当前位置: 首页 > news >正文

2023辽宁省赛E

Solution

题目大致分为三个步骤

  1. 计算 P ( S ) P(S) P(S)
  2. 证明删除区间连续且找到最值位置
  3. 根据最值位置求出答案

接下来过程中不合法的组合数都默认为 0 0 0

第 1 步 - 求出总值

考虑 S m = { 1 , 2 , ⋯ , m } S_m = \{1, 2, \cdots, m\} Sm={1,2,,m} , 则有 $P(S_{n+2}) = P(S_{n+1})+P(S_{n}) $

因为
P ( S n ) = ∑ i = 1 n ( n − i i − 1 ) , P ( S n + 1 ) = ∑ i = 1 n + 1 ( n + 1 − i i − 1 ) , P ( S n + 2 ) = ∑ i = 1 n + 2 ( n + 2 − i i − 1 ) P(S_n) = \sum_{i=1}^n \binom{n-i}{i-1} \ , \ P(S_{n+1}) = \sum_{i=1}^{n+1} \binom{n+1-i}{i-1} \ , \ P(S_{n+2}) = \sum_{i=1}^{n+2} \binom{n+2-i}{i-1} P(Sn)=i=1n(i1ni) , P(Sn+1)=i=1n+1(i1n+1i) , P(Sn+2)=i=1n+2(i1n+2i)
利用公式
( n m ) = ( n − 1 m ) + ( n − 1 m − 1 ) \binom{n}{m} = \binom{n-1}{m} + \binom{n-1}{m-1} (mn)=(mn1)+(m1n1)
可以得到
P ( S n + 2 ) = ∑ i = 1 n + 2 ( n + 2 − i i − 1 ) = ∑ i = 2 n + 1 ( n + 1 − i i − 1 ) + ∑ i = 2 n + 1 ( n + 1 − i i − 2 ) + ( n + 2 − 1 0 ) + ( n + 2 − ( n + 2 ) n + 2 ) = ∑ i = 1 n + 1 ( n + 1 − i i − 1 ) − 1 + ∑ i = 1 n ( n − i i − 1 ) + 1 = P ( S n + 1 ) + P ( S n ) \begin{aligned} P(S_{n+2}) &= \sum_{i=1}^{n+2} \binom{n+2-i}{i-1} \\ &= \sum_{i=2}^{n+1} \binom{n+1-i}{i-1} + \sum_{i=2}^{n+1} \binom{n+1-i}{i-2} + \binom{n+2-1}{0} + \binom{n+2-(n+2)}{n+2} \\ &= \sum_{i=1}^{n+1} \binom{n+1-i}{i-1}-1 +\sum_{i=1}^{n}\binom{n-i}{i-1} + 1 \\ &= P(S_{n+1}) + P(S_n) \end{aligned} P(Sn+2)=i=1n+2(i1n+2i)=i=2n+1(i1n+1i)+i=2n+1(i2n+1i)+(0n+21)+(n+2n+2(n+2))=i=1n+1(i1n+1i)1+i=1n(i1ni)+1=P(Sn+1)+P(Sn)
其中 P ( S 1 ) = 1 P(S_1) = 1 P(S1)=1 , P ( S 2 ) = 1 P(S_2) = 1 P(S2)=1 , 所以 P ( S n ) = f i b ( n ) P(S_n) = \mathrm{fib}(n) P(Sn)=fib(n)

或者由恒等式
∑ i = 0 ⌊ n / 2 ⌋ ( n − i i ) = f i b ( n + 1 ) \sum_{i=0}^{\lfloor n/2 \rfloor} \binom{n-i}{i} = \mathrm{fib}(n+1) i=0n/2(ini)=fib(n+1)
然后
P ( S n ) = ∑ i = 1 n ( n − i i − 1 ) = ∑ i = 0 n − 1 ( ( n − 1 ) − i i ) = f i b ( n ) \begin{aligned} P(S_n) &= \sum_{i=1}^n \binom{n-i}{i-1} \\ &= \sum_{i=0}^{n-1} \binom{(n-1)-i}{i} \\ &= \mathrm{fib}(n) \end{aligned} P(Sn)=i=1n(i1ni)=i=0n1(i(n1)i)=fib(n)

