1. 广告排名区间 (10分)

1. 广告排名区间 (10分)

问题背景

shifen广告消费预估系统可以估计出一段时间内一个特定的广告在检索结果中排在各个位置的几率。比如系统对某广告的输出如下:

p 1 = 0.03, p 2 = 0.08, p 3 = 0.04 ……

这说明该广告展现在第1位的概率是 3%,展现在第2位的概率是 8%,展现在第3位的概率是 4%……

问题是:如何给出一个排名估计区间[i, j],使得广告出现在该区间中的概率大于或等于一个预设值p,同时这个区间所包含的元素尽可能的少。也可用数学语言来描述:给定数p和数列 p 1, p 2, … , p n,求 i和 j (1 <= i <= j <= n),在满足p i + p i+1 + … + p j >= p的前提下让j-i 最小。

一般来说,p i只需保留6位小数就足够了。这样,若令a i=10 6p i,a=10 6p,则a和所有的a i均为[0,10 6]之间的整数。这样就避免了对实数的处理。

 

 

输入格式

第一行包含一个整数n (1 <= n <= 100,000)。
以下n行每行包含一个[0,106]内的整数,依次为a1,a2,…,an。这n个整数之和保证不超过106
最后一行包含一个[0,106]内的整数a。保证所有ai之和不小于a。

输出格式

输出仅一行,包含一个整数,即j – i的最小值。

样例输入

7
5
8
4
7
10
5
2
18

样例输出

2

样例解释

a2=8, a3=4, a4=7之和为19,满足条件。而任何两个相邻数之和均小于18。

 

有人这样做的:

#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int main()
{
int n,m=0,sum;
cin>>n;
int *a= new int[n];
for(int i=0;i<n;++i)
{
   cin>>a[i];
   m+=a[i];
}
cin>>sum;
if(m>1000000||sum>1000000||m<sum) { cout<<"Input error!"; exit(0); }
int k=0,l=n,min;
for(int i=0;i<n;++i)
{
m=0;
for(int j=0;i+j<n;++j)
{
    m+=a[i+j];
    if(m>=sum&&j<l-k)
     { k=i; l=i+j; }
}
}
cout<<l-k<<endl;
delete []a;
return 0;
}

 

本人感觉这样做会超时哦,用动态规划好像好一点:

#include<stdio.h>
int main()
{
 int a[100001],b[100001],n,sum,i,j,a1;
 bool flag=true;
 scanf("%d",&n);
 for(i=0;i<n;i++)
 {
  scanf("%d",&a[i]); 
  b[i]=a[i];
 }
 scanf("%d",&a1);
 sum=0;
 for(i=0;i<n;i++)
  if(a[i]>=a1)
  {
   flag=false;
   sum=1;
   break;
  }
 i=2;
 while(i<=n&&flag)
 {
  for(j=0;j<n-1;j++)
  {
   b[j]=b[j+1]+a[j];
   if(b[j]>=a1)
   {
    flag=false;
    break;
   }
  }
  i++;
 }
 if(sum==1)
  printf("%d/n",sum);
 else
  printf("%d/n",i-2);  
 return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
内容概要:《智慧教育应用发展研究报告(2025年)》由中国信息通信研究院发布,全面梳理了全球及我国智慧教育的发展现状和趋势。报告指出,智慧教育通过多种数字技术促进教育模式、管理模式和资源生成等方面的变革。国外经济体如欧盟、美国、韩国和日本纷纷通过顶层设计推动智慧教育发展,而我国则通过政策支持、基础设施建设、技术融合等多方面努力,推动智慧教育进入“快车道”。智慧教育应用场景分为智慧校园和校外教育两类,涵盖教学、考试、评价、管理和服务等多个方面。报告还详细分析了支撑智慧教育发展的技术、产业、基础设施和安全能力的发展趋势,并指出了当前面临的挑战及建议。 适用人群:教育领域的政策制定者、教育管理者、教育技术从业者、研究人员和关心教育发展的社会各界人士。 使用场景及目标:①了解全球及我国智慧教育的最新进展和趋势;②为政策制定者提供决策参考;③为教育管理者和技术从业者提供实施智慧教育的具体指导;④促进教育技术的研发和应用。 其他说明:报告强调了智慧教育在促进教育公平、提升教育质量、推动教育模式创新等方面的重要性,并呼吁加强跨领域协同攻关、缩小教育数字化差距、强化网络信息安全和提升教师数字素养,以应对当前面临的挑战。
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