USACO Section 4.3 Letter Game

最新推荐文章于 2021-08-25 09:02:38 发布
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本文深入探讨了通过枚举排列情况和利用Trie树进行断点查找来解决字符串混淆问题的方法。强调了正确使用strcmp与strcpy的区别，并提供了调整状态以提高编程效率的建议。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

把所有可能的排列情况枚举出来，再对每种情况枚举断点，trie树查找

最近晕晕的，strcmp写成strcpy。得调整好状态哟

Space_midtree
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USACO section Camelot(枚举+队列优化)
nealgavin的专栏
01-05 613
Camelot IOI 98 Centuries ago, King Arthur and the Knights of the Round Table used to meet every year on New Year's Day to celebrate their fellowship. In remembrance of these events, we consider a b
USACO数据及题解
Cloudzfy Space
06-14 1890
代码请移步Github站点 https://github.com/cloudzfy/usaco Chapter 1 Getting Started Section 1.1 Your Ride Is HereGreedy Gift GiversFriday the ThirteenthBroken Necklace Section 1.2 Milking CowsT
Usaco Training Section 4.3 Letter Game
Monster的博客
08-30 212
a~z各赋一个数值（自己看图），给你一个字典(40000个单词），再给你一些字母，从中选几个组成一个或两个单词，使和最大。 最直接的想法就是n^2枚举单词，但n=40000，肯定要炸。 然后我就想到可以构造，从这些字母中选几个，再把选出的字母分成两堆，全排列一下。这个看起来挺靠谱的，因为最多只有7个字母。 于是我就开始暴力取、分、排……一下搞了100多行，一测，把样例水过了。一交，wa……原...
USACO SECTION 4.3 Letter Game
10-04 344
Letter Game IOI 1995 Figure 1: Each of the 26 lowercase letters and its value Letter games are popular at home and on television. In one version of the game, every letter has a value, and you
USACO Section 4.3 Letter Game - 简单枚举
zzyzzy12
01-19 1099
本来是1A的...就因为不知怎么USACO不认识gets..给报了次Compile error...这题算是简单的...      首先我为了方便判断一个字符串是不是由所给的字符组成(不一定全部用上)..那么用一个26位的int数组h [ ] 先记录所给的字符个数...如aabb那么h [ ] = { 2,2,0,0....0 }..假设这里来一个字符串...那么就把 h [ ] 的信息先转移给
USACO-Section 4.3 Letter Game （枚举）
idealism_xxm的专栏
04-21 605
很容易就能想到枚举，而且数据量很小，复杂度够了 主要是各种字符串匹配比较麻烦，幸亏有STL库，要不然估计很难写出来
USACO Section 4.3 题解
weixin_33834628的博客
07-25 58
Buy Lower, Buy Lower (buylow) 最长下降子序列，在计算方案数的时候用到大整数加法。 /* ID:### PROG:buylow LANG:C++ */ #include <iostream> #include <stdio.h> #include <memory.h> using namespace std...
USACO Section 4
QuantAsk
08-25 251
前言 好久没更新这个系列了，最近闲的无聊写一下。有两题搜索懒得写了。 P2737 [USACO4.1]麦香牛块Beef McNuggets https://www.luogu.com.cn/problem/P2737 解题思路 先只考虑a1a_1a1​，假设我们拼出了www，那么一定能拼出w+ka1w+ka_1w+ka1​，换句话我们考虑最大的不能拼出的ka1+w(0<w<a1)ka_1+w(0<w<a_1)ka1​+w(0<w<a1​)。 考虑到gcd≠1gcd\ne
USACO Section 3.3 Camelot（搜索）
angtongyou1893的博客
09-17 139
CamelotIOI 98 Centuries ago, King Arthur and the Knights of the Round Table used to meet every year on New Year's Day to celebrate their fellowship. In remembrance of these events, we consider a...
USACO SECTION 3.3 Camelot
08-24 360
Camelot IOI 98 Centuries ago, King Arthur and the Knights of the Round Table used to meet every year on New Year's Day to celebrate their fellowship. In remembrance of these events, we consider a b
USACO题解合集
paul2719896135的博客
12-20 2499
