Codeforces EDU 151 Div.2
文章目录
- A. Forbidden Integer
- B. Come Together
- C. Strong Password
- D. Rating System
- E. Boxes and Balls
A. Forbidden Integer
Problem - A - Codeforces

给定整数n,从1~k中选择除了x的数,使这些数之和为n,每个数可以选择无限次
爆搜,从k搜索到1,若当前搜索的数之和为n,返回true
#include <iostream>
using namespace std;const int N = 110;
int T, n, x, k;
int idx, p[N];bool dfs(int s, int start)
{if (start == -1) return false;if (s >= n) return s == n;for (int i = start; i >= 1; -- i ){if (i != x){p[idx ++ ] = i;if (dfs(s + i, start)) return true;idx -- ;}}return dfs(s, start - 1);
}int main()
{cin >> T;while ( T -- ){cin >> n >> k >> x;idx = 0;if (dfs(0, k)){puts("YES");cout << idx << endl;for (int i = 0; i < idx; ++ i ) cout << p[i] << ' ';cout << endl;}else puts("NO");}return 0;
}
B. Come Together
Problem - B - Codeforces

给定三个点,A为起点,BC为终点,从起点走到两个终点的最短路中,最长的公共路径长度是多少?
这是个我的错误思路:一开始以为是bfs最短路,想着在bfs的过程中记录路径
但是矩阵中没有障碍物,完全没有必要bfs,直接将起点于终点的横纵坐标之差相加,就是最短距离了
你可以发现,所有最短路中,无论怎么走,横向距离都是起点与终点的横坐标之差,当然纵向距离也是,所以有了以上结论
那么两条最短路的公共路径呢?将横纵方向分开来看,对于横坐标,若两者的终点都在起点的同一方向(都位于左边或左边),此时横向的最短距离等于横向距离离起点近的终点的横向距离,即 m i n ( x b , x c ) min(x_b, x_c) min(xb,xc)。若两者位于起点的左右两边,那么在横向距离上两者没有公共路径。同理,纵向距离也是如此
#include <iostream>
using namespace std;typedef long long LL;
LL T, xa, ya, xb, yb, xc, yc;int main()
{cin >> T;while ( T -- ){int ans = 0;cin >> xa >> ya >> xb >> yb >> xc >> yc;xb -= xa, yb -= ya, xc -= xa, yc -= ya; // 以a为源点if ((xb > 0) == (xc > 0)) ans += min(abs(xb), abs(xc));if ((yb > 0) == (yc > 0)) ans += min(abs(yb), abs(yc));cout << ans + 1 << endl;}return 0;
}
debug:若用xb * xc > 0判断两点是否位于源点的同一方向,相乘会爆int
C. Strong Password
Problem - C - Codeforces

题目只要求输出YES和NO,没有要求输出具体的序列,所以这题不用想得太复杂
比较暴力的解法是枚举所有可能的序列,用爆搜判断该序列是否为s的子序列,只要有一个序列不是s的子序列就输出YES,否则输出NO
考虑暴力如何优化?两个优化方向:枚举所有可能的序列和爆搜判断
枚举所有可能的序列不太好优化
关于爆搜的优化:由于s中只有字符19,可以预处理出第i个字符右边(包括第i个字符),19第一次出现的位置,若没有出现,位置用无穷表示
枚举t串时,t串的每个字符都有一个范围,假设t串的字符在s串中出现的下标为 x x x,若 x x x越大,s串中用来组成t串的字符就越少,出现相同子序列的概率就越低
以上贪心策略用反证法可以证明正确性,因此对于t串的每个字符,根据每个字符的范围以及字符在s串中出现的位置,确定一个下标最大的字符即可
遇到无穷直接输出YES即可
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;const int N = 3e5 + 10, M = 15;
char s[N], l[M], r[M];
int last[N][M], T, m;int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(nullptr);cin >> T;while ( T -- ){cin >> s >> m >> l >> r;int len = strlen(s);memset(last[len], 0x3f, sizeof last[len]);for (int i = len - 1; i >= 0; -- i ){memcpy(last[i], last[i + 1], sizeof last[i + 1]);last[i][s[i] - '0'] = i;}int cur = -1; // cur和next为搜索s串的双指针for (int i = 0; i < m && cur != 0x3f3f3f3f; ++ i ){int next = 0;for (int j = l[i] - '0'; j <= r[i] - '0'; ++ j ){next = max(next, last[cur + 1][j]);} cur = next;}cout << (cur == 0x3f3f3f3f ? "YES\n" : "NO\n");}return 0;
}
debug:如果memset(last[len], 0x3f, sizeof last[len])写成memset(last, 0x3f, sizeof last),直接memset整个last数组会TLE的,考虑到预处理的顺序,只要初始化最后一个一维数组即可last[len]
D. Rating System
Problem - D - Codeforces

