CF1893B Neutral Tonality

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

去洛谷看我的博客

思路

首先可以知道答案的下界就是序列 a a a 原来的 LIS,现在需要做的就是尽可能地保持答案不增加。

可以肯定的是,将序列 b b b 从大到小地插入序列 a a a 是不劣的,并且如果在 a i a_i ai​ 前插入的都是 ≥ a i \ge a_i ≥ai​ 的不会使答案增加,可以感性理解,如果原来的 LIS 没有选择 a i a_i ai​,那么选择插入的降序序列则会让答案变劣,如果选择了 a i a_i ai​,并且在插入后改为下降序列的某一个数字,那么后面的选择会变少,答案一定不会增加。

所以这道题就很明了了。

对于 a i a_i ai​,直接将目前剩下的所有 ≥ a i \ge a_i ≥ai​ 的数字按照降序全部在 a i a_i ai​ 前插入即可,还需要将没插完的 b i b_i bi​ 在最后降序输出。

AC code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int T,n,m,a[200005],b[200005],p;
inline bool cmp(int a,int b){return a>b;}
int main()
{
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&m),p=1;
		for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&a[i]);
		for(int i=1;i<=m;++i) scanf("%d",&b[i]);
		sort(b+1,b+m+1,cmp);
		for(int i=1;i<=n;++i)
		{
			while(p<=m&&b[p]>=a[i]) printf("%d ",b[p++]);
			printf("%d ",a[i]);
		}
		for(int i=p;i<=m;++i) printf("%d ",b[i]);
		puts("");
	}
	return 0;
}

WeDetect:基于视觉-语言检索的目标检测新范式 目标检测正从传统回归与分类耦合范式,向开放、灵活、可扩展的多模态检索范式演进。检索式检测(Retrieval-based Detection)将检测任务重构为视觉特征与文本语义的联合匹配过程,依托候选框索引库与双塔架构,天然支持开放词汇、零样本识别与小目标定位。其技术价值在于解耦空间感知与语义理解,消除NMS与anchor匹配等冗余计算,显著提升推理效率与跨场景泛化能力。典型应用场景包括工业质检中的缺陷新增识别、遥感图像小目标检测、低光照鲁棒视觉系统等。WeDetect正是这一范式的代表性实现,深度融合视觉 阅读详情

相关推荐

DEAP数据集实战指南:从脑电信号到情绪分类的完整流程解析

本文提供了DEAP数据集在脑电信号情绪识别领域的完整实战指南。详细解析了数据下载、结构理解、频带功率特征提取等核心步骤,并演示了如何构建和评估机器学习分类模型,为研究者实现从原始脑电信号到情绪分类的完整流程提供了清晰路径。

jj890的博客 891

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 192

高效管理Node.js版本与pnpm安装全攻略

本文提供了一套高效管理Node.js版本与pnpm安装的完整攻略。针对开发中常见的版本冲突和磁盘空间问题,详细介绍了如何在Windows和Ubuntu系统上安装并配置pnpm,并重点讲解了如何利用其内置的`pnpm env`命令进行Node.js版本管理,实现一站式环境管理,提升开发效率。

weixin_28840591的博客 313

【算法拾光】链表 哈希表|K个一组翻转链表 + 两数之和

K个一组翻转链表需分段反转,借助哑节点与前驱指针维护连接,避免断链;两数之和利用哈希表实现O(1)查找,空间换时间,高效定位目标组合。前者考察链表指针操作,后者聚焦映射关系构建,均为面试高频题。

wuqingyigexiaoba的博客 298

图解转置卷积原理

声明:本文大部分搬运自【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution) 感谢博主花与人间事同,本人只是在博主原创文章上做补充以及添加一些自己的理解。 1 转置卷积的背景 通常,对图像进行多次卷积运算后,特征图的尺寸会不断缩小。而对于某些特定任务 (如图像分割和图像生成等),需将图像恢复到原尺寸再操作。这个将图像由小分辨率映射到大分辨率的尺寸恢复操作,称为上采样 (Upsample),如下图所示: 上采样方法有很多,详见【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值

laonafahaodange的博客 5685

MRI脑影像分析从哲学到技术:一文搞懂VBM预处理基本原理(全网最详细解析)

   分析大脑解剖学差异最常用方法之一是基于体素的形态学方法(voxel-based morphometry, VBM)。 VBM的基本思想是测量大脑组织,尤其是灰质的局部浓度的差异。在大脑的每个体素处进行操作,然后在两个或多个实验组之间进行统计比较,从而在受调查的组之间建立特定大脑区域中脑组织浓度的统计学显着差异。 VBM分析基于(高分辨率)MRI脑部扫描,涉及大量处理步骤,主要是空间归一化,分割,平滑和统计分析,最终结果是统计图,显示了各组之间组织类型明显不同的区域[^1]。 参考 [^1] ..

