当前位置: 首页 > news >正文

9.11 codeforces Div 2

文章目录

  • 9.11 Div 2
    • A. Dora's Set(删除三个互质数)
      • 思路
      • 代码
    • B. Index and Maximum Value(范围加减1求max)
      • 思路
      • 代码
    • C. Dora and C++(加a/b,最小化极差)
      • 思路
      • 代码

9.11 Div 2

Dashboard - Codeforces Round 969 (Div. 2) - Codeforces

A. Dora’s Set(删除三个互质数)

集合s是l,r之间的数字

  • 从集合 s 中选择三个不同的整数 a 、 b 和 c ,使得 gcd(a,b)=gcd(b,c)=gcd(a,c)=1 。

  • 然后,从集合 ss 中删除这三个整数。

思路

由题意知,需要尽可能多的组成三个互质的数字。必然不能存在两个偶数,所以每个组合至少两个奇数

由于集合s是连续序列,直接取相邻的三个数(两奇一偶),因而计算奇数个数,除以2就是答案。

代码

void solve()
{   int l,r;cin>>l>>r;int n=r-l+1;int j=n/2;if(n%2!=0) j=j+l%2;cout<<j/2<<'\n';
}

B. Index and Maximum Value(范围加减1求max)

对于一个整数数组,数字在 [ l , r ] [l,r] [l,r]范围内,进行+1或-1.每操作后,输出最大值。

审题不清,刚开始以为下标在某范围内,进行±,但平常也用不上算法,后来开始写ST,模板没记住,又废了好一会儿。

思路

看似复杂,实则只需考虑max,是否在范围内。

若不在范围内,顶多出现max-1变成了max ,最大值依旧为max

若在范围内,max++,便是答案

若不在范围内,max

在范围内,max—

代码

void solve()
{	int n,m,mx=0;char x;cin>>n>>m;fir(i,1,n){cin>>a[i];if(a[i]>mx)mx=a[i];}while(m--){int l,r;cin>>x>>l>>r;if(mx>=l&&mx<=r){ if(x=='+') mx++;else mx--;}	 cout<<mx<<' ';}cout<<'\n';
}

C. Dora and C++(加a/b,最小化极差)

一个数组可以选择对某个数字+a/b,进行无限次操作,得到最小极差

思路

​ 我的整体思路没错,计算一个C,数组对C取模,将结果围成一个圈,两种转圈方法,取最小的。

两个细节有问题

  • c我简单的以为是min(a,b,|a-b|),实在太疏忽了。

    比如(15,9),可以变成(15,18),此时他们的差值为3而不是6。这样太武断了,且没有说服力很强的论证,看起来就不像答案。

  • 对于第二中转圈方法,我将小于C/2的 数字+C,最后用max-min

    比如1 4 6 8 9,c=10

    此时为(14-6=8),这样并不是最优的,(11-4=7才是)。之前遇到过相似题,当时按这个思路写对了,复杂。

    问题应该这样解决:

  • c=__gcd(a,b)

最终数组肯定是由多个a,b相加得到,可以表示为 c i = f a + f b + c i c_i=fa+fb+c_i ci=fa+fb+ci

c i = k c + b c_i=kc+b ci=kc+b

  • w[i-1]+c-w[i]

这样将每一个i,作为开端,前面的数字作为末尾。遍历得出最小

最终答案有理有据,而我的武断猜想也很重要

代码

void solve()
{int n,a,b,ans;cin>>n>>a>>b;int c=__gcd(a,b);fir(i,1,n){cin>>w[i];w[i]%=c;}sort(w,w+n+1);ans=w[n]-w[1];//1fir(i,1,n){ans=min(ans,w[i-1]+c-w[i]);//2}cout<<ans<<'\n';
}

相关文章:

9.11 codeforces Div 2

文章目录 9.11 Div 2A. Doras Set&#xff08;删除三个互质数&#xff09;思路代码 B. Index and Maximum Value&#xff08;范围加减1求max&#xff09;思路代码 C. Dora and C(加a/b&#xff0c;最小化极差)思路代码 9.11 Div 2 Dashboard - Codeforces Round 969 (Div. 2) …...

