bzoj2127 分类: bzoj templ...


最小割,差异代价模型。


#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <iostream>
#include <algorithm>

const int maxn = 105, maxm = 105;
const int noden = 10005, size = 4e5+5;
const int Nya = -1, INF = 0x3f3f3f3f;

template<class Num>void read(Num &x)
{
    char c; int flag = 1;
    while((c = getchar()) < '0' || c > '9')
        if(c == '-') flag *= -1;
    x = c - '0';
    while((c = getchar()) >= '0' && c <= '9')
        x = (x<<3) + (x<<1) + (c-'0');
    x *= flag;
    return;
}
template<class Num>void write(Num x)
{
    if(x < 0) putchar('-'), x = -x;
    static char s[20];int sl = 0;
    while(x) s[sl++] = x%10 + '0',x /= 10;
    if(!sl) {putchar('0');return;}
    while(sl) putchar(s[--sl]);
}

int n, m, num[maxn][maxm], ans;
int W[maxn][maxm], L[maxn][maxm];
int WR[maxn][maxm], WC[maxn][maxm];
int LR[maxn][maxm], LC[maxn][maxm];
int WT[maxn][maxm], LT[maxn][maxm];


void init()
{
    std::cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            read(W[i][j]), ans += W[i][j];
            WT[i][j] += W[i][j]<<1;
        }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            read(L[i][j]), ans += L[i][j];
            LT[i][j] += L[i][j]<<1;
        }
    for(int i = 1; i < n; i++)
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            read(WR[i][j]), ans += WR[i][j];
            WT[i][j] += WR[i][j], WT[i+1][j] += WR[i][j];
        }
    for(int i = 1; i < n; i++)
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            read(LR[i][j]), ans += LR[i][j];
            LT[i][j] += LR[i][j], LT[i+1][j] += LR[i][j];
        }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j < m; j++)
        {
            read(WC[i][j]), ans += WC[i][j];
            WT[i][j] += WC[i][j], WT[i][j+1] += WC[i][j];
        }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j < m; j++)
        {
            read(LC[i][j]), ans += LC[i][j];
            LT[i][j] += LC[i][j], LT[i][j+1] += LC[i][j];
        }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        for(int j = 1; j <= m; j++)
            num[i][j] = (i-1)*m+j;       
}


struct FlowEdge
{
    int v, cap, next;
    FlowEdge(int v=0,int cap=0,int next=0):v(v),cap(cap),next(next){}
}edge[size];


int head[noden], el, ind, S, T;

void NewEdge(int u,int v,int cap)
{
    edge[el] = FlowEdge(v,cap,head[u]), head[u] = el++;
    edge[el] = FlowEdge(u, 0,head[v]), head[v] = el++;
}

struct Dinic
{
    int dep[noden], cur[noden];
    std::queue<int>line;

    void build()
    {
        ind = n*m, S = ++ind, T = ++ind;

        for(int i = 1; i <= ind; i++) head[i] = Nya;

        for(int i = 1; i < n; i++)
            for(int j = 1; j <= m; j++)
            {
                NewEdge(num[i][j], num[i+1][j], WR[i][j] + LR[i][j]);
                NewEdge(num[i+1][j], num[i][j], WR[i][j] + LR[i][j]);
            }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            for(int j = 1; j < m; j++)
            {
                NewEdge(num[i][j], num[i][j+1], WC[i][j] + LC[i][j]);
                NewEdge(num[i][j+1], num[i][j], WC[i][j] + LC[i][j]);
            }
       for(int i = 1; i <= n; i++)
            for(int j = 1; j <= m; j++)
            {
                NewEdge(S, num[i][j], WT[i][j]);
                NewEdge(num[i][j], T, LT[i][j]);
            }
    }
    bool BFS()
    {
        for(int i = 1; i <= ind; i++) dep[i] = 0;

        dep[S] = 1, line.push(S);

