2020.07.18【NOIP提高组】模拟反思与总结

昨天有点膨胀,今天就会翻车。——我太弱了!
今天我比得不好,只能够想到大致的思路,但是在实现方面还是有很大的差距。
【T1】
Description
我看到第一眼,就觉得T1很简单,就简简单单地打了个dp过了样例就交了。孰不知,T1没有这么简单,还是有一些情况没有考虑到。以后比赛也一定要周全地考虑。

解法:先对于每一个蛋糕,使它的 ,然后在根据 为第一关键字进行排序。拍完序后,枚举h,先把1~h的蛋糕以 为关键字丢进一个小根堆。然后扫一遍h+1~n,每一次把堆顶弹出,把当前的蛋糕i丢进堆里,并更新答案。

期望得分:100
实际得分:20
【T2】
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一道很乱的字符串+判断的题目。不难,但是调了我很久才调出来,尤其是C++我对于字符串不是很熟悉。以后要在好好看一下C++的字符串。对于多判断的题目要细心检查。

铭记一点:不能轻易相信样例!

结果还是WA了……
期望得分:100
实际得分:0
【T3】
Description
比赛时就有点大致方向,结果跟正解一毛一样,但是在实现方面我确实不行,想不到dp如何转移,弄出方案数后又要怎么办,直到现在我才搞明白。只能够打暴力。

解法:首先,我们设一个状态 表示在放i这个数,有j对逆序对的序列的方案数。因为我们知道把第i个数插入i-1个数的排列,最多可以产生i-1对逆序对,最少则一对也没有。

就可以得出状态转移方程:f[i][j]=f[i-1][0]+……+f[i-1][j-i+1]
如果 则直接跳过。

然后,枚举每一个排列,每一个位置,如果 , 指的是比i要小的数的个数,那么第i个位置就可以填 ,然后更新s数组, ,否则第i个位置就不可以填 ,然后 要减掉不必要的方案。

期望分数:20
实际分数:20
【T4】Wait……

内容概要:本文为中国信息通信研究院发布的《2024年大模型落地路线图研究报告》,旨在梳理大模型应用落地的共性需求和关键要素,为大模型赋能各行业提供参考。报告重点介绍了大模型应用落地的四个重要阶段——现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理,归纳了八个关键步骤,包括能力分析、需求挖掘、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估、运维监测和运营管理。报告详细分析了大模型在基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信五个层面应重点关注的发展要素和亟待解决的问题。此外,报告还探讨了大模型在金融、工业、教育、医疗、政务等行业的具体应用场景及其带来的降本增效、提质增效等优势。最后,报告展望了大模型的发展趋势,强调了架构优化、行业数字化转型和可信发展的必要性。 适合人群:具备一定技术背景,特别是从事人工智能、大数据、云计算等领域工作的研发人员、管理人员和技术决策者。 使用场景及目标:①帮助企业和机构评估自身大模型应用的基础条件,明确业务转型需求;②指导大模型建设方案的设计和实施,确保技术选型的科学性和合理性;③提供应用部署和效能评估的具体方法,确保大模型在实际应用中的稳定性和高效性;④建立健全大模型的运营管理体系,保障业务的高效稳定开展。 其他说明:报告强调了大模型在推动各行业数字化转型中的重要作用,提出了未来大模型发展的重点方向,如架构优化、技术应用和可信发展。报告还呼吁社会各界共同关注大模型的安全可信问题,确保其人类价值观的对齐,推动大模型的健康发展。
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