【学习笔记】CF1103D Professional layer
首先分析不出啥性质,所以肯定是暴力优化😅
常见的暴力优化手段有均摊,剪枝,数据范围分治(points),答案值域分析之类的。
比较经典的题目是 CF1870E Another MEX Problem,可以用剪枝和分析值域两种方法通过
考虑剪枝,这个大佬 是剪枝高手,大家快去膜拜他🤩
首先,设 g = gcd 1 ≤ i ≤ n a i g=\gcd_{1\le i\le n} a_i g=gcd1≤i≤nai,然后对每个 a i a_i ai只保留 g g g中的质因数。发现此时本质不同的 a i a_i ai比较少,并且本质不同的质因数也比较少,考虑从这两方面入手
记质因数数目为 M M M, a i a_i ai的状态数为 m m m,显然 M ≤ 11 M\le 11 M≤11, m m m不太清楚,但是可以感性发现不会很大
发现对于相同的 a i a_i ai,只需要保留前 M M M个较小的 e i e_i ei即可,后面的都用不上。
同时注意到被操作的数不会超过 M M M,因此 D P DP DP复杂度为 O ( 3 M m M 2 ) O(3^MmM^2) O(3MmM2)
每次只加入一个 a i a_i ai太浪费了,可以考虑一次将相同的 a i a_i ai一起加进去,然后记录需要选择的 a i a_i ai数目的最小值。这样组外 D P DP DP的复杂度为 O ( 3 M m M ) O(3^MmM) O(3MmM),组内 D P DP DP的复杂度为 O ( 3 M m ) O(3^Mm) O(3Mm)。
当 M M M取遍所有值时,最大计算量在 1 0 8 10^8 108左右,可以通过。
#include<bits/stdc++.h>
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define ll long long
#define db double
#define inf 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
using namespace std;
const int N=1e6+5;
int n,cnt;
ll K,a[N],nums[N],e[N],g,res;
int M;
ll prime[15];
vector<ll>v[15005];
ll gcd(ll x,ll y){return y==0?x:gcd(y,x%y);
}
int get(ll x){return lower_bound(nums+1,nums+1+cnt,x)-nums;
}
void dfs(int u,ll mul){if(u==M){nums[++cnt]=mul;return;}while(mul<=1000000000000/prime[u]){mul*=prime[u],dfs(u+1,mul);}
}
ll now[1<<11][12],nxt[1<<11][12],sm[12];
int dp[1<<11],h[1<<11];
ll b[15];
int main(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0),cout.tie(0);cin>>n>>K;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i],g=gcd(g,a[i]);for(int i=1;i<=n;i++)cin>>e[i];ll tmp=g;for(int i=2;i<=tmp/i;i++){if(tmp%i==0){prime[M++]=i;while(tmp%i==0)tmp/=i;}}if(tmp>1)prime[M++]=tmp;dfs(0,1),sort(nums+1,nums+1+cnt);for(int i=1;i<=n;i++){ll tmp2=1;for(int j=0;j<M;j++){while(a[i]%prime[j]==0)a[i]/=prime[j],tmp2*=prime[j];}v[get(tmp2)].pb(e[i]);}memset(now,0x3f,sizeof now),now[0][0]=0;for(int i=1;i<=cnt;i++){if(v[i].size()==0)continue;sort(v[i].begin(),v[i].end());if(v[i].size()>M)v[i].resize(M);for(int j=0;j<v[i].size();j++)sm[j+1]=sm[j]+v[i][j];ll tmp=nums[i];for(int j=0;j<M;j++){b[j]=1;while(tmp%prime[j]==0)b[j]*=prime[j],tmp/=prime[j];}for(int j=0;j<1<<M;j++){for(int k=0;k<=M;k++){nxt[j][k]=now[j][k];}}for(int j=1;j<1<<M;j++){h[j]=0,dp[j]=114514;ll mul=1;for(int k=0;k<M;k++){if(j>>k&1)mul*=b[k];}if(mul<=K)h[j]=1;for(int k=j;k;k=(k-1)&j){if(h[k])dp[j]=min(dp[j],dp[j-k]+1);}if(dp[j]<=v[i].size()){int s=(1<<M)-1-j;for(int k=s;;k=(k-1)&s){for(int l=0;l<=M;l++){if(now[k][l]!=inf){nxt[k+j][l+dp[j]]=min(nxt[k+j][l+dp[j]],now[k][l]+sm[dp[j]]);}}if(k==0)break;}}}for(int j=0;j<1<<M;j++){for(int k=0;k<=M;k++){now[j][k]=nxt[j][k];}}}ll res=inf;for(int i=0;i<=M;i++)if(now[(1<<M)-1][i]!=inf)res=min(res,now[(1<<M)-1][i]*i);cout<<(res==inf?-1:res);
}
相关文章:
【学习笔记】CF1103D Professional layer
首先分析不出啥性质,所以肯定是暴力优化😅 常见的暴力优化手段有均摊,剪枝,数据范围分治(points),答案值域分析之类的。 比较经典的题目是 CF1870E Another MEX Problem,可以用剪枝…...
vue之Pinia
定义 Store | Pinia 开发文档 1.什么是Pinaia Pinia 是 Vue 的专属状态管理库,它允许你跨组件或页面共享状态。 2.理解Pinaia核心概念 定义Store 在深入研究核心概念之前,我们得知道 Store 是用 defineStore() 定义的,它的第一个参数要求是一…...
antd-vue 级联选择器默认值不生效解决方案
一、业务场景: 最近在使用Vue框架和antd-vue组件库的时候,发现在做编辑回显时** 级联选择器** 组件的默认值不生效。为了大家后面遇到和我一样的问题,给大家分享一下 二、bug信息: 三、问题原因: 确定不了唯一的值&a…...