        while(!line.empty())
        {
            int now = line.front(); line.pop();

            for(int i = head[now], p; i != Nya ; i = edge[i].next)
                if(edge[i].cap && !dep[p = edge[i].v])
                    dep[p] = dep[now] + 1, line.push(p);
        }

        if(dep[T])
        {
            for(int i = 1; i <= ind; i++)
                cur[i] = head[i];
            return true;    
        }
        else
            return false;
    }
    int DFS(int a,int flow)
    {
        if(a == T)return flow;

        int ret = 0;

        for(int i = cur[a], p; i != Nya; i = edge[i].next)
            if(dep[p = edge[i].v] == dep[a] + 1 && edge[i].cap)
            {
                int ff = DFS(p, std::min(flow,edge[i].cap));

                flow -= ff, edge[i].cap -= ff;
                ret += ff, edge[i^1].cap += ff;

                if(!flow)
                {
                    cur[a] = i;
                    return ret;
                }
            }

            cur[a] = Nya;        
            return ret;
    }
    int main()
    {
        int totflow = 0;

        while(true)
        {
            if(BFS() == false) break;
            totflow += DFS(S, INF);
        }

        return totflow;
    }
}dinic = {0};

int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("bzoj2127.in","r",stdin);
    freopen("bzoj2127.out","w",stdout);
#endif          

    init(), dinic.build();

    ans -= dinic.main()>>1;

    std::cout << ans;

#ifndef ONLINE_JUDGE   
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
#endif
    return 0;
}

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

转载于:https://www.cnblogs.com/dashgua/p/4722964.html

利用MATLAB和Excel对逆流双管热交换器的热性能进行分析。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

相关推荐

利用MATLAB对5G NR波束成形技术的性能分析.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

不平衡电网下自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕面向城市空中交通的多无人机路径规划问题展开研究,提出了一套融合全局规划、动态避障与局部协同调整的综合路径规划方法。研究内容涵盖基于改进RRT算法与图论的全局路径规划、基于动态风险场和动态窗口法(DWA)的模型预测控制实现动态避障,以及基于分布式协同控制的多无人机局部路径协同策略。通过Matlab平台构建仿真环境,在多种典型城市交通场景下对所提方法进行了系统性验证,结果表明该方法在路径安全性、编队稳定性与任务效率方面表现优异。文章还深入探讨了算法的创新点与未来研究方向,为复杂城市环境下多无人机系统的自主协同提供了理论支撑与技术路径。; 适合人群:具备自动化、控制理论、计算机科学或相关领域基础知识,从事无人机系统、智能交通、路径规划、多智能体协同控制等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为城市空中交通系统中的多无人机安全、高效飞行提供可靠的路径规划解决方案;②支持在复杂、动态的城市场景中开展无人机自主导航、编队飞行与协同控制的技术研究与仿真验证。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的具体实现细节、参数配置对性能的影响以及不同仿真场景下的实验设计,以深入理解各模块的集成逻辑与实际应用效果。

上市公司赫芬达尔指数、企业勒纳指数(1999-2025年)