看着像是求最大子段和,一开始也是这么想的,但是仔细一想却是不对的
参考视频:最小子段和 动态规划【Codeforces EDU 151】_哔哩哔哩_bilibili

确定一个k值,使分数大于等于k值后不会小于k值,也就是说:抵消分数递达k之后的减分行为
问k为多少,最后的分数最高?显然,抵消的分数越多,最后的分数越高
题目给定每一次分数的变化,即用 a i a_i ai的正负表示分数的加减变化。若要抵消最多的减分,就要找出数组中的最小连续子段和 [ a i , a r ] [a_i, a_r] [ai,ar],再将k设置为 s u m ( a 0 , a i − 1 ) sum(a_0, a_{i-1}) sum(a0,ai−1)
通常求最小子段和,都是使用dp,然而这题求的并不是具体的最小子段和,这题求的是最小子段和的左区间,以及一个前缀和信息。因此只需要在求前缀和的过程中,维护最小子段和的左区间信息即可
#include <iostream>
using namespace std;typedef long long LL;
const int N = 3e5 + 10;
int a[N], T;int main()
{cin >> T;while ( T -- ){int n;cin >> n;for (int i = 0; i < n; ++ i ) cin >> a[i];LL ans = 0, sum = 0, cmax = 0, k;for (int i = 0; i < n; ++ i ){sum += a[i];cmax = max(cmax, sum);LL val = cmax - sum;if (ans < val){ans = val;k = cmax;}}cout << k << endl;}return 0;
}
E. Boxes and Balls
Problem - E - Codeforces