二级菜单的两种思路(完成部分)

第一种 <el-form ref"formRef" :model"form" :rules"rules" label-width"120px"><el-form-item label"类型" prop"type"><el-select v-model"form.type" placeholder"请选择类型&q…...

【机器学习导引】ch2-模型评估与选择

文章目录 经验误差与过拟合 &#xff08;Empirical error &overfitting&#xff09;1. **均方误差&#xff08;Mean Squared Error, MSE&#xff09;**2. **均方根误差&#xff08;Root Mean Squared Error, RMSE&#xff09;**3. **平均绝对误差&#xff08;Mean Absolute…...

二开ihoneyBakFileScan备份扫描

优点&#xff1a;可以扫描根据域名生成的扫描备份的扫描工具 二开部分&#xff1a;默认网址到字典&#xff08;容易被封&#xff09;&#xff0c;二开字典到网址&#xff08;类似test404备份扫描规则&#xff09;&#xff0c;同时把被封不能扫描的网址保存到waf_url.txt 中&am…...

leetcode21. 合并两个有序链表

思路&#xff1a; 用一个新链表来表示合并后的有序链表&#xff0c; 每次比较两个链表&#xff0c;将较小的那个结点存储至新链表中 # Definition for singly-linked list. # class ListNode(object): # def __init__(self, val0, nextNone): # self.val val # …...

搭建 WordPress 及常见问题与解决办法

浪浪云活动链接 &#xff1a;https://langlangy.cn/?i8afa52 文章目录 环境准备安装 LAMP 堆栈 (Linux, Apache, MySQL, PHP)配置 MySQL 数据库 安装 WordPress配置 WordPress常见问题及解决办法数据库连接错误白屏问题插件或主题冲突内存限制错误 本文旨在介绍如何在服务器上…...

《ORANGE‘s 一个操作系统的实现》--保护模式进阶

保护模式进阶 大内存读写 GDT段 ;GDT [SECTION .gdt] ; 段基址, 段界限 , 属性 LABEL_GDT: Descriptor 0, 0, 0 ; 空描述符 LABEL_DESC_NORMAL: Descriptor 0, 0ffffh, DA_DRW ; Normal 描…...

【可变参模板】可变参类模板

可变参类模板也和可变参函数模板一样&#xff0c;允许模板定义含有0到多个&#xff08;任意个&#xff09;模板参数。可变参类模板参数包的展开方式有多种&#xff0c;以下介绍几种常见的方法。 一、递归继承展开 1.1类型模板参数包的展开 首先先看下面的代码&#xff1a; /…...

Linux 递归删除大量的文件

一般情况下 在 Ubuntu 中&#xff0c;递归删除大量文件和文件夹可以通过以下几种方式快速完成。常用的方法是使用 rm 命令&#xff0c;配合一些适当的选项来提高删除速度和效率。 1. 使用 rm 命令递归删除 最常见的方式是使用 rm 命令的递归选项 -r 来删除目录及其所有内容。…...

设计一个算法,找出由str1和str2所指向两个链表共同后缀的起始位置

假定采用带头结点的单链表保存单词&#xff0c;当两个单词有相同的后缀时&#xff0c;则可共享相同的后缀存储空间&#xff0c;例如&#xff0c;’loading’和’being’的存储映像如下图所示。 设str1和str2分别指向两个单词所在单链表的头结点&#xff0c;链表结点结构为 data…...

Python中如何判断一个变量是否为None

在Python中&#xff0c;判断一个变量是否为None是一个常见的需求&#xff0c;特别是在处理可选值、默认值或者是在函数返回结果可能不存在时。虽然这个操作本身相对简单&#xff0c;但围绕它的讨论可以扩展到Python的哲学、类型系统、以及如何在不同场景下优雅地处理None值。 …...

表观遗传系列1:DNA 甲基化以及组蛋白修饰

1. 表观遗传 表观遗传信息很多为化学修饰&#xff0c;包括 DNA 甲基化以及组蛋白修饰&#xff0c;即DNA或蛋白可以通过化学修饰添加附加信息。 DNA位于染色质&#xff08;可视为微环境&#xff09;中&#xff0c;并不是裸露的&#xff0c;因此DNA分子研究需要跟所处环境结合起…...

