牛客周赛 Round 105

牛客周赛 Round 86A-C 来源:牛客网。 阅读详情

A.小苯的xor构造

题目描述

小红喜欢整数 k,他想让小苯构造两个不相等的非负整数,使得两数的异或和等于 k。

请你帮帮小苯。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
void solve() {
    int k;
    cin>>k;
    cout<<0<<" "<<k<<'\n';
}
int main() {
    int t=1;
    // cin >> t;
    while (t--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

B. 小苯的权值计算

题目描述

小苯通过如下步骤计算一个长度为 n 的数组 {a1,a2,…,an}的权值:

计算所有相邻元素的异或和,形成一个长度为 n−1 的新数组 {b1,b2,…,bn−1}。

定义数组 a 的权值为数组 b 的最大公因数。

小红构造了一个长度为 n 且元素均为正整数的数组 {a1,a2,…,an},他想让小苯计算这个数组的权值。

请你帮帮小苯。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
void solve() {
    int n;
    cin>>n;
    vector<int> a(n);
    for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
    int g=0;
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        int x=a[i]^a[i+1];
        g=gcd(g,x);
    }
    cout<<g<<'\n';
}
int main() {
    int t=1;
    // cin >> t;
    while (t--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

C.小苯的01矩阵构造

题目描述

小苯想要构造一个 n 行 n 列、仅由 0 和 1 组成的矩阵,满足:
∙其每行的全部元素的按位异或异或和之和 sumr、每列的全部元素的按位异或异或和之和 sumc 相加恰好为 k
请你帮帮小苯。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
void solve() {
    int n,k;
    cin>>n>>k;
    if(k%2==1){
        cout<<-1<<'\n';
        return;
    }
    int m=k/2;
    if(m>n){
        cout<<-1<<'\n';
        return;
    }
    vector<string> ans(n,string(n,'0'));
    for(int i=0;i<m;i++){
        ans[i][i]='1';
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        cout<<ans[i]<<'\n';
    }
}
int main() {
    int t=1;
    // cin >> t;
    while (t--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

D.小苯的重排构造

题目描述

小苯拿到了一个长为 n、仅由整数 1 或 2 组成的数组 a={a1,a2,…,an}。
现在小红想要让小苯将其重排得到数组 a′={a1′,a2′,…,an′},使得 ∑i=1n−1gcd⁡(ai′,ai+1′)=k。
请你帮帮小苯。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
void solve() {
    int n;
    ll k;
    cin>>n>>k;
    vector<int> a(n);
    int t1=0,t2=0;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>a[i];
        if(a[i]==1) t1++;
        else t2++;
    }                
    int m1 = t2 == 0 ? 0 : t2 - 1;
    int m2 = max(0,(t2-1)-t1);          
    ll ne=k-n+1; 
    if(ne < 0 || ne > m1 || ne < m2) {
        cout << -1 << '\n';
        return;
    } 
    int r = t2 == 0 ? 0 : (t2 - 1) - ne; 
    vector<int> res;
    if (t2 == 0) {
        res.assign(t1, 1);
    } else {
        for (int i = 0; i < t2; i++) {
            res.push_back(2);
            if (i < r) {
                res.push_back(1);
            }
        }
        for (int i = 0; i < t1 - r; i++) res.push_back(1);
    } 
    for (int i=0;i<n;i++) {
        if(i) cout<<' ';
        cout<<res[i];
    }
    cout<<'\n';     
}
int main() {
    int t=1;
    // cin >> t;
    while (t--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

