纪中集训2020.01.13【NOIP普及组】模拟赛C组总结————My First Time Write Summary

本文是作者参加纪中集训2020.01.13【NOIP普及组】模拟赛C组的总结,分享了在比赛中遇到的四道编程题的解题思路和感受,包括动态规划、数对问题、传纸条的四维DP解法以及双栈排序问题。虽然成绩不理想,但通过比赛,作者认识到了自己在编程知识上的不足,尤其是动态规划的应用。

纪中集训2020.01.13【NOIP普及组】模拟赛C组总结

题目编号 标题
0 【NOIP普及组模拟】取值( numbers.pas/cpp)
1 【NOIP普及组模拟】数对(pairs.pas/cpp )
2 【提高组NOIP2008】传纸条(message.pas/cpp)
3 【提高组NOIP2008】双栈排序 (twostack.pas/c/cpp)

~~巨佬估分:30+100+30+36.4=196.4~
蒟蒻得分:30+10+0+9.1=49.1
崩了!!!
第8,49.1分!!!一共10个人比赛FAQ
在AC代码和WA10分的代码中纠结,幸运的 我自豪的把WA的代码交上去了!
比赛完,巨佬们:啊!我少打了一点,少了个if,忘记附初始值了,差点就AK了!FAQ
蒟蒻(只有我):这个知识点好像还没学,emmmm…

0.【NOIP普及组模拟】取值( numbers.pas/cpp)

题目大意:读入n&m。使得x[1]+x[2]+x[3].......+x[n]=m。使得必须
0<=x[1]<=x[2]<=........x[n]<=m,求(x[1]到x[n])的取法总数 mod 100000007 的值?
样例输入
2
3 2
7 3

样例输出
2
8
 

数据范围限制
对于 10%的数据,1<=n<=m<=10
对于 30%的数据,1<=n<=m<=50
对于 50%的数据,1<=n<=m<=100
对于 100%的数据,T<=20,1<=n<=m<=300
 

分析直接崩了!!!30分,一个递归,看似很水的题目,实际上,还是很水!
正解,巨佬们说不就是个简单附初始值的DP(动态规划)吗?十几分钟就AC了!FAQ实力碾压
正解分析:首先,把对于 100%的数据,T<=20,1<=n<=m<=300,的所有的值都附一个初始值DP式

**f[i,j]:=f[i-1,j]+f[i,j-i];**记得把f[i,0]:=1;
然后直接输出!!!
注意M&N 读入二数的实际意义

附上AC Pascal 代码:

var
        n,x,y:int64;
        i,j,k,sum:longint;
        f:array[-305..305,-305..305]of int64;
begin
        assign(input,'numbers.in');
        reset(input);
        assign(output,'numbers.out');
        rewrite(output);
        readln(n);
        for i:=1 to 305 do
        begin
                f[i,0]:=1;
                for j:=1 to 305 do
                begin
                        f[i,j]:=f[i-1,j]+f[i,j-i];
                end;
        end;
        for i:=1 to n do
        begin
                readln(x,y);
                writeln(f[y,x] mod 100000007);
        end;
        close(input);
        close(output); 
end.

附上AC C++ 代码:

#include<cstdio>
using namespace std;
int t,n,m,k,i,j,f[1001][1001];
int main()
{
   
   
	freopen("numbers.in","r",stdin);
	freopen("numbers.out","w",stdout);
	scanf("%d",&t);
	for (k=1;k<=t;k++)
	{
   
   
		scanf("%d%d",&m,&n);
		for (i=1;i<=n;i++)
			f[i][0]=1;
		for (i=1;i<=n;i++
当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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