第 2 步 - 证明连续

最为关键的一点是 , 删点顺序不影响答案(我们将所有数当成数轴的点以简化说明) , 所以我们记 F ( x 1 , ⋯ , x r , x ) F(x_1,\cdots,x_r, x) F(x1,,xr,x) 为去掉点 x 1 , ⋯ , x r x_1,\cdots,x_r x1,,xr 后再删掉点 x x x 少的贡献 , 这里我们钦定 x 1 > x 2 > ⋯ > x r > x x_1 > x_2 > \cdots > x_r > x x1>x2>>xr>x

首先考虑仅删除一个点时少掉的贡献 , 假设删除的位置是 x x x , 有
F ( x ) = ( n − x x − 1 ) + ∑ i = 1 x − 1 ( n − i − 1 i − 2 ) F(x) = \binom{n-x}{x-1} + \sum_{i=1}^{x-1} \binom{n-i-1}{i-2} F(x)=(x1nx)+i=1x1(i2ni1)
我们尝试找一找 F ( x ) F(x) F(x) 的最值点(如果只删掉一个点肯定是越大越好) , 有
F ( x + 1 ) − F ( x ) = ( n − x − 1 x ) − ( n − x x − 1 ) + ( n − x − 1 x − 2 ) = ( n − x − 1 x ) − ( n − x − 1 x − 1 ) − ( n − x − 1 x − 2 ) + ( n − x − 1 x − 2 ) = ( n − x − 1 x ) − ( n − x − 1 x − 1 ) \begin{aligned} F(x+1) - F(x) &= \binom{n-x-1}{x} - \binom{n-x}{x-1} + \binom{n-x-1}{x-2} \\ &= \binom{n-x-1}{x} - \binom{n-x-1}{x-1} - \binom{n-x-1}{x-2} + \binom{n-x-1}{x-2} \\ &= \binom{n-x-1}{x} - \binom{n-x-1}{x-1} \end{aligned} F(x+1)F(x)=(xnx1)(x1nx)+(x2nx1)=(xnx1)(x1nx1)(x2nx1)+(x2nx1)=(xnx1)(x1nx1)
可以发现 F ( x ) F(x) F(x) 是先增后减的单峰函数(最值点唯一或相邻两个) , 且最值点位置关系有
⌈ n − x ′ − 1 2 ⌉ = x ′ o r ⌊ n − x ′ − 1 2 ⌋ = x ′ \lceil \cfrac{n-x'-1}{2} \rceil = x' \ or \ \lfloor \cfrac{n-x'-1}{2} \rfloor = x' 2nx1=x or 2nx1=x
现在我们考虑删除两个点时的情况 , 我们来考虑 F ( x 1 , x ) F(x_1,x) F(x1,x) 的最值点(不一定能取到) , 有

F ( x 1 , x ) = ( ( n − 1 ) − x x − 1 ) + ∑ i = 1 x − 1 ( ( n − 1 ) − i − 1 i − 2 ) F(x_1,x) = \binom{(n-1)-x}{x-1} + \sum_{i=1}^{x-1} \binom{(n-1)-i-1}{i-2} F(x1,x)=(x1(n1)x)+i=1x1(i2(n1)i1)
(因为删除 x 1 x_1 x1 对删除 x x x 的影响一定是"比 i i i ( 1 ≤ i ≤ x 1 − 1 1 \leq i \leq x_1-1 1ix11) 大的数少了一个")

有一种更感性的理解方法 , 因为 x < x 1 x < x_1 x<x1 所以我们可以将 x 1 + 1 x_1+1 x1+1 n n n 重标号为 x 1 x_1 x1 n − 1 n-1 n1 , 问题就转化为了从 1 1 1 n − 1 n-1 n1 的子问题

类比之前的求法可以得到 F ( x 1 , x ) F(x_1,x) F(x1,x) 的最值点位置关系有
⌈ ( n − 1 ) − x ′ − 1 2 ⌉ = x ′ o r ⌊ ( n − 1 ) − x ′ − 1 2 ⌋ = x ′ \lceil \cfrac{(n-1)-x'-1}{2} \rceil = x' \ or \ \lfloor \cfrac{(n-1)-x'-1}{2} \rfloor = x' 2(n1)x1=x or 2(n1)x1=x
依此类推 , 可以证明 F ( x 1 , ⋯ , x k − 1 , x ) F(x_1, \cdots, x_{k-1}, x) F(x1,,xk1,x) 的最值点位置关系有