分享53个Python源码源代码总有一个是你想要的
分享53个Python源码源代码总有一个是你想要的 链接:https://pan.baidu.com/s/1ew3w2_DXlSBrK7Mybx3Ttg?pwd8888 提取码:8888 项目名称 100-Python ControlXiaomiDevices DRF-ADMIN 后台管理系统 FishC-Python3小甲鱼 Flask框架的api项目脚手架 …...
【每日一题】658. 找到 K 个最接近的元素
658. 找到 K 个最接近的元素 - 力扣(LeetCode) 给定一个 排序好 的数组 arr ,两个整数 k 和 x ,从数组中找到最靠近 x(两数之差最小)的 k 个数。返回的结果必须要是按升序排好的。 整数 a 比整数 b 更接近 …...
并发任务队列(字节青训测试题)
需求描述 封装一个并发任务队列类,用于对一些异步任务按指定的并发数量进行并发执行。 /*** 延迟函数* param {number} time - 延迟时间* return {Promise} delayFn - 延迟函数(异步封装)*/ function timeout(time) {return new Promise((resolve) > {setTimeo…...
Ubuntu 安装Nacos
1、官网下载最新版nacos https://github.com/alibaba/nacos/releases 本人环境JDK8,Maven3.6.3,启动Nacos2.2.1启动失败,故切换到2.1.0启动成功 2、放到服务器目录下,我的在/home/xxx/apps下 3、解压 $ tar -zxvf nacos-serve…...
CSS 小球随着椭圆移动
html代码: <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</title><…...
【李沐深度学习笔记】线性代数
课程地址和说明 线性代数p1 本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记,可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。 线性代数 标量 标量(scalar),亦称“无向量”。有些物理量,只具有数值大小,…...
vuejs - - - - - 递归组件的实现
递归组件的实现 1. 需求描述:2. 效果图:3. 代码3.1 封装组件代码3.2 父组件使用 1. 需求描述: 点击添加行,增加一级目录结构当类型为object or array时,点击右侧➕,增加子集点击右侧🚮&#x…...
精准对接促合作:飞讯受邀参加市工信局举办的企业供需对接会
2023年9月21日,由惠州市工业和信息化局主办的惠州市工业软件企业与制造业企业供需对接会成功举办,对接会旨在促进本地工业软件企业与制造业企业的紧密合作,推动数字化转型的深入发展。此次会议在市工业和信息化局16楼会议室举行,会…...
数学建模之遗传算法
文章目录 前言遗传算法算法思想生物的表示初始种群的生成下一代种群的产生适应度函数轮盘赌交配变异混合产生新种群 停止迭代的条件遗传算法在01背包中的应用01背包问题介绍01背包的其它解法01背包的遗传算法解法生物的表示初始种群的生成下一代种群的产生适应度函数轮盘赌交配…...
ISO9001认证常见的不符合项
今天,整理了一些关于ISO9001质量管理体系审核最常见的不合格项,以供大家参考。 一、质量管理体系 1、质量手册(标准条款4.2.2) (1)各部门执行的文件与手册的规定不一致。 (2)质量…...
crypto:看我回旋踢
题目 下载压缩包后解压可得到提示文本 经过观察,synt{}这个提示与flag{}形式很像 由题目名中的回旋可以推测为凯撒密码,由凯撒密码的定义可知,需要先推出移位数,s->f数13次,因此移位数为13,解码可得...
Springcloud实战之自研分布式id生成器
一,背景 日常开发中,我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示,比如用户 ID 对应且仅对应一个人,商品 ID 对应且仅对应一件商品,订单 ID 对应且仅对应 一个订单。我们现实生活中也有各种 ID ,比如身…...
java 企业工程管理系统软件源码 自主研发 工程行业适用
工程项目管理软件(工程项目管理系统)对建设工程项目管理组织建设、项目策划决策、规划设计、施工建设到竣工交付、总结评估、运维运营,全过程、全方位的对项目进行综合管理 工程项目各模块及其功能点清单 一、系统管理 1、数据字典&am…...
Spring Cloud Alibaba Nacos 2.2.3 (4) - 本地源码编译 调试
下载nacos nacos在GitHub上有下载地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases,可以选择任意版本下载。 我下载的是2.2.3 版本 导入idea mvn 安装包 1,切换到Terminal ,并且使用command prompt模式 2,执行 mvn -Prelease…...