上市公司赫芬达尔指数(HHI)和勒纳指数(LI)是衡量市场结构和市场势力(垄断力量)的两个重要指标 赫芬达尔指数(HHI)可衡量一个公司在市场中的相对份额或集中度,通过计算公司在市场中份额的平方和得出。数值越小,说明市场份额分布越分散,竞争程度越高;数值越大,说明市场集中度越高,少数企业占据较大份额,垄断程度越高 勒纳指数(LI)用于衡量企业的市场势力,即企业偏离完全竞争价格、制定高于边际成本的价格的能力,数值越接近1,表示企业市场势力越强,垄断程度越高 本文借鉴刘贯春等(2021)、孙茹峰和李楠博(2024)的思路和方法,分别测算上市公司赫芬达尔指数、勒纳指数: 赫芬达尔指数 = (公司营业收入/同行业同年营业收入合计)的平方和 企业勒纳指数 =(营业收入-营业成本-销售费用-管理费用)/营业收入 一、数据介绍 数据名称:上市公司赫芬达尔指数、企业勒纳指数 数据范围:上市公司 时间范围:1999-2025年 样本数量:85810条 数据来源:上市公司年报 更新时间:2026年11月 数据说明:内含原始数据、测算结果 二、数据指标 股票代码 股票简称 年份 省份 城市 区县 省份代码 城市代码 区县代码 行业代码 行业名称 赫芬达尔指数 勒纳指数 营业收入 营业成本 销售费用 管理费用 三、参考文献 [1]刘贯春,叶永卫,张军.社会保险缴费、企业流动性约束与稳就业——基于《社会保险法》实施的准自然实验[J].中国工业经济,2021,(05):152-169. [2]孙茹峰,李楠博.金融化对企业绿色转型意向的影响研究[J].管理学报,2024,21(11):1612-1620+1677. [3]张倩肖,段义学.数字赋能、产业链整合与全要素生产率[J].经济管理,2023,45(04):5-21. [4]伍兆祥,代吉林,

【选址和定容】模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用【IEEE69节点】(Matlab代码实现)

内容概要:本文研究了模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用,以IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析。通过融合模拟退火算法的强全局搜索能力与粒子群算法的高效局部收敛特性,构建了一种改进的多目标优化算法,用于解决分布式电源在配电网中的最优位置选择与容量配置问题。研究旨在实现多重优化目标,包括最小化网络有功损耗、提升节点电压质量、增强系统运行的经济性与稳定性。文中详细阐述了多目标优化模型的数学构建、算法的改进机制与实现流程,并基于Matlab平台完成了算法编程与仿真验证,结果表明所提方法在求解质量和收敛性能上均优于传统算法。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力,从事配电网规划、分布式能源系统优化、智能优化算法应用等相关领域的科研人员、工程师以及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决高比例分布式电源接入背景下配电网的科学规划问题;②为新型电力系统中源网协调设计提供有效的优化工具;③为相关领域的科研工作提供可复现、可拓展的算法模型与仿真代码实例,支持进一步的算法对比与功能升级。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE69节点标准数据,动手复现实验结果,深入理解算法的参数设置、迭代过程与多目标折衷分析方法,并可根据实际研究需求修改目标函数或引入新的约束条件以适应不同的应用场景。

海康威视后台摄像头视频管理系统

海康威视后台摄像头视频管理系统,vue+py框架

esp-labs-web- 把 ESP32-S3 实验台搬进浏览器:交互式学习指南

esp-labs-web项目把 ESP32-S3 的实验台教程做成了一个网页应用,叫 ESP32 Labs,里面有 32 个动手实验,带实时模拟器、3D 板子、引脚图,还有一个能逐行讲固件的代码阅读器。 每个实验就是一张单子,写着目标、用到的引脚在实时引脚图上的位置、接线、烧录命令和要打勾的步骤,旁边还有个模拟器,能先在浏览器里看到应该出现的效果。 模拟串口也挺像回事,在里面敲个命令,板子会像真固件一样回你,不用先把硬件接好就能先练一遍。 代码阅读器读的是实验真正烧进去的固件,Tour 模式一次只走几行,还先让你猜,Story 模式跟着程序从 setup() 一路往下走,Explore 是点哪行讲哪行,生词一次只给三个,词典还会记住你见过的词。 语言做了 8 种,英法西意德中日阿都有,阿拉伯语还是从右往左排版,手机 390 像素宽也能用,浅色深色、减动效都照顾到了。 里面还有个 3D 的 DevKitC-1 板子,六个标注点一点就亮,还会列出用它的实验,实验台日志就是 public/data 里的一份普通 JSON,改了不用重新编译,学习进度只存在你自己浏览器里,不用注册账号。 实验主题分得挺全,入门、显示和按键、Wi-Fi、RFID、蓝牙、声音都有,传感器那块还是计划中,每个实验的固件都是 esp-labs 里独立的 PlatformIO 工程。

