2022年6月14日模拟赛题解与总结

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这篇博客探讨了多种算法优化策略，如二分查找、优先队列的应用和暴力解法的优化。作者通过实例解析了滚动数组和数据特点优化，并提到了可能涉及的倍增数组结构，如ST表。此外，还讨论了一种数学问题的暴力解法，通过周期优化将复杂度降低到(O(nlog n))，并使用bitset避免了潜在的内存限制问题。

ABC212

T1

过

T2

二分查找

T3

用优先队列优化，整体操作很好想

T4

设 \(f_i\) 表示\(1\)到\(i\)的方案数(滚动数组)，根据数据特点优化(整体减空白)

T5

打了暴力，应该是某种倍增数组结构(大概是ST表)

binbin用本题甩了我十分

T6

数学题，打暴力，利用周期优化成 \(O(n\log n)\)，我用了一个bitset，感觉不会MLE(如果真MLE就来锤我)

DengDuckOI
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文章目录2022年“5校联盟”蓝桥杯软件大赛训练赛18 - 题解问题 A: 毛遂自荐题目描述输入描述输出描述样例一输入输出题目分析AC代码问题 B: 毛遂自荐2题目描述输入描述输出描述样例一输入输出题目分析AC代码问题 C: 我的世界输入描述输出描述样例一输入输出题目分析AC代码问题 D: 图-节点的最早发生时间问题 E: 图-节点的最迟发生时间问题 F: 图-边的最早发生时间问题 G: Bob和Alice(1)输入描述输出描述样例一输入输出题目分析AC代码问题 H: Bob和Alice(2)输入描述输出.
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填空题 A: 九进制转十进制 九进制正整数 (2022)9转换成十进制等于多少？ 答案 1478 AC代码 #include<iostream> #include<cmath> #define endl '\n' #define pii pair<int, int> #define ios ios::sync_with_stdio(false) #define tie cin.tie(NULL),cout.tie(NULL) using namespace std; c
【2022天梯赛模拟赛】 题解(主python，261）
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2022天梯赛题解，主python，能261分 前几天不是刚模拟赛完吗，这次模拟赛pythonL1很多超时是我没想到的，快正赛了，赶紧把模拟赛题从头到尾过一遍，看一下没拿满分的问题出在哪里… 折腾了一天终于能做的都做了理解了，为了加深记忆这边自己稍微记录一下，愿共勉。 L1-1:自动编程 思路：python的f字符串直接输出就行，签到题 a = input() print(f"print({a})") L1-2 太神奇了 思路：输入的两个数字a,b，输出a + b - 1即可 a, b = map(in
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前面几个题比较简单，不加题解了，后面几个题目附上文字题解。 …实际上后面几个题解也写的比较简单，懒了… ps: 代码大部分是比赛的时候写的，有几个题目写的比较搓，大佬见谅。 L1-1 自动编程 (5 分) 输出语句是每个程序员首先要掌握的语句。Python 的输出语句很简单，只要写一个 print(X) 即可，其中 X 是需要输出的内容。 本题就请你写一个自动编程机，对任何一个要输出的整数 N，给出输出这个整数的 Python 语句。 输入格式： 输入给出一个不超过 105 的正整数。 输出格式： 在一
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哲哲最近在玩一个游戏，击杀怪物能获得金币 —— 这里记击杀第 i 个怪物获得的金币数量为 Pi。然而这个游戏允许拥有的金币数量是有上限的，当超过时，超过上限的部分就会被系统光明正大地吃掉，哲哲就拿不到了。为了不浪费金币，哲哲决定，当下一个要击杀的怪物可获得的金币会导致自己拥有的金币数量超过上限时，就去消费一次，把自己已有的金币全部用完。现在给定哲哲将要击杀的一系列怪物对应的金币数量，请你计算一下哲哲去消费了几次。输入格式: 输入第一行是两个整数 N,M （1≤N≤1e3 ,1≤M≤1e6），表示击杀的怪物数
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基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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