【CF103D】Time to Raid Cowavans

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题目

题目链接:https://codeforces.com/problemset/problem/103/D
给一个序列 aaa ,mmm 次询问,每次询问给出 t,kt, kt,k 。求 at+at+k+at+2k+⋯+at+pka_t + a_{t+k}+a_{t+2k}+\cdots+a_{t+pk}at​+at+k​+at+2k​+⋯+at+pk​ 其中 t+pk≤nt+pk \leq nt+pk≤n 且 t+(p+1)k>nt+(p+1)k > nt+(p+1)k>n。
n,m≤300000,ai≤109n,m \leq 300000,a_i \leq 10^9n,m≤300000,ai​≤109。

思路

一眼题吧。
考虑一个阈值 ttt,对于 k≤tk\leq tk≤t 的询问,O(tn)O(tn)O(tn) 预处理出来然后 O(1)O(1)O(1) 回答,对于 k>tk>tk>t 的询问,直接 O(nt)O(\frac{n}{t})O(tn​) 回答。
取 t=n≈350t=\sqrt{n}\approx 350t=n​≈350,时间复杂度为 O(mn)O(m\sqrt{n})O(mn​)。把询问离线一下就可以做到空间复杂度 O(n)O(n)O(n)。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int N=301000,M=550;
int n,m,a[N];
ll sum[N],ans[N];

struct node
{
	int x,y,id;
}b[N];

bool cmp(node x,node y)
{
	return x.y<y.y;
}

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for (int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	scanf("%d",&m);
	for (int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d",&b[i].x,&b[i].y);
		b[i].id=i;
	}
	sort(b+1,b+1+m,cmp);
	for (int i=1;i<=m;i++)
		if (b[i].y<=M)
		{
			if (b[i].y!=b[i-1].y)
				for (int j=n;j>=1;j--)
					sum[j]=sum[j+b[i].y]+a[j];
			ans[b[i].id]=sum[b[i].x];
		}
		else
		{
			for (int j=b[i].x;j<=n;j+=b[i].y)
				ans[b[i].id]+=a[j];
		}
	for (int i=1;i<=m;i++)
		printf("%lld\n",ans[i]);
	return 0;
}
人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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