无刷直流电机BLDC无感+滑模观测器+转速电流双闭环PI控制(总共三个仿真模型)(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统性地提供了无刷直流电机(BLDC)的高级控制策略仿真资源,聚焦于无位置传感器控制技术,重点实现了基于滑模观测器(SMO)的转子位置估算方法,并结合转速与电流双闭环PI控制结构,构建了完整的Simulink仿真模型体系。资源包含三个核心仿真模型:无感控制下的滑模观测器设计、双闭环PI控制器的参数整定与动态调节,以及系统整体的运行性能仿真分析。文档深入剖析了滑模观测器在反电动势提取与相位补偿中的关键技术,展示了其在不同工况下对电机启动、调速及负载扰动响应的鲁棒性表现,旨在帮助研究人员掌握BLDC在无传感器条件下的高精度控制实现路径,并为进一步引入模糊PID等先进控制策略提供对比基准与技术支撑。; 适合人群:具备电机控制理论基础、自动控制原理知识及Simulink建模经验,从事电气工程、自动化、电力电子或新能源驱动系统研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①深入理解无刷直流电机无位置传感器控制的基本原理与实现流程;②掌握滑模观测器在转子位置与速度估算中的设计方法及其抗干扰特性;③学习并优化转速电流双闭环PI控制结构,提升系统动态响应性能与运行稳定性。; 阅读建议:建议结合Simulink模型进行同步仿真操作,重点关注滑模观测器的抖振抑制效果、系统启动过程的稳定性以及PI参数调节对动态性能的影响,同时可参照文档中提及的模糊PID等对比方案,拓展对先进控制算法的研究与实践应用。

WeVisOne-VL一套模型,把检测、分割、抠图和OCR都接到了一起

WeVisOne-VL 想解决的不是单点能力更强,而是把目标级理解和像素级理解放进同一套视觉语言模型里:从点、框,到 mask,再到连续 alpha matte,都能统一生成。 它覆盖检测、指代表达定位、计数、点选、OCR、分割和抠图,最大的看点是输出粒度可以按需求切换,而且遇到图里根本不存在的目标时,能直接返回 None,尽量避免“看错了还硬答”的幻觉。 技术上,它把任务统一写成结构化文本预测,再配一个只有 960 万参数的轻量像素解码器,不依赖 SAM,也能把框进一步细化成 mask 和 alpha matte。项目同时放出了 2B、4B 权重、推理包、Cookbooks、评测流程和 Gradio Demo;按仓库给出的结果,4B 版本在检测、指代定位、计数、OCR、分割和抠图等多项基准上都压过一批强开源基线。 更值得琢磨的是它背后的数据引擎:用知识图谱驱动概念发现,再结合专家模型与 VLM 校验,把框扩展到 mask 和高质量透明度标注,累计覆盖超过 1 亿张图像。这类工作真正有价值的地方,不只是又做出一个大模型,而是让“看见什么”和“精确到哪一层”第一次被放进一条顺滑的产品链路里。