意疏的学习笔记 3万+

排序算法深度笔记(下):非比较类排序的线性突破与工程边界

排序算法时间复杂度额外空间复杂度稳定性是否基于比较选择排序O(N^2)(O(1))不稳定是冒泡排序O(N^2)(O(1))稳定是插入排序O(N^2)(O(1))稳定是归并排序O(N\log N)(O(N))稳定是快速排序O(N\log N)O(log N)不稳定是堆排序O(N\log N)O(1)不稳定是计数排序(O(N + M))O(M))稳定否基数排序O(N)稳定否桶排序平均O(N) / 最坏O(N^2)

2401_87069538的博客 561

支付宝域名如何加入白名单(扫码老是弹窗)

支付宝扫码之后,遇到非支付宝官方网页,请确认是否继续访问弹窗,问题解决办法。本章教程提供解决办法,亲测有效。

猿小白的博客 9190

算法日常・每日刷题--<动态规划>42

本题为“不相交的线”,与最长公共子序列问题相似。使用动态规划求解:定义 dp[i][j] 表示 nums1[0:i] 与 nums2[0:j] 的最大不相交连线数。若元素相等,则继承左上值加1;否则取上方或左方最大值。最终返回 dp[m][n],即两数组的最大不相交连线数。时间复杂度 O(mn),空间复杂度 O(mn)。

2503_92261635的博客 20

3.详解Labview串口通讯--从串口线连接到串口通讯保姆级教程

本文非常详细的介绍了使用Labview实现串口通讯,读完题主这篇文章,即使你是今天刚下载的Labview,也能熟练的连接并驱动串口执行,接下来和我一起学习下,记得关注并点赞不迷路

关注我,更多技术问题欢迎私聊~ 1万+

SDMA 如何实现设备对主机内存的访问

摘要:SDMA(System Direct Memory Access)是PCIe设备直接访问主机内存的核心机制,使外设无需CPU干预即可高效读写系统RAM。其实现原理包括:设备作为主控发起DMA请求,通过PCIe Memory TLP访问主机物理地址;完整通路涉及驱动分配DMA安全内存、设备配置、地址转换(IOMMU)和中断通知等步骤;关键技术涵盖地址类型(HPA/IOVA)、TLP格式、缓存一致性和安全防护机制。SDMA广泛应用于GPU、网卡、NVMe等高性能场景,是现代异构计算的基础技术,需软硬件协同

MHD0815的博客 240

C语言程序设计题|有序数组插入数字冒泡排序

题目要求将一个数插入有序数组末尾,并用冒泡排序实现整体升序。代码先将输入数存入数组最后位置,再通过双重循环进行冒泡排序,每轮将较大元素向后移动,最终输出11个升序元素。该方法虽时间复杂度为O(n²),但符合题目要求,逻辑清晰,适合初学者理解排序原理。

2301_81429079的博客 745

华为OD机试双机位C卷:挑选宝石 (C/C++/Python/JAVA/JS/GO)

华为OD机试双机位C卷 挑选宝石,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解。华为OD机试-挑选宝石,华为OD机考-挑选宝石。

qq_45776114的博客 1500

【算法拾光】模拟|外观数列 + 数青蛙

本文总结两道模拟题解法:外观数列通过迭代统计连续数字个数生成下一项,关键在于处理末尾字符;数青蛙则模拟青蛙叫声“croak”状态转移,维护各阶段青蛙数量,记录最大并发数并确保全部完成。共性在于严格遵循流程、细致处理边界与非法情况,锻炼字符串遍历与状态管理能力。

wuqingyigexiaoba的博客 367

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

牛客周赛165C题(前后缀性质,递推,排序,枚举)

题目大意:给定长度为 `n` 的数组,选择 `k ∈ [1,n]`,将前 `k` 个元素整体翻转,后面的元素不变。要求操作后的整个数组非递减,统计满足条件的 `k` 的数量。题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/141721/C。时间复杂度:O(nlogn)

2501_94316951的博客 170

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

【数据结构-3】算法美学之降复杂度

在while循环的循环体内,首先用临时变量保存最后一个位置的数据,再通过for循环把所有元素往后移动一位,最后把tmp中保存的值放到下标为0的位置上去。方法二的思路是:创建新数组,让原数组中后k个数据移动到新数组中前面的位置,让原数组中前numsSize-k个数据移动到新数组中后面的位置,这。这段代码的思路是:三次逆置,第一次逆置前numsSize-k个数据,第二次逆置后k个数据,最后整体逆置。这篇博文分享一道解法不一的算法题,求解过程的目的在于降低算法的时间复杂度,题源力扣。,属于空间换时间的操作。

weixin_44218929的博客 81

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

算法61,判定是否为字符重排

两字符串能互为重排 ⇔。

sheshibenniaodan的博客 207

算法日常・每日刷题--<动态规划>32

给定严格递增的正整数数组,求最长斐波那契子序列长度。使用二维DP,dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]为最后两项的序列长度,初始化均为2。通过哈希表快速查找前一项target = arr[j] - arr[i],若存在且下标小于i,则状态转移:dp[i][j] = dp[k][i] + 1。遍历更新全局最大长度,最终若结果小于3则返回0。时间复杂度O(n²),空间复杂度O(n²)。

