E. Carrots for Rabbits(一种神奇的数列维护技巧)

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

题目

E. Carrots for Rabbits

分析

将每个物品都放到大根堆里,但每个物品有两个信息:长度len、当前被切了几段part。根据这个物品当前状态的贡献作为在堆里位置的依据。贡献由cal函数算出。

注意:一个物品切成x段时,应保证这x段的最长段和最短段的差值尽可能的小。而事实上,可以保证最长段和最短段的差值为1或0。

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define rep(i,j,k) for(int i=j;i<=k;i++)
#define no cout<<"No\n"
#define yes cout<<"Yes\n"
#define pii pair<int, int>
#define pll pair<ll, ll>
#define sol void solve
using namespace std;
int n,k; 
struct node{
    ll len;
    ll part;
};
ll cal(ll le, ll par){
    ll tem=le/par;
    ll mod=le%par;
    ll ans=(par-mod)*tem*tem;
    ans+=mod*(tem+1)*(tem+1);
    return ans;
}
bool operator< (const node &a,const node &b) {
    return cal(a.len, a.part) - cal(a.len, a.part + 1) < cal(b.len, b.part) - cal(b.len, b.part + 1);
}
sol(){
    priority_queue<node> q;
    cin>>n>>k;
    ll x, ans=0;
    rep(i,1,n){
        cin>>x;
        ans+=x*x;
        q.push({x,1});
    }
    node ttt;
    rep(i,1,k-n){
        ttt=q.top();
        q.pop();
        ans -= cal(ttt.len, ttt.part) - cal(ttt.len, ttt.part+1);
        q.push({ttt.len, ttt.part+1});
    }
    cout<<ans;
}
int main(){
    ios_base::sync_with_stdio(false); 
    cin.tie(0); 
    cout.tie(0);
    int t=1;
//    cin>>t;
    while(t--){
        solve();
    }
    return 0;
}
五子棋AI实战:极大极小搜索、Alpha-Beta剪枝与禁手实现 博弈树搜索是双人零和博弈AI的经典决策框架,其核心思想是假设对手最优应对,通过递归遍历走法空间寻找最优解。极大极小搜索配合Alpha-Beta剪枝,能在不影响决策结果的前提下将搜索量降至平方根级别,大幅提升搜索效率。在五子棋场景中,还需处理黑棋禁手规则,包括双三、双四和长连判定,并将其融入搜索框架。评估函数基于棋型识别对局面打分,走法排序和迭代加深进一步优化剪枝效果。这些技术共同构成了一个可运行的五子棋AI,适用于棋类AI入门与博弈搜索实践。 阅读详情

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