⌈ ( n − k ) − x k ′ 2 ⌉ = x k ′ o r ⌊ ( n − k ) − x k ′ 2 ⌋ = x k ′ \lceil \cfrac{(n-k)-x'_k}{2} \rceil = x'_k \ or \ \lfloor \cfrac{(n-k)-x'_k}{2} \rfloor = x'_k 2(nk)xk=xk or 2(nk)xk=xk
去掉取整符号可以得到
( n − k ) − 1 ≤ 3 x k ′ ≤ ( n − k ) + 1 (n-k)-1 \leq 3x'_k \leq (n-k)+1 (nk)13xk(nk)+1
这说明 − 1 ≤ x k + 1 ′ − x k ′ ≤ 0 -1 \leq x_{k+1}'- x_k' \leq 0 1xk+1xk0

接下来我们要证明删除序列为连续的一段

假定目前已经删除了 r r r 个点 , 且删的第 r r r 个点满足 x r ≤ x r ′ x_r \leq x_r' xrxr , 由上面不等式有 x r + 1 ′ = x r ′ x'_{r+1} = x'_r xr+1=xr 或者 x r + 1 ′ = x r ′ − 1 x'_{r+1}=x'_r-1 xr+1=xr1

由前论 F F F 的性质 , 可知 x r + 1 = x r − 1 x_{r+1} = x_r-1 xr+1=xr1 F ( x 1 , ⋯ , x r + 1 ) F(x_1,\cdots,x_{r+1}) F(x1,,xr+1) 最大 , 归纳可得 x r , ⋯ , x m x_r,\cdots, x_m xr,,xm 连续

我们不妨假设第 k k k 次删除的点是第一个满足 x k = x k ′ x_k = x'_k xk=xk 的 , 即它是第一个删除点等于对应最值点的

x k ′ < x k − 1 < ⋯ < x 1 x'_k < x_{k-1} < \cdots < x_1 xk<xk1<<x1 , 考虑 F ( x ) , F ( x 1 , x ) , ⋯ , F ( x 1 , ⋯ , x k − 2 , x ) F(x), F(x_1,x) ,\cdots , F(x_1,\cdots,x_{k-2},x) F(x),F(x1,x),,F(x1,,xk2,x)

可以发现在 x k ′ < x k − 1 x'_k<x_{k-1} xk<xk1 的限制下根据最值点的不等式 , F ( x 1 , ⋯ , x k − 2 , x ) F(x_1,\cdots,x_{k-2},x) F(x1,,xk2,x) 可以取到的最大值点一定为 x k ′ + 1 x'_k+1 xk+1

同理可得 x i = x k ′ + ( k − i ) x_i = x'_k + (k-i) xi=xk+(ki) , 这说明 x 1 , ⋯ , x k x_1,\cdots,x_k x1,,xk 连续

如果不存在这样的 k k k , 那么可以分为两种情况

  1. 对于所有的 x i x_i xi , 要么 x i < x i ′ x_i < x'_i xi<xi 要么 x i > x i ′ x_i > x'_i xi>xi
  2. 存在 k k k 使得 x k > x k ′ x_k > x'_k xk>xk x k + 1 < x k + 1 ′ x_{k+1} < x'_{k+1} xk+1<xk+1

对于情况 1 , 将 x m x_m xm x 1 x_1 x1 移动到最值点处会更优

对于情况 2 , 将 x k + 1 x_{k+1} xk+1 移动到其最值点上会更优

这说明了最优解的删除方法至少有一次满足 x k = x k ′ x_k = x'_k xk=xk , 这样的 k k k 必定存在

综上 , 删除区间连续

这部分简单地说 , 就是如果将删除的数定序为从大到小 , 那么删一个点后减掉的贡献只和前面删数的数量相关(当然要考虑最值点的位置) , 而又由于最值点之间相距很近 , 所以删除序列连续

