那些满面红光的岁月(11.20-12.4)

博主在NOIP前总结刷题所犯错误,涉及P3387、P5017等多道题目。错误类型多样,如节点出队未清标记、忘记处理特殊情况、排序错位、忘删调试语句、数组开小、函数无返回值、状态转移条件写错等,希望考场上不再犯。

呃,别误解了呀,满面红光指的是WA啊(

在NOIP前总结一下自己犯的错误,希望考场上不要再犯了吧!

P3387

一个节点出队之后忘记清楚标记。

P5017

忘记处理有人在第000时间就到了的情况。

而且这种情况也不能用全盘加111来处理,不然可能会得到错误的答案。

P2859

①思路没想全,竟然忘记要对一维排序;

②排序之后错位了,没有记录下它原来的位置并把标记打回去。

WA×4 /kk

P4819

当做了SPJ,以为说要精确到666位小数精确到151515位也可以

②思路出了点小问题,它是一个孤立的点当且仅当它连向的所有节点的入度都不是111

③孤立的点只能有111个,应该打在一个标记上最后再减。

CF1101D

①忘删调试语句,WA on test #1
②多次建图忘清空headheadhead数组,TLE on test #4;
③把几个用法类似的变量搞混,WA on Test #4;
④又忘删调试语句,WA on test #1
UNAC×8/kk
太惨了/kk

P2939

分层图的数组开小,主要没关注自己写法与别人写法的不同之处。

P4568

第一次写分层图题,出了一堆问题:

①到了下一个层就不能回来了;
②这是个无向边,注意连边的方法;
③注意节点的编号的上界, 最后更新答案要扫所有的节点;

WA×8 /kk

CF916E

①函数没有返回值,出现UB;
②访问的是一个dfs序为它的节点,而不是访问这个节点的dfsdfsdfs

P1879

二进制状态很多,状态的数量算错。(数组开小)

P2915

十年OI一场空,不开long longlong\ longlong long见祖宗。

CF1446C

咋又忘删了调试语句/kk

P2384

logloglog之和代替大数之积,取底数为222时爆了精度,取101010时没爆。

也不知道为什么,挖个坑找个时候再填吧(在洛谷已发帖求问)/kk

P3810

胡乱按第一维排序,其他维直接炸掉,浑然不知发帖求助/kk

因此WA×3/kk

P6477

不知道自己在干啥,维护了一个lastlastlast数组表示这个数上一次出现的位置,类似一个桶;结果ai≤109a_i≤10^9ai109,全部RE……

遇到这种情况,一定要离散化或使用mapmapmap

ABC155F

把同一个连通块合并了,导致它自己的sizesizesize乘了二。并查集一定要特判啊啊啊!

ABC152F

树上差分各种写挂,忘光了……然后重学了一遍/kk

P6474

剪枝的方法一堆,全忘/kk

谁说搜索的复杂度都是O(玄学)O(玄学)O()的?搜索都是有复杂度的呀!再怎么说也是一个能表达出来的指数级别复杂度啊!如果复杂度是错的,为啥要接着调试呢?

从开始看到这题到A掉这题,提交了不下505050发/kk

P6567

采用二进制拆分优化多重背包,结果估错数组大小(物品数量×log⁡\loglog 单个物品的最大数量 才是对的)。

数组开小的毛病,什么时候才能改啊……QAQ

P6190

这道矩乘题的矩阵构造写挂了……

要知道,这是广义的矩乘,我们想要快速转移的单行矩阵的第一位是目前的最小值,之后的转移绝对不能跟这一维扯上关系,不然凉凉。

当时调了好长时间啊……

P4180

最惨的一次之一/kk

LCALCALCA使用的lglglg数组(即处理出log⁡\loglog的)一定要赋值为log⁡\loglog的值加111!一定要加111不然LCA求的是错的啊啊啊啊啊啊啊啊!

在这里插入图片描述
——洛谷个人主页

中途各种写挂,太多错误了,这里就不赘述了/kk

WA×12/kk

CF1114F

①当这个数值爆了intintintnnnlong longlong\ longlong long时,1<<n是错的,1ll<<n才是对的;
②每次分解质因数+位运算,维护位运算的那个变量竟然每次操作都没有初始化。
/kk

P6189

状态转移的条件写错了/kk 一定要带等啊QAQ 计数题的dpdpdp数组错一步就爆000了呀/kk

P4135

记录在线莫队的那个处理块边界的数组不要开小了啊啊啊!

SP3267

依然是数组开小了/kk

CF1286D&&CF200A

请注意自己代码的常数。

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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