2503_92261635的博客 177

算法札记:几何分布在算法题UVA1262的运用

集卡问题求解核心:将集齐n种优惠券的过程分为n个阶段,每个阶段期望购买次数为 $ \frac{n}{k} $(k为剩余种类数),总期望为 $ n \cdot H_n $(调和数)。通过自洽方程推导单阶段期望,无需几何分布或无穷级数,逻辑清晰且适用于大一水平。例如,n=5时期望约11.42,非5。题目要求以带分数形式输出精确结果,算法上需累加分数并化简。

Keven_11的博客 320

不同的二叉搜索树

互不相同的二叉搜索树的种数,以 j (1<=j<=i)为头节点,左子树是 j-1 个数,右子树就是 i - (j - 1) -1 = i - j个数。所以dp[3] = dp[0] * dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2] * dp[0]头1 = 左子树0节点 * 右子树2节点,二叉搜索树就是排序树,左子树<根节点<右子树,左右子树也满足左子树<根节点<右子树。头2 = 左子树1节点 * 右子树1节点。所以dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]个节点组成且节点值从。

qq_44721738的博客 150

考拉兹猜想 - 7

本文通过引入虚数单位重构Collatz猜想的迭代逻辑,指出偶数减半与奇数“乘3加1”的过程在虚数坐标下等价于归结操作。关键在于:乘3加1使奇数跃升至偶数,随后持续减半,而虚数单位代表“无限减1”,实现无限向有限的转化。无论初始值如何,减半始终主导,最终归结为4-2-1循环。该视角消解了正向思维中的速度竞争疑虑,证明归结是必然结果。

杨铸人的博客 39

SSL证书选RSA还是ECDSA:公钥算法、CA签名与兼容性怎么核对

申请SSL证书时,RSA和ECDSA该怎么选?先分清站点公钥算法、CA签名算法和TLS实际兼容性,再用隔离OpenSSL实验读取两类材料,核对申请、续期和部署交接,避免只看Signature Algorithm就选错。

谁呀!的博客 398

贪心题目:可以到达的最远建筑

为了到达尽可能远的建筑物,在将砖块替换成梯子时,应将高度差最大位置的砖块替换成梯子,此时剩余的砖块数量最多,如果将高度差较小位置的砖块替换成梯子,则剩余的砖块数量较少,能到达的最远建筑物下标不可能更大。开始向后面的建筑物移动,移动过程中维护优先队列存储正高度差,优先队列的队首元素是最大元素,每次遇到正高度差时优先考虑使用砖块,如果砖块数量不够则使用梯子替换最大高度差位置的砖块,直到砖块和梯子都使用完毕时,到达的建筑物即为最远建筑物。如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块,返回可以到达的最远建筑物的下标。

stormsunshine的博客 169

从曲线到储层:Techlog/KAPPA 全流程算法、UltraLAB 选型与本地 AI 部署实战

以高频 CPU 保证交互,以充足内存承载多井与多任务,以 NVMe 打通项目和知识库 I/O,再按本地模型、上下文与并发配置 GPU。对 UltraLAB 用户而言,更合理的采购方式是带着真实项目做选型:一组典型井、一套完整解释模板、一个目标大模型、一次多人并发测试。用实测结果确定配置,才能把预算转化为解释效率,而不是闲置算力。软件模块、操作系统与许可条件以厂商当前正式说明为准;硬件建议需结合项目实测。AI 输出只能作为辅助证据,不能替代岩石物理与油藏工程专业审核。

wdf8088的博客 169

【Deep-OC-SORT 01】多轨迹算法Deep-OC-SORT源码分析

本工程基于Deep-OC-SORT核心模块,重构并适配了EmbeddingComputer(外观特征提取)、CMCComputer(相机运动补偿)与OCSort(主跟踪器)三类。前者实现整框/网格模式的特征提取与L2归一化;后者通过稀疏光流或SIFT匹配估计仿射变换,补偿相机运动;主跟踪器融合IoU、外观相似度与方向一致性,支持模块开关与自定义组件,实现高效多目标跟踪。

Jayson 博客 331

【Deep-OC-SORT 05】多轨迹算法Deep-OC-SORT-IoU代价与VDC方向一致性融合过程

本工程在DeepOcSort中实现三路融合关联:IoU(位置重叠)、VDC(速度方向一致性)与外观相似度,通过加权求和生成总相似度,取负作为匈牙利算法的代价。其中,VDC利用轨迹惯性方向与检测方向的点积判断运动一致性,抑制反向误匹配;外观分采用网格化余弦距离并结合动态权重AW,提升遮挡场景下的鲁棒性。支持关闭外观分支(--emb_off),且通过快路径优化加速多数帧处理。最终配对经IoU复核,确保位置合理性,有效减少密集场景下的ID切换。

Jayson 博客 334
上一篇: CF1450C2 Errich-Tac-Toe (Hard Version)
下一篇: CF1894B Two Out of Three
AuroraWind
博客等级 码龄4年 47粉丝 109原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值