第三步 - 求出贡献

现在不妨假设我们删了 l l l r r r , 现在我们来寻找使得答案最小的 l l l r r r

我们从最后的答案 P ( S ′ ) P(S') P(S) 来分析 , 则最小的 P ( S l , r ) P(S_{l,r}) P(Sl,r) ( S S S 删除 l l l r r r 的数) 对应我们所要的 l l l r r r
P ( S l , r ) = ∑ i = 1 l − 1 ( n − ( r − l + 1 ) − i i − 1 ) + ∑ i = r + 1 n ( n − i i − 1 ) P(S_{l,r}) = \sum_{i=1}^{l-1} \binom{n-(r-l+1)-i}{i-1} + \sum_{i=r+1}^n \binom{n-i}{i-1} P(Sl,r)=i=1l1(i1n(rl+1)i)+i=r+1n(i1ni)
依旧做差
P ( S l + 1 , r + 1 ) − P ( S l , r ) = ∑ i = 1 l ( n − ( r − l + 1 ) − i i − 1 ) + ∑ i = r + 2 n ( n − i i − 1 ) − ∑ i = 1 l − 1 ( n − ( r − l + 1 ) − i i − 1 ) − ∑ i = r + 1 n ( n − i i − 1 ) = ( n − ( r − l + 1 ) − l l − 1 ) − ( n − r − 1 r ) = ( n − r − 1 l − 1 ) − ( n − r − 1 r ) \begin{aligned} P(S_{l+1,r+1}) -P(S_{l,r}) &= \sum_{i=1}^{l} \binom{n-(r-l+1)-i}{i-1} + \sum_{i=r+2}^n \binom{n-i}{i-1} - \sum_{i=1}^{l-1} \binom{n-(r-l+1)-i}{i-1} - \sum_{i=r+1}^n \binom{n-i}{i-1} \\ &= \binom{n-(r-l+1)-l}{l-1} - \binom{n-r-1}{r} \\ &= \binom{n-r-1}{l-1} - \binom{n-r-1}{r} \end{aligned} P(Sl+1,r+1)P(Sl,r)=i=1l(i1n(rl+1)i)+i=r+2n(i1ni)i=1l1(i1n(rl+1)i)i=r+1n(i1ni)=(l1n(rl+1)l)(rnr1)=(l1nr1)(rnr1)
可以通过分析得到 P ( S l , r ) P(S_{l,r}) P(Sl,r) 是单峰函数且最小值点要么有一个 , 要么有相邻的两个 , 且有
r = n + m − 1 3 r = \frac{n+m-1}{3} r=3n+m1
这样我们就确定了删除的范围 l l l , r r r ( r ≥ m r \geq m rm)

接下来我们来计算 P ( S l , r ) m o d p P(S_{l,r}) \ \mathrm{mod}\ p P(Sl,r) mod p , 观察式子 , 实际上我们要计算的是
f ( a , n ) = ∑ i = 0 a ( n − i i ) m o d p f(a,n) = \sum_{i=0}^{a} \binom{n-i}{i} \ \mathrm{mod} \ p f(a,n)=i=0a(ini) mod p
n ≤ p n \leq p np , 则上式可以在预处理后暴力计算 , 复杂度 Θ ( p ) \Theta(p) Θ(p) , 以下假定 n > p n > p n>p

