[JZOJ3578] Adriatic

本文探讨在一个M×M的网格图中,给定N个不同位置的点,如何计算从每个点出发到其它所有点的最短路径之和。通过将平面划分为四个区域并利用递归思想来寻找最优路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

M×M的网格图中,有N个点,每个点位置(xi,yi)各不相同,
两个点之间可以一步到达,当且仅当xi<xj,yi<yj 或者 xi>xj,yi>yj
问每个点作为起点,到每个点距离的和分别是多少。

Constraint

N2.5×105

M2.5×103

Analysis

考虑某一个点作为起点,把平面分成四个部分,右上和左下的点可以一步到达,
现在只考虑左上的点,它有两种方式,一种是在右边找一个最高的点,一种是在
下边找一个最左的点,找出这样的两个点,就会把左上的区域变得更小,那我们
fx,y(x,y)是右下角时,所包含区域的答案,显然有式子
fx,y=cntx,y+fnx,ny,然后右下的点也同理。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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