数组中有n个0和1,至少有一个0和1,每次选择一对相邻的0和1进行交换,问经过k次交换后,存在多少种不同的数组?
有些难,以后再来补
相关文章:
Codeforces EDU 151 Div.2
文章目录 A. Forbidden IntegerB. Come TogetherC. Strong PasswordD. Rating SystemE. Boxes and Balls A. Forbidden Integer Problem - A - Codeforces 给定整数n,从1~k中选择除了x的数,使这些数之和为n,每个数可以选择无限次 爆搜&…...
V2board缓存投毒漏洞复现
1.什么是缓存投毒 缓存投毒(Cache poisoning),通常也称为域名系统投毒(domain name system poisoning),或DNS缓存投毒(DNS cache poisoning)。它是利用虚假Internet地址替换掉域名系…...
2023面试八股文 ——Java基础知识
Java基础知识 一.Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?…...
在linux系统中修改mysql数据目录
目录 1.查看mysql默认存储路径2.停止mysql服务3.移动或复制原数据目录4.修改配置文件5.修改启动文件6.配置AppArmor访问控制规则7.重启apparmor服务8.启动mysql 1.查看mysql默认存储路径 在/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf中的datadir配置项。 datadir /var/lib/mysql2…...
ORB-SLAM2学习笔记9之图像帧Frame
先占坑,明天再完善… 文章目录 0 引言1 Frame类1.1 成员函数1.2 成员变量 2 Frame类的用途 0 引言 ORB-SLAM2学习笔记8详细了解了图像特征点提取和描述子的生成,本文在此基础上,继续学习ORB-SLAM2中的图像帧,也就是Frame类&#…...
面试热题(不同的二分搜索树)
给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 经典的面试题,这部分涉及了组合数学中的卡特兰数,如果对其不清楚的同学可以去看我以前的博客卡特兰数 …...
MybatisPlus整合p6spy组件SQL分析
目录 p6spy java为什么需要 如何使用 其他配置 p6spy p6spy是一个开源项目,通常使用它来跟踪数据库操作,查看程序运行过程中执行的sql语句。 p6spy将应用的数据源给劫持了,应用操作数据库其实在调用p6spy的数据源,p6spy劫持到…...
项目实战 — 博客系统③ {功能实现}
目录 一、编写注册功能 🍅 1、使用ajax构造请求(前端) 🍅 2、统一处理 🎄 统一对象处理 🎄 保底统一返回处理 🎄 统一异常处理 🍅 3、处理请求 二、编写登录功能 🍅 …...
卷积神经网络全解:(AlexNet/VGG/ GoogLeNet/LeNet/ResNet/卷积/激活/池化/全连接)、现代卷积神经网络、经典卷积神经网络
CNN,卷积神经网络,Convolution Neural Network 卷积计算公式:N (W-F2p)/s1 这个公式每次都得看看,不能忘 1 经典网络 按照时间顺序 1.1 LeNet LeNet是 Yann LeCun在1998年提出,用于解决手…...
WDM 模型(Windows Driver Model)简述
WDM 模型(Windows Driver Model) 是微软公司为 Windows98 和 Windows2000 的驱动程序设计的一种架构,在 WDM 驱动程序模型中,每个硬件设备 至少有两个驱动程序。其中一个为功能驱动程序,它了解硬件工作的所有细节,负 责初始化 …...
【算法刷题之数组篇(1)】
目录 1.leetcode-59. 螺旋矩阵 II(题2.题3相当于二分变形)2.leetcode-33. 搜索旋转排序数组3.leetcode-81. 搜索旋转排序数组 II(与题目2对比理解)(题4和题5都是排序双指针)4.leetcode-15. 三数之和5.leetcode-18. 四数之和6.leet…...
【数据挖掘】使用 Python 分析公共数据【01/10】
一、说明 本文讨论了如何使用 Python 使用 Pandas 库分析官方 COVID-19 病例数据。您将看到如何从实际数据集中收集见解,发现乍一看可能不那么明显的信息。特别是,本文中提供的示例说明了如何获取有关疾病在不同国家/地区传播速度的信息。 二、准备您的…...
html怎么插入视频?视频如何插入页面
html怎么插入视频?视频如何插入页面 HTML 的功能强大,基本所有的静态效果都可以在此轻松呈现,各种视频网站内有大量的视频内容,本篇文章教你如何在 html 中插入视频 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> …...
游戏服务端性能测试
导语:近期经历了一系列的性能测试,涵盖了Web服务器和游戏服务器的领域。在这篇文章中,我将会对游戏服务端所做的测试进行详细整理和记录。需要注意的是,本文着重于记录,而并非深入的编程讨论。在这里,我将与…...
【使用Zookeeper当作注册中心】自己定制负载均衡常见策略
自己定制负载均衡常见策略 一、前言随机(Random)策略的实现轮询(Round Robin)策略的实现哈希(Hash)策略 一、前言 大伙肯定知道,在分布式开发中,目前使用较多的注册中心有以下几个&…...
设计模式十七:迭代器模式(Iterator Pattern)
迭代器模式(Iterator Pattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种访问聚合对象(例如列表、集合、数组等)中各个元素的方法,而无需暴露其内部表示。迭代器模式将遍历元素和访问元素的责任分离开来࿰…...
Python制作爱心并打包成手机端可执行文件
前言 本文是想要将python代码打包成在手机上能执行的文件 尝试了几个库, 有这也那样的限制,最终还是选了BeeWare 环境:python3.7.x 开始 找到打包有相关工具os-android-apk-builder,buildozer,cx_Freezeÿ…...
使用docker-compose.yml快速搭建开发、部署环境(nginx、tomcat、mysql、jar包、各种程序)以及多容器通信和统一配置
目录 docker-compose语法(更多说明可查看下面代码)imagehostnamecontainer_namevolumesnetworks yml文件的使用启动停止 开发环境(这里以python为例)部署环境nginxmysqltomcatjar包打包后的可执行程序 常见问题与解决方案多个容器…...
管理类联考——逻辑——真题篇——按知识分类——汇总篇——二、论证逻辑——支持加强——第三节——分类3——类比题干支持
文章目录 第三节 支持加强-分类3-类比题干支持真题(2017-28)-支持加强-正面支持-表达“确实如此”真题(2017-36)-支持加强-正面支持-表达“确实如此”真题(2017-39)-支持加强-正面支持-方法有效或方法可行,但多半不选择方法无恶果真题(2017-50)-支持加强真题(2018-2…...
搜索旋转排序数组
整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 < k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …, …...
Vue记事本应用实现教程
文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展:显示创建时间8. 功能扩展:记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
UE5 学习系列(三)创建和移动物体
这篇博客是该系列的第三篇,是在之前两篇博客的基础上展开,主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体,这篇博客跟随的视频链接如下: B 站视频:s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢
随着互联网技术的飞速发展,消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁,不仅优化了客户体验,还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用,并…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...
【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第4章 虚拟机性能监控,故障处理工具
第2章 虚拟机性能监控,故障处理工具 4.1 概述 略 4.2 基础故障处理工具 4.2.1 jps:虚拟机进程状况工具 命令:jps [options] [hostid] 功能:本地虚拟机进程显示进程ID(与ps相同),可同时显示主类&#x…...
mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包
文章目录 现象:mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时,可能是因为以下几个原因:1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...