根据 Lucas 定理稍作变换
f ( a , n ) = ∑ i = 0 a ( n − i i ) m o d p = ∑ i = 0 a ( ⌊ ( n − i ) / p ⌋ ⌊ i / p ⌋ ) ( ( n − i ) % p i % p ) m o d p = ∑ i = 0 p − 1 ( ( n − i ) % p i ) ∑ j = 0 ⌊ a / p ⌋ − 1 ( ⌊ ( n − i ) / p ⌋ − j j ) + ∑ i = 0 a % p ( ( n − i ) % p i ) ( ⌊ ( n − i ) / p ⌋ − ⌊ a / p ⌋ ⌊ a / p ⌋ ) m o d p = g ( a , n ) + h ( a , n ) \begin{aligned} f(a,n) &= \sum_{i=0}^{a} \binom{n-i}{i} \ \mathrm{mod} \ p \\ &= \sum_{i=0}^{a} \binom{\lfloor (n-i)/p \rfloor}{\lfloor i/p \rfloor} \binom{(n-i) \% p}{i \% p} \ \mathrm{mod} \ p \\ &= \sum_{i=0}^{p-1} \binom{(n-i) \% p}{i} \sum_{j=0}^{\lfloor a/p \rfloor-1} \binom{\lfloor (n-i)/p \rfloor-j}{j} + \sum_{i=0}^{a\%p} \binom{(n-i) \% p}{i}\binom{\lfloor (n-i)/p \rfloor-\lfloor a/p \rfloor}{\lfloor a/p \rfloor} \ \mathrm{mod} \ p \\ &= g(a,n)+ h(a,n) \end{aligned} f(a,n)=i=0a(ini) mod p=i=0a(i/p⌊(ni)/p)(i%p(ni)%p) mod p=i=0p1(i(ni)%p)j=0a/p1(j⌊(ni)/pj)+i=0a%p(i(ni)%p)(a/p⌊(ni)/pa/p) mod p=g(a,n)+h(a,n)
因为 ⌊ ( n − i ) / p ⌋ \lfloor (n-i)/p \rfloor ⌊(ni)/p 只会在 i = n % p i=n\%p i=n%p i = n % p + 1 i=n\%p+1 i=n%p+1 内变一次 , 所以我们可以将 g ( a , n ) g(a,n) g(a,n) 拆分
g ( a , n ) = ∑ i = 0 p − 1 ( ( n − i ) % p i ) ∑ j = 0 ⌊ a / p ⌋ − 1 ( ⌊ ( n − i ) / p ⌋ − j j ) m o d p = [ ∑ i = 0 n % p ( n % p − i i ) + ∑ i = n % p + 1 p − 1 ( n % p + p − i i ) ] ∑ j = 0 ⌊ a / p ⌋ − 1 ( ⌊ ( n − i ) / p ⌋ − j j ) m o d p = ∑ i = 0 n % p ( n % p − i i ) ∑ j = 0 ⌊ a / p ⌋ − 1 ( ⌊ n / p ⌋ − j j ) + ∑ i = n % p + 1 p − 1 ( n % p + p − i i ) ∑ j = 0 ⌊ a / p ⌋ − 1 ( ⌊ n / p ⌋ − 1 − j j ) m o d p = f ( n % p , n % p ) f ( ⌊ a / p ⌋ − 1 , ⌊ n / p ⌋ ) + [ f ( p − 1 , n % p + p ) − f ( n % p , n % p + p ) ] f ( ⌊ a / p ⌋ − 1 , ⌊ n / p ⌋ − 1 ) m o d p \begin{aligned} g(a,n) &= \sum_{i=0}^{p-1} \binom{(n-i) \% p}{i} \sum_{j=0}^{\lfloor a/p \rfloor-1} \binom{\lfloor (n-i)/p \rfloor-j}{j}\ \mathrm{mod} \ p \\ &= \left[ \sum_{i=0}^{n\%p}\binom{n\% p - i}{i} + \sum_{i=n\%p+1}^{p-1}\binom{n\% p + p - i}{i} \right] \sum_{j=0}^{\lfloor a/p \rfloor-1} \binom{\lfloor (n-i)/p \rfloor-j}{j}\ \mathrm{mod} \ p \\ &= \sum_{i=0}^{n\%p}\binom{n\% p - i}{i}\sum_{j=0}^{\lfloor a/p \rfloor-1} \binom{\lfloor n/p \rfloor-j}{j}\ + \sum_{i=n\%p+1}^{p-1}\binom{n\% p + p - i}{i} \sum_{j=0}^{\lfloor a/p \rfloor-1} \binom{\lfloor n/p \rfloor-1-j}{j}\ \mathrm{mod} \ p \\ &= f(n\%p, n\%p)f(\lfloor a/p \rfloor-1, \lfloor n/p \rfloor) +\\ &\ \ \ \ \left[ f(p-1,n\%p+p)-f(n\%p,n\%p+p) \right] f(\lfloor a/p \rfloor-1, \lfloor n/p \rfloor-1)\ \mathrm{mod} \ p \\ \end{aligned} g(a,n)=i=0p1(i(ni)%p)j=0a/p1(j⌊(ni)/pj) mod p= i=0n%p(in%pi)+i=n%p+1p1(in%p+pi) j=0a/p1(j⌊(ni)/pj) mod p=i=0n%p(in%pi)j=0a/p1(jn/pj) +i=n%p+1p1(in%p+pi)j=0a/p1(jn/p1j) mod p=f(n%p,n%p)f(⌊a/p1,n/p⌋)+    [f(p1,n%p+p)f(n%p,n%p+p)]f(⌊a/p1,n/p1) mod p
T ( n ) T(n) T(n) 代表计算 f ( a , n ) f(a,n) f(a,n) 的复杂度上界 , 计算 h ( a , n ) h(a,n) h(a,n) 的复杂度为 p log ⁡ n < 2 C p \log n < 2C plogn<2C , 则有
T ( n ) = 2 ∗ T ( n / p ) + 2 C T(n) = 2*T(n/p) + 2C T(n)=2T(n/p)+2C
其中 T ( 1 ) = 1 T(1)=1 T(1)=1 , 令 m = log ⁡ p n m = \log_p n m=logpn 则有
T ′ ( m ) = 2 ∗ T ′ ( m − 1 ) + 2 C T'(m) = 2*T'(m-1) + 2C T(m)=2T(m1)+2C
推得
T ′ ( m ) = 2 m × 2 C T'(m) = 2^m \times 2C T(m)=2m×2C
所以
T ( n ) = 2 log ⁡ p n × 2 C = n log ⁡ p 2 × 2 C = n log ⁡ p 2 × 2 p log ⁡ n T(n) = 2^{\log_pn} \times 2C = n^{\log_p 2} \times 2C = n^{\log_p 2} \times 2p \log n T(n)=2logpn×2C=nlogp2×2C=nlogp2×2plogn
p > 2 p > 2 p>2 时复杂度满足要求