模糊PID与传统PID控制无刷直流电机对比仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了模糊PID与传统PID控制无刷直流电机对比仿真模型的Simulink实现方法,旨在通过仿真手段系统性地对比两种控制策略在无刷直流电机调速系统中的动态性能差异。文章首先阐述了无刷直流电机的数学建模过程,继而深入解析传统PID控制的基本原理,并重点论述模糊PID控制器的设计流程,涵盖模糊规则的构建、隶属度函数的选取以及模糊推理机制的实现。通过构建完整的Simulink仿真模型,对两种控制器在启动响应速度、抗外部干扰能力及稳态控制精度等关键性能指标上进行了全面的对比分析。仿真结果表明,相较于传统PID,模糊PID控制在应对非线性、时变系统时表现出更强的鲁棒性和更高的控制精度,有效提升了系统的整体性能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Simulink仿真软件操作经验的高等院校自动化、电气工程等相关专业的学生、科研人员,以及从事电机驱动与控制技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①作为教学案例,帮助学生直观理解PID控制与模糊PID控制的核心原理及其在工程实践中的差异;②为科研项目提供一个可靠的控制算法对比与验证的仿真平台;③为工业界在电机控制策略的选型、优化及先进控制算法的工程化应用提供理论依据和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的仿真模型文件,亲自动手搭建并调试仿真系统,重点关注控制器参数(如PID增益、模糊规则表、隶属度函数形状)的设置对系统动态响应和稳态性能的影响规律,并可尝试修改模糊控制规则或引入其他智能控制算法(如神经网络控制)进行扩展性研究,以深化对现代控制理论的理解与应用。

一加padpro第三方twrp合集 支持多版本 一加padpro第三方rec

资源说明: 一加padpro第三方twrp合集 支持多版本 一加padpro第三方rec 需要解锁bl后刷入对应分区 需要会写入的朋友使用 内有多个版本 参考刷写博文: https://blog.csdn.net/mg668/article/details/141925007? https://blog.csdn.net/mg668/article/details/145971536?

工业互联网工控安全与工业质检AI大模型建设方案.pptx

工业互联网工控安全与工业质检AI大模型建设方案.pptx

边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统探讨了在边缘计算环境中,如何利用启发式算法解决深度神经网络(DNN)的任务卸载问题,并提供了完整的Matlab代码实现方案。文章首先分析了边缘计算环境下DNN推理所面临的关键挑战,如计算资源受限、通信延迟敏感以及能效约束等;在此基础上,构建了以最小化任务延迟、系统能耗与经济成本为核心的多目标优化模型,并详细阐述了基于贪心算法、遗传算法、粒子群优化(PSO)等典型启发式算法的卸载决策机制。通过对多种应用场景的仿真实验,对比评估了不同算法在任务完成时间、资源利用率和能量消耗等方面的性能表现,验证了所提策略在提升系统整体效率方面的有效性与优越性。文档还包含了Matlab仿真环境搭建、参数配置说明及结果可视化方法,为相关研究提供了可复现、可扩展的技术框架。; 适合人群:具备一定计算机网络、边缘计算、人工智能或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术开发者,特别适用于从事DNN模型部署、边缘智能、任务调度与资源管理等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 研究边缘计算中深度学习模型的高效执行与部署策略;② 学习并实现基于启发式算法的计算任务卸载与资源协同优化方法;③ 利用Matlab平台进行智能算法仿真、性能评估与科研原型开发,支撑学术研究或工程实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐章节深入阅读,重点关注问题建模、算法设计与仿真实验部分,动手运行并调试代码以加深对卸载机制与优化过程的理解,同时可根据实际应用场景对算法参数、目标函数或网络拓扑进行定制化改进与拓展研究。

通信行业CentOS 7内核网络栈优化:高并发连接下UDP/TCP性能调优与系统资源管理

内容概要:本文聚焦于CentOS 7系统在通信行业高并发场景下的性能调优实践,重点围绕内核网络栈优化展开,涵盖UDP/TCP缓冲区调整、文件句柄与连接跟踪表扩容、TIME_WAIT状态复用、软中断分布优化及tuned工具的自动化调优。通过具体配置参数和实际案例(如VoIP软交换系统)深入解析各项调优措施的设计原理与实施效果,有效解决高CPS下丢包、连接失败等问题,并展望了向云化、eBPF等动态智能调优方向的发展趋势。; 适合人群:从事通信系统运维、网络开发或Linux系统性能优化的技术人员,具备一定操作系统和网络基础知识,工作经验1年以上的中初级工程师。; 使用场景及目标:①应用于软交换、媒体网关、信令网关等高并发通信设备的系统调优;②解决UDP丢包、conntrack表满、TCP连接队列溢出等典型性能瓶颈;③提升系统在小包高频、低时延要求场景下的稳定性和吞吐能力。; 阅读建议:建议结合实际生产环境或测试平台同步验证文中配置,重点关注参数背后的物理意义(如BDP、softirq、conntrack机制),并配合ss、conntrack、dmesg等命令进行调优前后对比分析,确保安全可控地实施变更。

