FATE

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2159

FATE

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 15927    Accepted Submission(s): 7515


Problem Description
最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏,为了得到极品装备,xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感,但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是,xhd升掉最后一级还需n的经验值,xhd还留有m的忍耐度,每杀一个怪xhd会得到相应的经验,并减掉相应的忍耐度。当忍耐度降到0或者0以下时,xhd就不会玩这游戏。xhd还说了他最多只杀s只怪。请问他能升掉这最后一级吗?
 

Input
输入数据有多组,对于每组数据第一行输入n,m,k,s(0 < n,m,k,s < 100)四个正整数。分别表示还需的经验值,保留的忍耐度,怪的种数和最多的杀怪数。接下来输入k行数据。每行数据输入两个正整数a,b(0 < a,b < 20);分别表示杀掉一只这种怪xhd会得到的经验值和会减掉的忍耐度。(每种怪都有无数个)
 

Output
输出升完这级还能保留的最大忍耐度,如果无法升完这级输出-1。
 

Sample Input
  
10 10 1 10 1 1 10 10 1 9 1 1 9 10 2 10 1 1 2 2
 

Sample Output
  
0 -1 1
 

Author
Xhd
 

Source

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,k,s,ni,mi,dp[101][101];
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&k,&s))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=0;i<k;i++)
        {
            scanf("%d%d",&ni,&mi);
            for(int j=mi;j<=m;j++)
            {
                for(int l=1;l<=s;l++)
                {
                    dp[j][l]=max(dp[j-mi][l-1]+ni,dp[j][l]);//忍耐度为j 杀l只小怪时,最大经验;
                }
            }
        }
        if(dp[m][s]>=n)
        {
            for(int i=0;i<=m;i++)
            {
                if(dp[i][s]>=n)
                {
                    printf("%d\n",m-i);
                    break;
                }
            }
        }
        else
            printf("-1\n");
    }
    return 0;
}


### FATE Framework Introduction Federated AI Technology Enabler (FATE) 是一个开源项目,旨在提供安全联邦学习的解决方案。它支持多方参与的安全计算协议,在保护数据隐私的同时实现模型训练和推理功能[^2]。 #### 主要特点 - **安全性**:通过同态加密和其他密码学技术保障数据传输过程中的隐私。 - **灵活性**:允许开发者自定义算法并集成到现有系统中。 - **高效性**:优化通信开销与计算效率,适用于大规模分布式环境下的应用需求[^3]。 以下是安装Python版本所需依赖项以及基本配置方法: ```bash pip install fate-client==1.7.0rc1 ``` 对于更复杂的部署场景,则需参照官方文档完成Kubernetes集群设置及相关服务初始化工作。 ```python from federatedml.framework.homo.procedure import aggregator # 初始化聚合器实例 agg = aggregator.ClientAggregator() def secure_aggregate(data): encrypted_data = agg.encrypt(data) aggregated_result = agg.aggregate(encrypted_data) decrypted_result = agg.decrypt(aggregated_result) return decrypted_result ``` 上述代码片段展示了如何利用 `federatedml` 库内的组件来执行一次典型的加法操作,其中涉及到了客户端之间的秘密共享机制以确保存储于各节点上的敏感数值不会被泄露给其他方知晓[^4]。 请注意实际开发过程中还需要考虑诸如网络延迟、硬件资源分配等因素的影响;因此建议深入研究相关资料后再着手实践具体案例分析任务。
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