p = 2 p=2 p=2 时 , 发现 g ( a , n ) g(a,n) g(a,n) [ f ( p − 1 , n % p + p ) − f ( n % p , n % p + p ) ] \left[ f(p-1,n\%p+p)-f(n\%p,n\%p+p) \right] [f(p1,n%p+p)f(n%p,n%p+p)] n n n 为奇数情况下为 0 0 0

而对 g ( a , n ) g(a,n) g(a,n) 的一次拆分必定将 n n n 分成一奇一偶 , 所以最后 [ f ( p − 1 , n % p + p ) − f ( n % p , n % p + p ) ] \left[ f(p-1,n\%p+p)-f(n\%p,n\%p+p) \right] [f(p1,n%p+p)f(n%p,n%p+p)] 不为 0 0 0 的点的个数至多等于长度小于等于 log ⁡ n \log n logn 的 01 串中不含有连续两个 1 作为子串的方案数 , 计算可以得到数量级为 f i b ( log ⁡ n + 4 ) \mathrm{fib}(\log n+4) fib(logn+4) , 在题中所给数据限制下 f i b ( log ⁡ n + 4 ) ≤ f i b ( 34 ) < 1 0 7 \mathrm{fib}(\log n+4) \leq \mathrm{fib}(34) < 10^7 fib(logn+4)fib(34)<107 , 复杂度满足

于是按如下式子计算
P ( S l , r ) = f ( l − 2 , n − m − 1 ) + f ( n − 1 , n − 1 ) − f ( r − 1 , n − 1 ) P(S_{l,r}) = f(l-2,n-m-1) + f(n-1,n-1) - f(r-1,n-1) P(Sl,r)=f(l2,nm1)+f(n1,n1)f(r1,n1)
其中 f ( n − 1 , n − 1 ) = f i b ( n ) f(n-1,n-1) = \mathrm{fib}(n) f(n1,n1)=fib(n)

相关文章:

2023辽宁省赛E

Solution 题目大致分为三个步骤 计算 P ( S ) P(S) P(S)证明删除区间连续且找到最值位置根据最值位置求出答案 接下来过程中不合法的组合数都默认为 0 0 0 第 1 步 - 求出总值 考虑 S m { 1 , 2 , ⋯ , m } S_m \{1, 2, \cdots, m\} Sm​{1,2,⋯,m} , 则有 $P(S_{n2}…...

visual studio 启用C++11

用C11取决于你所使用的编译器和开发环境。以下是一些常见的编译器和相应的启用C11的方法&#xff1a; GCC (GNU Compiler Collection): 对于 GCC&#xff0c;你可以在编译时使用 -stdc11 或更高的标志来启用C11支持。例如&#xff1a; g -stdc11 yourfile.cpp -o yourprogramCl…...

获取某个抖音用户的视频列表信息

思路 确定url确定并获取相关参数构造header发送请求解析数据输出数据 运行结果 代码 import requests # 获取某个用户的的视频信息&#xff0c;截至20231028&#xff0c;程序可以正常运行。 # 构造请求头header headers {User-Agent:..........................,Cookie:...…...

【C语言】strcpy()函数(字符串拷贝函数详解)

&#x1f984;个人主页:修修修也 &#x1f38f;所属专栏:C语言 ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 一.strcpy()函数简介 1.函数功能 2.函数参数 1>.char * destination 2>.const char * source 3.函数返回值 4.函数头文件 二.strcpy()函数的具体使用 1.使用s…...

