\n", root, mm[root]);
if(l int mid = (l+r)/2;
print(2*root, l, mid);
print(2*root+1, mid+1, r);
}
}
int main(){
int w, n, m;
scanf("%d%d%d", &n, &m, &w);
for(int i = 1; i scanf("%d", &a[i]);
memset(setv, 0, sizeof(setv));
build(1, 1, n);
// print(1, 1, n);
for(int i = 1; i minn = inf;
query(1, 1, n, mm[1]);
//cout if(n-minn+1 else modify(1, 1, n, minn, minn+w-1, 1);
}
printf("%I64d\n", mm[1]);
return 0;
}
```
昨晚上面两题时间还有15分钟左右,后两题没想出什么好办法。下次再补上。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Cet article partagera l'ensemble du processus de formation de ChatGPT (la dernière version du modèle GPT-4) et de génération de rapports, et discutera des problèmes courants qui existent dans l'utilisation de ChatGPT et de la manière d'utiliser ChatGPT pour maximiser l'apprentissage et l'efficacité du travail. Voici l'ensemble du processus de génération d'un rapport de sécurité de l'IA. Sélection des sujets d'infrastructure Une sélection de sujets de haute qualité peut aider les chercheurs universitaires à déterminer rapidement le point d'entrée du rapport, guider les lecteurs pour saisir le thème principal du rapport et faire en sorte que l'ensemble du rapport présente une structure et une logique plus claires. En présentant l'arrière-plan du rapport ou en fournissant des mots-clés et un aperçu à ChatGPT, ChatGPT peut générer des sélections de sujets en quelques secondes pour référence des chercheurs. Lorsque nous posons des questions, nous pouvons demander à ChatGPT de générer plusieurs choix de sujets en même temps, ce qui aide

MySQL et Oracle : comparaison de la prise en charge des fonctions d'analyse et de reporting Dans le monde moderne axé sur les données, à mesure que les données d'entreprise continuent de croître, la demande de fonctions d'analyse de données et de reporting augmente également. En tant que deux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) les plus populaires, MySQL et Oracle offrent des performances de support élevées à cet égard. Cet article les comparera en termes de prise en charge des fonctions d'analyse des données et de reporting, et démontrera les différences à travers des exemples de code. Tout d’abord, jetons un coup d’œil à l’analyse des données de MySQL

Lorsque des centaines de grands modèles d’IA orientés industrie apparaissent, le centre de données hébergeant les grands modèles évolue tranquillement. Les grands modèles nécessitent une grande puissance de calcul. D'une part, les centres de données fourniront diverses capacités informatiques complètes comme base de puissance de calcul pour la transformation numérique afin de répondre aux besoins intelligents de différentes industries, d'autre part, les centres de données continuent d'améliorer l'efficacité énergétique ; ce qui nécessite une meilleure architecture informatique et une consommation d'énergie plus faible génèrent une plus grande puissance de calcul, ce qui non seulement permet d'atteindre une économie verte et à faible émission de carbone, mais permet également la transformation intelligente d'autres industries et favorise la réduction des émissions de carbone de l'ensemble de la société. Selon les données du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, le nombre total de racks de centres de données utilisés dans mon pays dépassera 5,9 millions de racks standard en 2022, le nombre de serveurs sera d'environ 20 millions et le taux de croissance annuel moyen de la capacité de stockage du centre de données dépassera 50 %. Parallèlement, tout au long de

Développement Java : comment effectuer des tests de couverture de code et des rapports Dans le développement Java, les tests de couverture de code sont un outil important qui peut nous aider à déterminer si les scénarios de test couvrent différentes parties du code et à comprendre la qualité des tests du code. Cet article décrit comment effectuer des tests de couverture de code et générer les rapports correspondants, et fournit des exemples de code spécifiques. Les tests de couverture de code mesurent la couverture de chaque partie du code en exécutant des scénarios de test et en collectant des informations d'exécution. Dans le développement Java, outils de test de couverture de code couramment utilisés

Kuaishou publie chaque année un rapport annuel que tout le monde peut lire, alors que pensez-vous du rapport annuel de cette année ? Les utilisateurs peuvent rechercher des souvenirs annuels dans la barre de recherche. Cette introduction à la méthode de visualisation du rapport annuel 2023 peut vous expliquer comment la faire fonctionner. Ce qui suit est une introduction détaillée, venez y jeter un œil ! Tutoriel d'utilisation de Kuaishou : Où puis-je échanger des pièces Kuaishou contre la version Kuaishou Express ? Réponse : Recherchez des souvenirs annuels dans la barre de recherche Introduction spécifique : 1. Cliquez d'abord sur la barre de recherche ci-dessus, saisissez les souvenirs annuels, puis cliquez pour participer. 2. Après avoir entré, cliquez sur Ouvrir maintenant ci-dessous. 3. Faites glisser votre doigt vers le bas pour tourner les pages. 4. A la fin, vous pouvez avoir la fonction de publier des œuvres en un clic pour les partager.

Comme nous le savons tous, l’apprentissage automatique (ML) est l’une des technologies clés de l’intelligence artificielle et une technologie d’application qui gagne progressivement en maturité. Plus précisément, cette technologie peut apporter des changements à la future science des données, permettant aux sociétés d'applications de prendre des décisions éclairées basées sur davantage d'analyses de données, améliorant ainsi l'expérience commerciale des utilisateurs. Alors, sous quels aspects et dans quelle mesure le ML améliore-t-il actuellement les opérations commerciales des entreprises ? Récemment, Forrester Consulting s'est basé sur une enquête menée auprès de 150 dirigeants et décideurs en matière de données d'entreprise en Amérique du Nord et a conclu à certaines performances importantes du ML dans les décisions opérationnelles commerciales. Lesquelles de ces conclusions d’enquête peuvent nous aider et en tirer des leçons ? Examinons d’abord quelques informations clés. Ce que l'apprentissage automatique affecte

La Business Intelligence (BI) permet aux entreprises de tirer des informations à partir de grandes quantités de données. Mais pour y parvenir, il faudra surmonter un certain nombre de défis stratégiques et tactiques. Actuellement, les organisations de tous types sont inondées de données provenant de sources diverses, et il est difficile de donner un sens à tout cela. Par conséquent, une solide stratégie de business intelligence (BI) peut aider à organiser les processus et à garantir que les utilisateurs professionnels peuvent accéder aux informations commerciales et agir en conséquence. Grâce aux stratégies BI, diverses sources de données peuvent être intégrées pour fournir aux utilisateurs des informations précises et utiles. Les avantages d’une stratégie BI sont nombreux. Premièrement, cela aide les organisations à mieux comprendre leurs données commerciales et à fournir des informations approfondies. Deuxièmement, une stratégie BI peut également aider les organisations à gérer et analyser de grandes quantités de données, selon Launch Consulting Group, basé à Seattle.

MySQL vs Oracle : comparaison des performances pour l'analyse des données et le reporting en temps réel Introduction : Dans les environnements décisionnels modernes basés sur les données, l'analyse des données et le reporting en temps réel sont devenus essentiels. Les systèmes de bases de données sont l’un des éléments essentiels de l’analyse des données et du reporting. MySQL et Oracle sont deux systèmes de gestion de bases de données relationnelles largement utilisés. Cet article comparera leurs performances en matière d'analyse et de reporting de données en temps réel et les illustrera à l'aide d'exemples de code. Contexte : MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles open source largement utilisé dans We