WKB近似
WKB方法用于研究一种特定类型的微分方程的全局性质 很有用这种特定的微分方程形如: 经过一些不是特别复杂的推导,我们可以得到他的WKB近似解。 该近似解的选择取决于函数和参数的性质同时,我们默认函数的定义域为当恒大于零,时: 当…...
LeetCode算法二叉树—108. 将有序数组转换为二叉搜索树
目录 108. 将有序数组转换为二叉搜索树 代码: 运行结果: 给你一个整数数组 nums ,其中元素已经按 升序 排列,请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。 高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不…...
如何设置 Git 短命令
设置 Git 短命令 对喜欢敲命令而不用图形化工具的爱好者来说,设置短命令可以很好的提高效率。下面介绍两种设置短命令的方式。 方式一 git config --global alias.ps push方式二 打开全局配置文件 vim ~/.gitconfig写入内容 [alias] co checkoutps pushpl p…...
万象视界灵坛实操手册:使用Prometheus+Grafana监控CLIP推理延迟、GPU利用率、QPS指标
万象视界灵坛实操手册:使用PrometheusGrafana监控CLIP推理延迟、GPU利用率、QPS指标 1. 监控系统概述 在现代AI应用部署中,实时监控系统性能指标是确保服务稳定运行的关键。对于万象视界灵坛这样的多模态智能感知平台,我们需要重点关注三个…...
简单三步:部署Qwen3-ForcedAligner,实现音频转字幕的自动化流程
简单三步:部署Qwen3-ForcedAligner,实现音频转字幕的自动化流程 1. 工具核心价值与工作原理 1.1 为什么需要本地字幕生成工具 在视频创作和会议记录场景中,手动添加字幕既耗时又费力。传统在线字幕服务存在隐私泄露风险,且通常…...
Pixel Couplet Gen快速上手:Rust+WASM加速正则解析器性能实测报告
Pixel Couplet Gen快速上手:RustWASM加速正则解析器性能实测报告 1. 项目概览 Pixel Couplet Gen是一款融合传统春节文化与现代像素艺术风格的AI春联生成器。通过ModelScope大模型驱动,这款工具将中国传统的春联创作带入了数字时代,特别采用…...
单片机通信协议详解:IIC、SPI、UART与CAN对比
1. 单片机通信协议概述在嵌入式系统开发中,单片机的通信能力直接影响着整个系统的架构设计和性能表现。作为一名有着十年嵌入式开发经验的工程师,我经常需要根据项目需求选择合适的通信协议。目前主流的单片机通信方式包括IIC、SPI、UART/USART、CAN等&a…...
基于stm32的公司考勤系统[单片机]-计算机毕业设计源码+LW文档
摘要:本文设计了一款基于STM32单片机的公司考勤系统,详细阐述了其硬件组成和软件算法。该系统利用RFID(或指纹识别等)技术进行员工身份识别,结合实时时钟模块记录考勤时间,并通过OLED显示屏实时显示考勤信息…...
别急着升级Win11 24H2!先看看这10个必做的性能调优(附保姆级截图)
别急着升级Win11 24H2!先看看这10个必做的性能调优(附保姆级截图) 每次Windows大版本更新都像开盲盒——有人欢呼性能飞跃,有人抱怨卡顿加剧。24H2作为微软首个深度整合AI能力的年度更新,系统底层调度逻辑发生了显著变…...
2025_NIPS_RT V-Bench: Benchmarking MLLM Continuous Perception, Understanding and Reasoning through R
文章主要内容与创新点总结 一、主要内容 本文针对现有基准测试无法充分评估多模态大语言模型(MLLMs)在动态真实环境中持续感知、理解和推理能力的问题,提出了实时视频分析基准测试集RT V-Bench。该基准包含552个多样化视频(总时长167.2小时)和4631个高质量问答对,涵盖智…...
SEO_ 详解SEO优化中内容与外部链接的建设策略
SEO优化中内容与外部链接的建设策略 在当前互联网营销领域,SEO优化(搜索引擎优化)是提升网站流量和品牌知名度的关键手段。其中,内容与外部链接的建设策略是两大核心要素。本文将详解SEO优化中内容与外部链接的建设策略ÿ…...
从设计到上线:基于快马平台开发一个具备完整功能的qclaw官网实战指南
从设计到上线:基于快马平台开发一个具备完整功能的qclaw官网实战指南 最近接手了一个qclaw官网的开发需求,需要从零开始构建一个具备完整功能的官方网站。经过调研,我选择了InsCode(快马)平台作为开发环境,因为它不仅提供了完整的…...
大规模模型训练卡在92%?PyTorch 3.0静态图分布式调试全流程:从Graph IR Dump到Device Placement热力图分析
第一章:PyTorch 3.0静态图分布式训练全景概览PyTorch 3.0 引入了原生静态图编译能力(TorchDynamo Inductor 后端深度集成),结合 torch.distributed 的增强型 SPMD(Single Program, Multiple Data)抽象&…...
