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

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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;
}

《全连接到卷积神经网络:图像识别的演变历程》 这篇文章会从传统全连接层面临的困境说起,揭示卷积神经网络(CNN)成为图像识别核心动力的原因,探究其背后蕴含的设计思想与技术创新。但是回顾历史,CNN的出现提醒我们:技术的突破往往是由对自然规律的模仿和重新构建得来的。也许,当机器真的学会“像人一样看世界”的时候,它们的“眼睛”早就超过生物视觉的限制了。例如,用5×5的核处理224×224的输入时,只要25个参数(而不是全连接那种百万级的)。* 局部性:网络的底层只需留意局部的地方(像边缘、纹理这样的地方),不用管那些全局像素之间复杂的关系。 阅读详情

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