2025年第九届河北省CCPC大学生程序设计竞赛 M.第九届河北省大学生程序设计竞赛 题解

2025CCPC河北省赛解题思路与实战技巧分享 本文深入解析了2025CCPC河北省赛的解题思路与实战技巧。文章从整体策略出发,详细拆解了签到题、模拟题、搜索、贪心、二分答案、动态规划等典型赛题的解法,重点分享了如何运用二分答案与双指针等核心算法高效解题,并强调了扎实的算法功底与清晰的临场策略对比赛成绩的关键作用。 阅读详情
AI摘要

博客针对河北省CCPC大学生程序设计竞赛题目,探讨从n道题中选10 - 13道题,使金、银、铜牌最后一名过题数为pg、ps、pb的问题。因数据量小,采用DFS暴力求解,通过剪枝减少搜索空间,利用sort函数排序判断,给出了AC代码。

题目概述:有n道题目,m个队伍。问是否能从这n道题目中选择10∼13道题目,使 得金、银、铜牌最后一名的过题数为pg,ps,pb。10≤n≤18,m≤200。

//具体截图如下:


解答:由于本题数据量很小,很容易直接想到“暴力”大法,实际上也的确没错。

        现在我们来分析一下时间复杂度,可以利用dfs暴力求出所有组合情况,在dfs部分,我们可以利用剪枝排除无效子集,仅枚举10-13题的组合,以此来大幅度减少搜索空间,并利用exit(0)来终止无效搜索,同时在dfs中我们需要判断所搜结果是否符合题意,故在check函数中我们需利用sort函数来进行排序和判断,时间复杂度有O(mlogm),故总的时间复杂度为O((\sum_{k=10}^{13} \binom{n}{k})*mlogm),可通过所给数据!

//代码已添加注释,方便各位理解

AC代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long 
const int N = 205;
int n, m; //所准备的题目数量与参赛队伍数量
int rkg, rks, rkb; //金银铜最后一名在榜中的位次
int pg, ps, pb; //金银铜最后一名通过的题目数量
string team[N]; //team[1]~team[m] 存储第1~m支队伍的题目通过情况
vector<int> selected; //存储当前已选的题目编号

//检查当前选择的题目组合是否满足条件
bool check() {
    vector<int> passed; //存储各队伍通过的题目数
    for (int i = 1; i <= m; i++) { //遍历所有队伍
        int cnt = 0;
        for (int q : selected) { //q是题目编号
            if (team[i][q - 1] == '1') { //题目编号q对应字符串索引
                cnt++;
            }
        }
        passed.push_back(cnt);
    }
    sort(passed.rbegin(), passed.rend()); //利用反向迭代器来降序排序
    //检查对应位次的通过题目数是否符合要求
    return passed[rkg - 1] == pg && 
           passed[rks - 1] == ps && 
           passed[rkb - 1] == pb;
}

//DFS枚举所有题目组合(x:当前枚举的题目编号,num:已选题目数量)
void dfs(int x, int num) {
    if (x > n) { // 枚举完所有题目
        if (num >= 10 && num <= 13 && check()) { //题目数量合法且条件满足
            cout << num << endl;
            for (int q : selected) cout << q << " ";
            exit(0); //找到解后直接退出程序
        }
        return;
    }
    //剪枝:若剩余题目数无法满足10≤num≤13,直接跳过
    int remain = n - x + 1; // 剩余可选择的题目数
    if (num + remain < 10 || num > 13) return; 
    //不选当前题目x
    dfs(x + 1, num);
    //选当前题目x
    selected.push_back(x);
    dfs(x + 1, num + 1);
    selected.pop_back(); //恢复现场
}

signed main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= m; i++) { /
        cin >> team[i];
    }
    cin >> rkg >> rks >> rkb;
    cin >> pg >> ps >> pb;
    dfs(1, 0); //从第1题开始枚举,已选0题
    cout << -1 << endl; //未找到符合条件的组合
    return 0;
}

由于本蒟蒻实力有限,无法补完所有题的题解,故只能选做且一个一个发题解,望谅解。

最后嘞------求点赞关注!!   !

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JiaWei_ccc
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