【集训Day1】 Dwarves line up

AOI检测总误判?五大常见问题与实战解决方案 通过对图像质量、检测程序、外界干扰、算法优化以及设备维护和校准的全面把控,企业可以有效降低误判率,提升AOI检测的准确性和可靠性,为工业生产提供更有力的质量保障。表现描述:在AOI检测时,元器件字符因印刷颜色深浅、模糊或受到灰尘干扰等差异,再加上元件库参数未根据实际生产优化,会使系统误将合格元件判定为不合格,严重影响生产效益和产品质量。优化元件库:着重检测关键差异字符,如型号编码等关键信息,剔除不必要字符的检测项,减少干扰,专注于关键识别的准确性。检测时,根据物料信息动态更新检测参数,使系统适应物料变化。 阅读详情

Dwarves line up


在这里插入图片描述

解题思路

用线段树维护每个人当前的位置的区间最大值和最小值,查询时若区间的长度和位置的最大值与最小值的差相对,则已经形成。

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

int n,m;
int a[200010];

struct abc{
	int maxn,minn;
}tree[800010];

abc mix(abc a,abc b)
{
	return (abc){max(a.maxn,b.maxn),min(a.minn,b.minn)};
}

void in(int num,int l,int r,int x,int a)
{
	tree[num].maxn=max(tree[num].maxn,a);
	tree[num].minn=min(tree[num].minn,a);
	if(l==r)
		return;
	int mid=(l+r)/2;
	if(x<=mid)
		in(num*2,l,mid,x,a);
	else
		in(num*2+1,mid+1,r,x,a);
}

void chang(int num,int l,int r,int x,int a)
{
	if(l==r)
	{
		tree[num]=(abc){a,a};
		return;
	}
	int mid=(l+r)/2;
	if(x<=mid)
		chang(num*2,l,mid,x,a);
	else
		chang(num*2+1,mid+1,r,x,a);
	tree[num].maxn=max(tree[num*2].maxn,tree[num*2+1].maxn);
	tree[num].minn=min(tree[num*2].minn,tree[num*2+1].minn);
}

abc fd(int num,int l,int r,int a,int b)
{
	if(l==a&&r==b)
		return tree[num];
	int mid=(l+r)/2;
	if(b<=mid)
		return fd(num*2,l,mid,a,b);
	else if(a>mid)
		return fd(num*2+1,mid+1,r,a,b);
	else
		return mix(fd(num*2,l,mid,a,mid),fd(num*2+1,mid+1,r,mid+1,b));
}

int main()
{
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=n*4;i++) tree[i].minn=0x3f3f3f3f;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i]);
		in(1,1,n,a[i],i);
	}
	while(m--)
	{
		int	x,y,z;
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		if(x==1)
		{
			chang(1,1,n,a[z],y);
			chang(1,1,n,a[y],z);
			swap(a[z],a[y]);
		}
		else
		{
			abc t=fd(1,1,n,y,z);
			if(t.maxn-t.minn==z-y)
				printf("YES\n");
			else
				printf("NO\n");
		}
	}
}
Exploring Automated Distractor Generation for Math Multiple-choice Questions via Large Language Mode 多项选择题(MCQ)在几乎所有级别的教育中都无处不在,因为它们易于管理、评分,并且是评估和实践中可靠的格式。MCQ最重要的方面之一是干扰因素,即旨在针对真实学生常见错误或误解的不正确选项。迄今为止,对于教师和学习内容设计师来说,制作高质量的干扰物的任务在很大程度上仍然是一个劳动和时间密集型的过程,其可扩展性有限。在这项工作中,我们研究了数学MCQ领域的自动干扰物生成任务,并探索了从上下文学习到微调的各种基于大型语言模型(LLM)的方法。 阅读详情

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