Jzoj4210 我才不是萝莉控呢

NU1680无线充电接收器在TWS耳机中的应用实战:I2C调压与QI协议适配 本文详细解析了NU1680无线充电接收器在TWS耳机充电仓设计中的应用实战。重点阐述了其无固件设计、I2C接口动态调压功能如何解决不同QI协议发射器的兼容性难题,并分享了硬件设计、PCB布局、与发射端联调及安全测试等关键环节的实践经验,助力开发者快速实现稳定高效的无线充电方案。 阅读详情
小Y:“小R你是萝莉控吗。”小R:“...” 
为了避免这个尴尬的话题,小R决定给小Y做一道题。
有一个长度为n的正整数数组A,满足艾> =艾+ 1,现在构造一个数组B,令的Bi = ΣA[j] (j∈[i,n])。
现在,有一个N * N的网格图,左下角坐标是(1,1),右上角坐标是(N,N)。有一个小SB正在坐标为(n,1)的位置,每一时刻,如果他现在在(x,y),他可以选择走到(x?-1,y + 1)或者(x, + 1)div 2),如果选择后者,他要支付Bx的代价。

现在他想走到(1,1),你可以告诉他他支付的代价最少是多少吗?注意在任何时候他都不能离开这个网格图。

因为我不是萝莉控所以这道题我开始并没有做出来

好的先来做50分做法,我们搞一个dp,f[i][j]表示走到i,j的代价

随便搞一下转移:f[i][j]->f[i-1][j+1],f[i][j]+b[i]->f[i][(j+1)/2]

好的接下来讲一些不太相关的东西:

哈夫曼树

这种东西相信大家都应该知道怎么快速构建,一个堆就好了

but这个东西有一种非常鬼畜的解法

我们还是用dp,先将所有的数字从大到小排序

令f[i][j]表示当前的树已经选入了i个数,还有j个空位的状态

那么我们考虑两种转移

1.在空位插入第i+1个数,那么代价就是d*a[i+1]

2.将所有的空位建立2子节点(因为要符合哈夫曼树的性质),代价为0

发现这样需要多一个状态d,非常不好,我们将转移改成以下形式


1.在空位插入第i+1个数,代价为0

2.将所有的空位建立2子节点(因为要符合哈夫曼树的性质),代价为Σa[i+1..n]

容易发现二者等价

写成方程式看看?

f[i][j]->f[i+1][j-1]

f[i][j]->f[i][j*2]+Σa[i+1..n]

发现和上面那个问题的形式是一样的

做完了,两者等价,所以答案就是A的哈夫曼树树根权值

#include<queue>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int T,n; long long ans=0; 
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
int _18520(){
	scanf("%d",&n); ans=0;
	for(int x,i=1;i<=n;++i){
		scanf("%d",&x);
		q.push(x);
	}
	for(int x,i=n;i>1;--i){
		x=q.top(); q.pop();
		x+=q.top(); q.pop();
		q.push(x); ans+=x; 
	}
	printf("%lld\n",ans); q.pop();
}
int main(){
	for(scanf("%d",&T);T--;_18520());
}
神经影像和人类基因组关联分析的实践过程 现代全脑转录图谱为研究脑组织的分子相关性提供了前所未有的机会,可以使用无创神经成像进行量化。然而,将神经影像学数据与转录组测量相结合并不是直截了当的,需要仔细考虑才能做出有效的推断。在本文中,我们回顾了最近的研究工作,探讨了不同的方法选择如何影响成像转录组学分析的三个主要阶段,包括1)转录图谱数据的处理;2)将转录测量与独立衍生的神经影像学表型相关联;3)通过基因富集分析评估鉴定的关联的功能意义。我们的目标是为这个快速发展的领域促进标准化和可复制方法的发展。 阅读详情

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