机器学习之IV编码,分箱WOE编码

IV的概念与作用 全称是Information Value&#xff0c;中文的意思是信息价值&#xff0c;或者信息量作用&#xff1a; 1、构建分类模型时&#xff0c;经常需要对特征进行筛选。 2、挑选特征的过程考虑的因素比较多&#xff0c;最主要和最直接的衡量标准是特征的预测能力&#…...

区块链技术与应用 【全国职业院校技能大赛国赛题目解析】第六套区块链系统部署与运维

第六套区块链系统部署与运维题目 环境 : ubuntu20 fisco : 2.8.0 子任务1-2-1: 搭建区块链系统并验证 题意: P2P起始端口 30500 channel起始端口 20500 JSONRPC 8945 使用Docker配置 使用 build_chain.sh 文件 进行生成节点文件 root@192-168-19-133:/yijiu/mode6# bas…...

山西电力市场日前价格预测【2023-10-30】

日前价格预测 预测说明&#xff1a; 如上图所示&#xff0c;预测明日&#xff08;2023-10-30&#xff09;山西电力市场全天平均日前电价为309.35元/MWh。其中&#xff0c;最高日前电价为400.33元/MWh&#xff0c;预计出现在18:15。最低日前电价为0.00元/MWh&#xff0c;预计出…...

win10虚拟机安装教程

目录 1、安装VMware 10、12、16都可以&#xff0c;看个人选择 2、开始安装系统&#xff08;以vm16为例&#xff09; 3、在虚拟机中安装win10 完成 1、安装VMware 10、12、16都可以&#xff0c;看个人选择 下面链是我虚拟机安装包&#xff0c;需要可以下载。 YR云盘 软件安…...

2011-2021年“第四期”数字普惠金融与上市公司匹配(根据城市匹配)/上市公司数字普惠金融指数匹配数据

2011-2021年“第四期”数字普惠金融与上市公司匹配&#xff08;根据城市匹配&#xff09;/上市公司数字普惠金融指数匹配数据 1、时间&#xff1a;2011-2021年 指标&#xff1a;指标&#xff1a;股票代码、年份、行政区划代码、行业名称、行业代码、所属省份、所属城市、数字…...

CSP-J 2023 T3 一元二次方程 解题报告

CSP-J 2023 T3 一元二次方程 解题报告 Link 前言 今年 C S P CSP CSP的原题, 回家 1 h 1h 1h内写 A C AC AC, 但是考场上没有写出来 , 原因是脑子太不好了, 竟然调了两个小时没有调出来. 一等奖悬那… 正题 看完题目,第一眼就是大模拟, 并且 C C F CCF CCF绝对不会让你好受…...

中颖单片机SH367309全套量产PCM,专用动力电池保护板开发资料

方案总体介绍 整套方案硬件部分共2块板子&#xff0c;包括MCU主板&#xff0c;采用SH79F6441-32作为主处理器。MCU主板包括2个版本。PCM动力电池保护板采用SH367309。 软件方案采用Keil51建立的工程&#xff0c;带蓝牙的版本&#xff0c;支持5~16S电池。 硬件方案--MCU主板 MC…...

Android数据对象序列化原理与应用

序列化与反序列化 序列化是将对象转换为可以存储或传输的格式的过程。在计算机科学中&#xff0c;对象通常是指内存中的数据结构&#xff0c;如数组、列表、字典等。通过序列化&#xff0c;可以将这些对象转换为字节流或文本格式&#xff0c;以便在不同的系统之间进行传输或存…...

Linux cp命令:复制文件和目录

cp 命令&#xff0c;主要用来复制文件和目录&#xff0c;同时借助某些选项&#xff0c;还可以实现复制整个目录&#xff0c;以及比对两文件的新旧而予以升级等功能。 cp 命令的基本格式如下&#xff1a; [rootlocalhost ~]# cp [选项] 源文件 目标文件 选项&#xff1a; -a&…...

SpringBoot 接收不到 post 请求数据与接收 post 请求数据

文章归档&#xff1a;https://www.yuque.com/u27599042/coding_star/xwrknb7qyhqgdt10 SpringBoot 接收不到 post 请求数据 接收 post 请求数据&#xff0c;控制器方法参数需要使用 RequestParam 注解修饰 public BaseResponseResult<Object> getMailCode(RequestParam…...

vue3学习(十四)--- vue3中css新特性

文章目录 样式穿透:deep()scoped的原理 插槽选择器:slotted()全局选择器:global()动态绑定CSScss module 样式穿透:deep() 主要是用于修改很多vue常用的组件库&#xff08;element, vant, AntDesigin&#xff09;&#xff0c;虽然配好了样式但是还是需要更改其他的样式就需要用…...

