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;
    
	
}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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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