Codeforces Round #512 C - Vasya and Golden Ticket

本文介绍了一种通过计算前缀和来判断字符串是否能被有效分割的算法。算法首先计算字符串的前缀和,然后尝试将字符串分割成多个部分,每个部分的前缀和必须能够整除整个字符串的总和。此外,还特别处理了字符串中包含0的情况。

在这里插入图片描述
Examples
input

5
73452

output
YES

input

4
1248

output

NO

水题= =
算一下前缀和,根据总和sum[n],从2->n枚举一下可以分成几段。
假设分成k段,则遍历一下前缀和数组,若有ksum[i]满足sum[i]%(sum[n]/k)==0,则改分割方法可行。
还有就是要特判一下字符0的情况。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cmath>

using namespace std;
int n;
char s[110];
int sum[110];

int solve(int num)
{
    int ans=0;
    int k=sum[n-1]/num;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(s[i]!='0'&&sum[i]%k==0)
            ans++;
    }
    if(ans>=num) return 1;
    else return 0;
}
int main()
{
    int real_num=0;
   scanf("%d",&n);
   scanf("%s",s);
   int x=s[0]-'0';
   sum[0]=x;
   if(x!=0) real_num++;
   for(int i=1;i<n;i++)
   {
       x=s[i]-'0';
       if(x!=0) real_num++;
       sum[i]=sum[i-1]+x;
   }

   int flag=0;
   if(real_num==0) flag=1;
    if(!flag)
    {
        for(int i=2; i<=n; i++)
        {
            if(sum[n-1]%i==0)
            {
                int ans=solve(i);
                if(ans)
                {
                    flag=1;
                    break;
                }

            }
        }
    }

   if(flag) printf("YES\n");
   else printf("NO\n");
   return 0;
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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