2022年牛客基础训练营(一)(H)桶哈希,数学

本文介绍了一种使用哈希桶优化算法的方法,通过减少重复数的处理时间,解决了在给定范围内寻找特定组合的问题。该算法可以有效降低时间复杂度,避免超时。

这道题目是我觉得里面出的一道很好的题目,这道题数据虽然十分无解,但是却又十分误解,虽然O(n^2)复杂度对于1e6确实会TLE,但是我们看看a数据范围的话,我们会发现一件有趣的事,那就是,这里面会有很多重复的数,因此我们就会想到哈希桶,这样我们就可以将1e12转化为1000*1000=1e6,这样就不会超时了

void solve()
{
	ios;
    int n;
    cin>>n;
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        b[a[i]]++;
        
    }
    int res=0;
    
    for(int i=0;i<=1000;i++)
    {
        for(int j=i;j<=1000;j++)
        {
            if(i==j)
            {
                t=b[i]+b[i]*(b[i]-1)/2;
            }
            else
            {
                t=b[i]*b[j];
            }
            res+=t*abs(i+j-1000);
        }
    }
    cout<<res;
    
	
}

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单商户独立运,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
对于2025牛客寒假训练的具体信息,包括介绍、报名时间、地点以及课程安排等细节,在当前提供的资料中没有直接提及。通常情况下,这类活动会提前几个月公布相关信息。 为了获取最准确的信息,建议访问牛客网官方网页或者关注牛客网的社交媒体账号以获得最新的公告和更新。此外,往届的牛客寒假训练般会在网上留下些痕迹,比如参与者的反馈、课程大纲或是相关的技术文章,这些都可以提供定的参考价值。 由于具体详情尚未公开,以下是些可能的情况供参考: - **介绍**:牛客寒假训练通常是面向有兴趣提高编程技能的学生和技术爱好者设计的系列培训课程。参与者可以通过解决实际问题来学习算法技巧和其他计算机科学主题。 - **报名时间**:般来说,报名可能会开放在前的秋季至冬季之间,例如10月至12月期间。具体的日期需要等待官方通知。 - **地点**:考虑到近来远程工作的普及,训练有可能采取线上形式举办;也可能是线上线下相结合的方式,线下部分则会选择在中国的主要城市举行。 - **课程安排**:以往的经验表明,课程内容涵盖从基础知识到高级话题的不同层次,并且会有实战练习环节帮助学员巩固所学的知识点。每天的日程表上除了授课之外还设有答疑时间和自由讨论时段。 请注意以上只是基于历史模式推测而来,确切的消息应该参照官方网站发布的最新资讯为准。
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