小学必背75首古诗词PDF全集-可打印原文阅读版

按小学课标75首诗单整理,收录75首古诗词的篇名、朝代、作者和正文,附可点击目录。共12页,A4紧凑双栏排版,适合小学语文古诗词诵读、温习和打印阅读。由小诗童学古诗整理,完整保留当前诗库原文。

从Elasticsearch的jvm.options读懂JVM参数的生效核验、内存分账与诊断兜底代码包

拿到一台机器和一个 Java 服务,怎样确认 JVM 实际吃进去了哪些参数,怎样给堆和堆外分配内存,怎样把 GC 日志、堆转储、异常栈这些“事后取证”的参数配齐,以及怎样在 JDK 8 与 JDK 9+ 之间安全迁移。 讲解的抓手是 Elasticsearch(下文简称 ES)的 jvm.options。这份文件经过 ES 团队多年打磨,又被无数生产集群验证过,几乎每一行都对应一个踩过的坑,是学习 JVM 参数最好的“样板间”。

2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc

2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc

(Multisim课设资料)最全面函数信号发生器(三角波+正弦波+方波信号+锯齿波仿真设计+报告文档

内容概要:本文介绍了一套基于Multisim的函数信号发生器仿真设计方案,系统涵盖了三角波、正弦波、方波和锯齿波等多种信号的生成与仿真,配套完整的仿真文件与课程设计报告。该资料聚焦于电子系统仿真设计,通过构建运算放大器为核心的波形产生电路,实现多波形输出的调节与观测,帮助使用者掌握信号发生器的基本工作原理、电路设计方法及Multisim仿真工具的操作技巧。文章还提及其他相关电力电子与控制系统仿真资源,如直流稳压电源、无刷直流电机控制、SVPWM逆变器等,展示了丰富的科研与教学应用实例,突出了理论与实践相结合的教学理念。整体内容结构清晰,适用于课程设计、实验教学与自主学习,有助于提升学生的综合实践能力。; 适合人群:电子信息工程、自动化、电气工程及其相关专业的本科生及研究生,具备基本电路理论和仿真软件操作基础的学习者。; 使用场景及目标:①用于高校课程设计、实验教学或毕业设计中的信号发生器项目开发;②学习Multisim仿真软件在模拟电路设计中的应用;③掌握多波形信号发生器的电路结构、工作原理与调试方法;④拓展至电力电子与自动控制系统的仿真实践,提升系统设计与分析能力。; 阅读建议:建议结合提供的仿真文件与报告文档同步操作Multisim软件,动手搭建电路并调整参数以观察波形变化,深入理解各模块的实现机制;同时可参考文中提到的其他仿真案例,拓宽知识视野,强化综合应用能力。

机器人视觉实战:用OpenCV搞定手眼标定(附完整C++代码)

本文详细介绍了使用OpenCV实现机器人视觉中的手眼标定技术,包括核心算法、工业场景优化及完整C++代码示例。通过解析坐标系转换问题,提供从数据采集到标定验证的全流程解决方案,帮助开发者在复杂工业环境中实现高精度机械臂与视觉系统的协同作业。

weixin_29306571的博客 481
上一篇: NOI 2015 分类: noi 2015-0...
下一篇: 错误集锦 分类: introspect 201...
aa288288
博客等级 码龄11年 0粉丝 0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  | 博主筛选后可见
 
 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