Python爬虫基础之Requests详解

目录 1. 简介2. 安装3. 发送请求4. 处理响应5. IP代理6. Cookie登录参考文献 原文地址&#xff1a;https://program-park.top/2023/10/27/reptile_4/ 本文章中所有内容仅供学习交流使用&#xff0c;不用于其他任何目的&#xff0c;严禁用于商业用途和非法用途&#xff0c;否则由…...

C++求根节点到叶子节点数字之和

文章目录 题目链接题目描述解题思路代码复杂度分析 题目链接 LCR 049. 求根节点到叶节点数字之和 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目描述 给定一个二叉树的根节点 root &#xff0c;树中每个节点都存放有一个 0 到 9 之间的数字。 每条从根节点到叶节点的路径都代表…...

C++搜索二叉树

本章主要是二叉树的进阶部分&#xff0c;学习搜索二叉树可以更好理解后面的map和set的特性。 1.二叉搜索树概念 二叉搜索树的递归定义为&#xff1a;非空左子树所有元素都小于根节点的值&#xff0c;非空右子树所有元素都大于根节点的值&#xff0c;而左右子树也是二叉搜索树…...

软件工程17-18期末试卷

2.敏捷开发提倡一个迭代80%以上的时间都在编程&#xff0c;几乎没有设计阶段。敏捷方法可以说是一种无计划性和纪律性的方法。错 敏捷开发是一种软件开发方法论&#xff0c;它强调快速响应变化、持续交付有价值的软件、紧密合作和适应性。虽然敏捷方法鼓励迭代开发和灵活性&…...

课题学习(九)----阅读《导向钻井工具姿态动态测量的自适应滤波方法》论文笔记

一、 引言 引言直接从原论文复制&#xff0c;大概看一下论文的关键点&#xff1a; 垂直导向钻井工具在近钻头振动和工具旋转的钻井工作状态下&#xff0c;工具姿态参数的动态测量精度不高。为此&#xff0c;通过理论分析和数值仿真&#xff0c;提出了转速补偿的算法以消除工具旋…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统

目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索&#xff08;基于物理空间 广播范围&#xff09;2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件&#xff0c;这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下&#xff0c;实现高效测试与快速迭代&#xff1f;这一命题正考验着…...

【分享】推荐一些办公小工具

1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由&#xff1a;大部分的转换软件需要收费&#xff0c;要么功能不齐全&#xff0c;而开会员又用不了几次浪费钱&#xff0c;借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...

现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)提供了哪些便利?

现有的 Redis 分布式锁库&#xff08;如 Redisson&#xff09;相比于开发者自己基于 Redis 命令&#xff08;如 SETNX, EXPIRE, DEL&#xff09;手动实现分布式锁&#xff0c;提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面&#xff1a; 原子性保证 (Atomicity)&#xff…...

(一)单例模式

一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...

第7篇:中间件全链路监控与 SQL 性能分析实践

7.1 章节导读 在构建数据库中间件的过程中&#xff0c;可观测性 和 性能分析 是保障系统稳定性与可维护性的核心能力。 特别是在复杂分布式场景中&#xff0c;必须做到&#xff1a; &#x1f50d; 追踪每一条 SQL 的生命周期&#xff08;从入口到数据库执行&#xff09;&#…...

基于Java+VUE+MariaDB实现(Web)仿小米商城

仿小米商城 环境安装 nodejs maven JDK11 运行 mvn clean install -DskipTestscd adminmvn spring-boot:runcd ../webmvn spring-boot:runcd ../xiaomi-store-admin-vuenpm installnpm run servecd ../xiaomi-store-vuenpm installnpm run serve 注意&#xff1a;运行前…...

Web后端基础(基础知识)

BS架构&#xff1a;Browser/Server&#xff0c;浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器&#xff0c;应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点&#xff1a;维护方便缺点&#xff1a;体验一般 CS架构&#xff1a;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器架构模式。需要单独…...

关于easyexcel动态下拉选问题处理

前些日子突然碰到一个问题&#xff0c;说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选&#xff0c;于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案&#xff0c;并没有找到合适的方案&#xff0c;没办法只能自己动手并分享出来&#xff0c;针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...