Codeforces #1 A

本文分享了一道简单编程题的AC代码实现。通过输入五个整数,计算两组数之和的最大值与最小值之间的差距,并判断是否小于等于给定阈值m,最终输出相应结果或计算差值与m的差距。

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

题目链接

大水题AC代码

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<cstdlib>
#define ll long long
using namespace std;
ll maxn=0,minn=10000000;
ll a,b,c,d,m,ab,ac,bd,cd;
void chazhao()
{
    maxn=max(maxn,ab);
    maxn=max(maxn,bd);
    maxn=max(maxn,cd);
    maxn=max(maxn,ac);
    minn=min(minn,ab);
    minn=min(minn,bd);
    minn=min(minn,cd);
    minn=min(minn,ac);
}
int main()
{
    while(cin>>m>>a>>b>>c>>d)
    {
        maxn=0,minn=100000005;
        ab=a+b;
        bd=b+d;
        ac=a+c;
        cd=c+d;
        chazhao();
        ll cha=maxn-minn;

        if(cha>=m)cout<<"0"<<endl;
        else {
            ll num=m-cha;

            ll en=num*m;
            cout<<en<<endl;
        }
    }
    return 0;
}
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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