江苏省选2018游玩记

在高一最后一场信息学竞赛中,选手分享了两天的比赛经历。第一天,通过冷静分析和不断优化,解决了包括二分图匹配在内的三道题;第二天,尽管计算几何题充满挑战,但最终凭借主席树和DP技巧完成比赛。文章详细记录了解题思路和比赛心得。

高一最后一场比赛,当然要好好玩耍啦

Day1:

  T1. 我们证一证暴力的复杂度是对的(有点小卡常?)

  T2. 算每个环对答案的贡献

  到此为止,前两题水的有点过分了?

  T3. 受前两题影响,以为这题也难不到哪里去,一开始理解错题意了,wa样例之后才发现qaq

  计算几何常见套路:二分。

  大概有一个二分图匹配的做法?

  冷静分析一下,发现根据hall定理,在根据这个图特殊的性质:一个点匹配的是圆上一个区间。于是做完了。

  11:30,写完T3的 n^3 log 做法。感觉很卡常啊(此处的n是原题的两倍)

  开始用线段树优化,最后优化到 log * n^2logn的复杂度。

  最后40分钟,拍了拍T1,感觉很稳。

下午:emm我T1怎么只拿了40...(不科学)

  emmT3莫名丢了10分...

 

Day2:

  看到题面中的“九条可怜”,突然兴奋

  T1. 怎么一上来就计算几何啊,不按套路出牌。。

    大概可以做到一个log

  T2. 乍一看,没有太多思路?

  于是开始写T1..

  10:30,终于草率地写完了,感觉还少考虑了好多细节。

  (样例没过qaq)

  上个厕所冷静一下,我们是不是不应该纠结于计算几何,做代码难度大的题可是要承受一定风险的啊。

  于是开始想T2

  11:00,大致有了想法,可总想不清楚。时间不太够啊,点开T3

  (“可怜”应该在题面里加一句:“题目难度与顺序无关”)

  11:40,写完T3。虽然好久没写主席树了,但这个主席树真是太好写了!

  12:00,大致整理完了T2的思路。我们大致要枚举走路的周期。

    因为可能存在多个环,是否存在多个环的判定只需要知道周期中一共向下走了a步,向右走了b步。

    我们可以从小到大枚举周期出现了k次,直到ak%n==0,bk%m==0,而此时(a+b)k==n*m是不存在多个环的充要条件。

    剩下的只要dp就可以求出这种周期对答案的贡献了。

    由于这个周期中可能会存在更小的周期,枚举更小的周期,减去这些情况即可。

  12:30,写完T2,愉快地过了样例,没有过大样例?我是不是凉了啊qaq

  12:55,打开代码再看了一眼,惊奇地发现,自己从小到大枚举周期出现了k次,我只枚举到了50。而大样例中出现了96次!

    无脑地改成枚举到100。令人震惊地过了大样例。。

  曾经的我估分200的。。

  或许大家已经发现了错误,周期出现次数可能会超过100。。准确的说,不超过lcm(n,m)。而样例lcm(32,48)=96!

  或许我改成枚举到2500就能A了呜呜呜

  比赛结束后,听说好多人坚持着调试T1,几乎都gg了。计算几何题果然有着神秘的魅力。。

下午:高一最后一场比赛结束了,真是愉悦。我们将要踏上文化课的“不归路”O(∩_∩)O

  明年ZJOI rp++

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Blog-of-Eden/p/8992227.html

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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