noip2022T1

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布
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#算法

博客介绍了一种算法思路，通过维护后缀和数组来表示后j个数的1的总和，遇到数字0则重置。同时枚举字母c的左上角端点，计算j+1后非0数字的和，还涉及字母f在下端点后i+1个位置的1的个数计算，给出了复杂度。

思路：维护一个后缀和数组，表示后j个数的1的总和，若数字为0，则重置。同时枚举字母c的左上角端点，将j+1后非0的数字算和，贡献为h[i][j]*h[k][j]，其中k=i+2，i+1位置为非0，字母f则在下端点的后i+1个位置的1的个数乘以c的方案，贡献为sum*l[i+1][j]，复杂度O(Tn_{​{_{}}^{}})

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【真题T1】[NOIP2022] 种花
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我们可以看出，枚举列的循环显然是无法优化的。但我们枚举了两次行，即x1，x2。我们只枚举x2即可。计算每一列的前缀和，就在“C“型的基础上，再乘以x2的列前缀和，即x2以下还有几个格子。A：因为后者直接覆盖前者了。当然其中有一处和前者有联系。我们发现，在枚举x2时，只需要x2*sum即可。sum就是x1的累加。Q：多测，这里为什么没有清空数组。
[NOIP2022] T1 种花
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一定要记得最后乘 c 和 f。用多个后缀和将时间复杂度维护到。
NOIP 2022 题解
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10-29 741
答案是可以的，因为只有出现所有非特殊栈放满后，才会去找，而下一次再出现这种情况的位置，一定不会和之前重合，所以最多只会循环。再想，C、F 一定是由竖着的线段和横着的线段组成，把它们找到然后计算即可，计算的式子很好推。线段树查询，标记与信息的合并是好做的，关键是标记与标记的合并。左边第一个大于它的数之后，这是一段后缀，我们会进行区间赋值操作，然后将。节点是否建造军营的方案数，发现很难转移，所含的状态太多了。个数放完了，还有一个多出来的数，考虑这个数的归宿。，我们找到在它之后的最先出现在某个栈的底部的数。
NOIP2022游记
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NOIP-2022 题解
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10-29 1026
一眼是计数类的题目，那就要思考怎么计数了这道题目还是很简单的类似于动态规划，只要找到转移的方法就行了，从哪里可以做出来首先先考虑C因为F是C下边随便加一个点所以只要求出C就求出了F。下边来考虑如何求C。注意到他并没有要求上下行一样唯一的要求是C的两个横要隔一行这就是问题的突破点这题很明显的计数计数用到什么?乘法原理加法原理。假设上边的有a个合法的横那考虑这一行每一个合法的横（这里说的不同是长度不同）给答案的贡献是什么?是不是每一个贡献a。
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NOIP2023T1题解
ZengZiTudor的博客
11-23 1162
在本题中，小 S 拥有一个词典，包含nnn个长度均为mmm的不同单词。每个单词由小写字母构成。小 S 可以对词典中的任意单词执行以下操作任意多次（包括不操作）：选择一个单词并交换其中任意两个字符。通过这些操作，小 S 想要确定对于每个单词wiw_iwi​，是否存在一种重排方式使得重排后的wi′w'_iwi′​在字典序上严格小于所有其他重排后的单词wj′j≠iwj′​ji。任务。
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海的那边是什么不重要了，结局可能不如你意，但希望尽你所能.
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算法--位运算
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11-30 474
本文总结了常见的位运算原理及其应用。基础位运算包括左移、右移、按位取反、与或非等操作。重点介绍了位图思想在哈希表优化中的应用，以及提取/删除最右侧1的方法。通过5道LeetCode题目展示了位运算的实际应用：判断字符唯一性（位图优化）、寻找缺失数字（异或运算）、两数之和（无进位相加）、只出现一次数字（位统计）和消失的两个数（分类异或）。这些题目展示了位运算在节省空间、提高效率方面的优势，为解决算法问题提供了新的思路。
湘大头歌程-Ride to Office练习笔记
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11-29 742
Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
进阶数学算法-取石子游戏(ZJOI2009)
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基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
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本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
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【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
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民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
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