牛客练习赛6 A 【二分】

本文介绍了一个有趣的算法问题——猴子吃香蕉。该问题涉及数学建模和算法设计,通过输入猴子的数量、特定参数以及时间限制来计算猴子们在规定时间内总共能吃多少小时的香蕉。


题目描述

有n只猴子,第i只猴子每过xi小时会连续吃香蕉yi小时。猴子从第二次开始每次休息结束后这只猴子连续吃香蕉的时间会增加zi小时。

给定n只猴子,每一只的xi,yi,zi,以及时间t,求在前t小时中,所有猴子共吃了多少小时。
 对于一只猴子来说是这样的:
从第1小时开始: 
休息xi小时( 1 -> xi ) 
吃yi小时( xi + 1 -> xi + y)
休息xi小时
吃yi+zi小时
休息xi小时
吃yi+zi+zi小时
......

输入描述:

第一行两个数n和t;

之后n行,第i+1行每行三个数xi,yi,zi.

输出描述:

一行一个数表示答案.
示例1

输入

10 100000000
1 0 0
1 0 5
1 2 2
1 2 8
1 3 0
1 5 0
1 5 2
1 5 5
1 7 0
1 8 3

输出

845787522

说明

每只猴子分别吃了0,99993675,99990000,99994999,75000000,83333333,99990002,99993676,87500000,99991837小时
示例2

输入

1 233333
233 233 233

输出

223081

说明

那只猴子吃了223081小时

备注:

对于100%的数据:
0 <= n <= 100000
0 <= t <= 2000000000
x + y + z > 0
0 <= x , y , z <= 2000000000



#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,m;
long long check( long long x,long long y,long long z)
{
     long long l=0,r=m,mid,s;
    while(l<=r)
    {
        mid=(l+r)/2;
        s=mid*y+mid*(mid-1)/2*z+mid*x;
        //cout<<"sad  "<<s<<endl;
        if( s<=m&&s>0 )
        {
            l=mid+1;
        }
        else
            r=mid-1;
    }
    return l-1;
}

int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        long long ans=0;
        long long x,y,z;
        for(long long i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>x>>y>>z;
            long long mid=check(x,y,z);
            cout<<mid<<endl;
            //cout<<mid<<endl;
            long long s=m-(mid*y+mid*(mid-1)/2*z+(mid)*x);
            if(s>=x)
            {
                ans+=m-(mid+1)*x;
            }
            else
            {
                ans+=mid*y+mid*(mid-1)/2*z;
            }

        }
        cout<<ans<<endl;
    }
}




AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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