题解下载 不会USACO不要慌，这里有世界上最全题解 Chapter 1 Getting Started Section 1.1 Your Ride Is Here Greedy Gift Givers Friday the Thirteenth Broken Necklace Section 1.2 Milking Cows Transformations Name That Num...
基于MATLAB Simulink的六轴机器人阻抗力控制算法仿真与应用 · 机器人技术
08-14
六轴机器人阻抗力控制算法的实现方法及其在MATLAB Simscape平台上的仿真应用。文章首先解释了六轴机器人和阻抗力控制算法的基本概念，然后展示了如何在Simscape环境中构建虚拟机器人模型，并通过M文件设置Simulink参数，实现对机器人运动轨迹和阻抗参数的精确控制。文中还提供了视频演示，直观展示了期望轨迹与实际轨迹的对比，验证了算法的有效性。最后，强调了一键运行的功能，简化了工程实践的操作流程，提升了效率。 适合人群：对机器人技术和控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解六轴机器人阻抗力控制算法的工作原理及其实现方法的人群，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：通过本项目的实践，读者不仅可以掌握机器人阻抗力控制算法的关键技术点，还能学会利用MATLAB工具进行高效建模和仿真的方法。这对于后续的研究和开发工作具有重要的指导意义。
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
08-14
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Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
08-14
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基于COMSOL的狄拉克半金属BDS超材料性能分析及其多元应用展望
最新发布
08-14
狄拉克半金属BDS超材料的性能分析与应用前景，特别是借助COMSOL仿真工具进行的深入研究。文中指出，狄拉克半金属因其独特的电子结构和能带特征，在电子学、光学及磁学等多个领域展现出巨大的应用潜力。同时，作为超材料的一种，它能够有效调控电磁波的传播路径，适用于制造高效能的电子和光学设备。此外，该材料还在通讯、成像、电磁防护、能源转换等方面有着广泛的应用可能性。 适合人群：从事材料科学、物理学、电子工程等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解狄拉克半金属的基本性质及其在超材料中的角色；②掌握COMSOL仿真工具在材料性能预测方面的应用方法；③探索该材料在未来高科技产品开发中的具体应用场景。 其他说明：文章强调了跨学科合作对于推进此类前沿研究的重要性，鼓励更多学者参与到相关领域的创新实践中来。
基于Python的应急大数据时空关联分析系统-互联网数据爬取-自然灾害监测预警-流感疫情预测-犯罪热点分析-社会管理决策支持-时空数据库构建-多源异构数据融合-分布式存储计算-机器.zip
08-14
基于Python的应急大数据时空关联分析系统_互联网数据爬取_自然灾害监测预警_流感疫情预测_犯罪热点分析_社会管理决策支持_时空数据库构建_多源异构数据融合_分布式存储计算_机器.zip上传一个【Rust】VIP资源
BES秃鹰优化算法在Matlab中优化LSSVM的多特征变量输入、单因变量输出拟合预测模型
08-14
如何利用BES秃鹰优化算法改进LSSVM（最小二乘支持向量机）模型，以实现多特征变量输入、单个因变量输出的拟合预测。文中首先简述了LSSVM和BES秃鹰算法的基本概念及其优势，接着展示了在MATLAB环境中具体的代码实现步骤，包括数据准备、参数优化、模型训练和预测。最后，通过实验结果分析证明了该组合模型的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和预测建模感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的应用场景，如金融风险评估、环境监测、工业生产控制等领域。目标是提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接用于Excel数据集，便于快速上手实践。同时鼓励读者根据自身需求调整相关参数，探索更多可能。
GAPSO-LSTM 遗传粒子群优化算法提升LSTM网络预测精度的技术研究与应用 LSTM
08-14
内容概要：本文探讨了遗传粒子群优化算法（GAPSO）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，旨在提高时间序列预测的准确性。传统的粒子群优化（PSO）方法在优化LSTM参数时容易陷入局部最优解，而GAPSO通过引入遗传算法的交叉和变异机制，有效解决了这一问题。文中详细介绍了GAPSO-LSTM的核心代码实现，包括精英保留策略、交叉操作和变异操作的具体步骤。此外，还展示了如何在LSTM模型中应用GAPSO进行参数优化，如调整隐藏层维度、网络深度和dropout比例。实验结果显示，GAPSO-LSTM在电力负荷预测任务中显著提升了预测精度，将平均绝对误差（MAE）从13.7降低到了11.2。尽管迭代时间增加了约40%，但其优化效果明显优于传统PSO-LSTM。 适合人群：对机器学习、深度学习以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用场景，如金融、能源等领域的时间序列数据分析。目标是通过改进优化算法，提高预测模型的性能和稳定性。 其他说明：虽然GAPSO-LSTM带来了更好的预测效果，但也需要注意其计算成本较高，因此在实际应用中需要权衡时间和精度之间的关系。
USACO历年题库测试数据整理
USACO（United States of America Computing Olympiad）即美国计算机奥林匹克竞赛，是面向美国中学生的计算机科学竞赛活动，其题目难度较高，与ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）类似，旨在通过解决一系列复杂...
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