Android 跳转至各大应用商店应用详情页

测试通过机型品牌&#xff1a; 华为、小米、红米、OPPO、一加、Realme、VIVO、IQOO、荣耀、魅族、三星 import android.content.ActivityNotFoundException; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android.content.pm.PackageInfo; import …...

Pywinauto鼠标操作指南

Pywinauto是一个强大的Python库&#xff0c;用于自动化Windows桌面应用程序的测试。它提供了一系列工具和API来模拟用户输入&#xff0c;包括键盘、鼠标事件&#xff0c;以及与各种窗口控件交互的能力。本文将详细介绍如何使用Pywinauto来执行鼠标操作&#xff0c;并通过一些示…...

VRAY云渲染动画怎么都是图片?

动画实际上是由一系列连续的静态图像&#xff08;帧&#xff09;组成的&#xff0c;当这些帧快速连续播放时&#xff0c;就形成了动画效果。每一帧都是一个单独的图片&#xff0c;需要单独渲染。 云渲染农场的工作方式&#xff1a; 1、用户将3D场景文件和动画设置上传到云渲染…...

共享内存(C语言)

目录 一、引言 二、共享内存概述 1.什么是共享内存 2.共享内存的优势 三、共享内存的实现 1.创建共享内存 2.关联共享内存 3.访问共享内存 4.解除共享内存关联 5.删除共享内存 四、共享内存应用实例 五、总结 本文将深入探讨C语言中的共享内存技术&#xff0c;介绍其原理、…...

《JavaEE进阶》----16.<Mybatis简介、操作步骤、相关配置>

本篇博客讲记录&#xff1a; 1.回顾MySQL的JDBC操作 2..Mybatis简介、Mybatis操作数据库的步骤 3.Mybatis 相关日志的配置&#xff08;日志的配置、驼峰自动转换的配置&#xff09; 前言 之前学习应用分层时我们知道Web应用程序一般分为三层&#xff0c;Controller、Service、D…...

HuggingFists算子能力扩展-PythonScript

HuggingFists作为一个低代码平台&#xff0c;很多朋友会关心如何扩展平台算子能力。扩展平台尚不支持的算子功能。本文就介绍一种通过脚本算子扩展算子能力的解决方案。 HuggingFists支持Python和Javascript两种脚语言的算子。两种语言的使用方式相同&#xff0c;使用者可以任选…...

WInform记录的添加和显示

1、程序 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms;namespace ComboBoxApp {public part…...

★ C++基础篇 ★ string类的实现

Ciallo&#xff5e;(∠・ω< )⌒☆ ~ 今天&#xff0c;我将继续和大家一起学习C基础篇第五章下篇----string类的模拟实现 ~ 上篇&#xff1a;★ C基础篇 ★ string类-CSDN博客 C基础篇专栏&#xff1a;★ C基础篇 ★_椎名澄嵐的博客-CSDN博客 目录 一 基础结构 二 迭代器 …...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分

一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计&#xff0c;提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合&#xff1a;各模块职责清晰&#xff0c;便于独立开发…...

Linux --进程控制

本文从以下五个方面来初步认识进程控制&#xff1a; 目录 进程创建 进程终止 进程等待 进程替换 模拟实现一个微型shell 进程创建 在Linux系统中我们可以在一个进程使用系统调用fork()来创建子进程&#xff0c;创建出来的进程就是子进程&#xff0c;原来的进程为父进程。…...

PAN/FPN

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...

Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道

在上一章节中&#xff0c;我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道&#xff0c;它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好&#xff0…...

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...

毫米波雷达基础理论(3D+4D)

3D、4D毫米波雷达基础知识及厂商选型 PreView : https://mp.weixin.qq.com/s/bQkju4r6med7I3TBGJI_bQ 1. FMCW毫米波雷达基础知识 主要参考博文&#xff1a; 一文入门汽车毫米波雷达基本原理 &#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/_EN7A5lKcz2Eh8dLnjE19w 毫米波雷达基础…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

Oracle11g安装包

Oracle 11g安装包 适用于windows系统&#xff0c;64位 下载路径 oracle 11g 安装包...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上&#xff0c;对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...