E.小苯的xor图

小苯拿到了一个由 n 个顶点、m 条无向边组成的简单连通图,每个顶点都有一个权值。

他定义一条长度为 2 的简单路径的权值为这条路径所连接的三个顶点的权值的异或和。

小苯想知道,这张图中所有长度为 2 的简单路径的权值之和为多少。由于答案可能很大,请将答案对 998 244 353998 取模后输出。

请你帮帮小苯。

需要注意的是,无向图中 (u - v - w)视为同一条长度为 2 的简单路径;等价于对每个中心点 v 统计其邻居无序对 {u,w}
 

【名词解释】

简单路径[1]:在图上由若干顶点构成的序列,序列中顶点互不重复,且相邻顶点有边相连;路径长度为其中边的数量。

异或和[2]:两个数进行按位异或运算的结果。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
const int MOD = 998244353;
using pii=pair<int,int>;
int p[31];
void x(){
    p[0]=1;
    for(int i=1;i<31;i++){
        p[i]=(p[i-1]*2LL)%MOD;
    }
}
void solve() {
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    vector<int> a(n),d(n);
    for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
    vector<pii> g;
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v; 
        cin>>u>>v;
        u--; v--;
        g.emplace_back(u,v);
        d[u]++; d[v]++;
    }
    x();
    ll ans=0;
    vector<int> t(n,0);
    for(int i=0;i<31;i++){
        fill(t.begin(), t.end(), 0);
        for(auto [u,v]:g){
            if((a[u]>>i)&1) t[v]++;
            if((a[v]>>i)&1) t[u]++;
        }
        ll res=0;
        for(int j=0;j<n;j++){
            ll d_=d[j];
            if(d_<2) continue;
            ll sum=d_*(d_-1)/2;
            ll x=t[j]*(d_-t[j]);
            if(((a[j]>>i)&1)==0){
                res+=x;
            }else{
                res+=(sum-x);
            }
        }
        res%=MOD;
        ans=(ans+res*p[i])%MOD;
    }
    cout<<ans%MOD<<'\n';
}
int main() {
    int t=1;
    // cin >> t;
    while (t--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

F.小苯的前缀gcd构造

题目描述

对于一个长度为 n 的数组 {a1,a2,…,an},小苯先定义 f(i)=gcd⁡(a1,a2,…,ai),基于此,再定义数组的权值为:

现在,小红想让小苯构造一个长为 n 且所有元素都在 [1,m]之内的数组,满足其权值恰好为 x。
请你帮帮小苯。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
constexpr int N = 50;

bool f[N + 1][N + 1][N * N + 1];
int pre[N + 1][N + 1][N * N + 1];

vector<int> ds[N + 1];

void solve() {
	int n, m, x;
	cin >> n >> m >> x;


	for (int j = 1; j <= m; j++) {
		if (f[n][j][x]) {

			for (int _ =  n; _ >= 1; _--) {
				cout << j << " \n"[_ == 1];
				int oj = j;
				j = pre[_][j][x];

				x -= oj;
			}

			return;
		}
	}

	cout << "-1\n";
}

int main() {
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);

	for (int i = 1; i <= N; i++) {
		ds[i].push_back(0);
		for (int j = i; j <= N; j += i) {
			ds[j].push_back(i);
		}
	}


	f[0][0][0] = true;
	for (int i = 1; i <= N; i++) {
		for (int j = 1; j <= N; j++) {
			for (auto k : ds[j]) {
				for (int s = j; s <= N * N; s++) {
					if (f[i - 1][k][s - j]) {
						f[i][j][s] = true;
						pre[i][j][s] = k;
					}
				}
			}
		}
	}

	int tt = 1;
	cin >> tt;
	while (tt--) solve();
	return 0;
}

注:赛时F题没写出来, 后续会补充详细的解题思路

感谢大家的点赞和关注,你们的支持是我创作的动力!

 

TMS320F28377D双核开发例程 - DSP开发 首先,我们需要创建一个新的工程来进行开发。然后,选择适当的目标设备为TMS320F28377D,并设置工程的名称和存储位置。在上面的代码中,我们定义了一个128个元素的输入数组和输出数组。然后,我们使用一个简单的数字信号处理算法,将输入数组中的每个元素平方,并将结果存储到输出数组中。这个芯片的双核架构提供了更高的计算能力和灵活性,使得数字信号处理的开发更加高效和可靠。希望本文对您有所帮助!当应用程序在TMS320F28377D芯片上运行时,它将对输入数组中的每个元素进行平方运算,并将结果打印出来。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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牛客周赛 Round 105【D题:重排构造题解】

题目的样例有点不太全,我的第一次代码输入输出但是这个的gcd和值为7;正确的输入应该是:明显错误,但是ac了。后面我就在x = 0的判断里,又加了两个判断,判断是应该先输出 1 还是 2。

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牛客周赛 Round 105(小苯的xor构造/小苯的权值计算/小苯的01矩阵构造/小苯的重排构造/小苯的xor图/小苯的前缀gcd构造)

建立每个数的所有因数的查找表a[51],其中a[i]存储了i的所有因数(从大到小排列)的分布,确保差值最大化,再通过交替输出剩余元素满足最小差值条件。多举一些样例就可以看出k 为奇数时不存在。用于将除法转换为乘法,满足模运算性质。该算法通过贪心策略优先处理。遍历输入数组,分别统计。

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