Codeforces Round #490 (Div. 3) C. Alphabetic Removals

Dify+工作流,通过多模态实现发票自动识别 上个章节我们用Dify实现了基于本地知识库的聊天助手,本节我们通过工作流 ,可视化界面快速构建复杂的工作流和自动化流程。结合 OCR(光学字符识别)技术和工作流引擎,可以实现发票的自动识别、数据提取以及后续的审批流程。本文将详细介绍如何使用 Dify 和工作流来实现发票的自动识别与审批。 阅读详情

1,题目描述:

C,按字母序列删除。
给你一个长度为n的由小写字母组成的字符串s。P想要删除k个字母从s字符串中。
P用下面描述的算法k次:
*如果存在‘a’就删除最左边出现的那个病停止计算,否则进行下一项
*如果存在‘b’就删除最左边出现的那个病停止计算,否则进行下一项
*…….
*删除最左边出现的‘z’,并停止计算。
这个算法每次只能从字符串中,删除一个字符串。P操作k次,因为删除k个字母。
帮助P找到最终的结果字符串。
输入:
第一行包括两个整数n和k(1~4e5)字符串的长度和P可以删除的字符数。
第二行是字符串s
输出:
输出P删除k个字符后最终得到的结果。
如果字符串是空的,允许不输出任何东西或者输出空的一行。

2,题目链接: ##http://codeforces.com/contest/999/problem/C

3,通过的代码:

1.(自己的代码)
代码注释:
*用二维int数组a存每个字母出现的位置。每个字母的0坐标位置存该字母的个数。
*共操作k次,从字母a的位置开始标志,如果可以删除就把该字符串中的该位置标记

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
const int N=4e5+6;
int a[30][N],vis[N];
int main(){
    int n,k;cin>>n>>k;
    string str;cin>>str;
    for(int i=0;i<n;i++){
        a[str[i]-'a'][++a[str[i]-'a'][0]]=i;
    }
    for(int i=0;i<26;i++){
        if(k==0)break;
        if(k>=a[i][0]){
            for(int j=1;j<=a[i][0];j++)vis[a[i][j]]=1;k-=a[i][0];
        }else{
            for(int j=1;j<=k;j++)vis[a[i][j]]=1;k=0;
        }
    }
    for(int i=0;i<n;i++)if(!vis[i])cout<<str[i];
    cout<<endl;
}

2.
(大神的代码)

*代码注释:

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,i,j,k,t[500];
string s,q;
int main(){
    cin>>n>>k>>s;
    q=s;
    sort(q.begin(),q.end());
    for(int i=0;i<k;i++)t[q[i]]++;
    for(int i=0;i<n;i++)if(t[s[i]])t[s[i]]--;else cout<<s[i];
}
【系列05】端侧AI:构建与部署高效的本地化AI模型 第4章:模型量化(Quantization) 量化的基本思想是减少模型中用于表示参数和激活值的比特数。在模型训练时,参数通常使用32位浮点数(FP32)进行存储,这提供了高精度,但也消耗大量的内存和计算资源。量化则将这些32位浮点数转换成低比特数表示,通常是8位整数(INT8)。量化的原理可以概括为:对浮点数范围进行校准,并将其映射到更小的整数范围内。例如,将一个FP32的权重(如-1.5到1.5)映射到INT8的范围(-128到127)。在推理过程中,模型将使用这些低精度的整数进行计算,从而大大减少了所需的计算量。量化带来的主要收益减少模型大小。 阅读详情

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