2021牛客暑期多校训练营2

本文解析了两个编程问题:Product of GCDs涉及数论和欧几里得算法,通过计算最大公约数组合来求解;K.Stack涉及图论和拓扑排序,用于分配数字序列以满足特定条件。解题关键在于理解题意并运用相应算法技巧。

J.Product of GCDs

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#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef double db;
typedef pair<int, int> Pii;
#define reg register
#define mp make_pair
#define pb push_back
#define Mod1(x) ((x >= Phi) && (x -= Phi))
#define Mod2(x) ((x < 0) && (x += Phi))
#define rep(i, a, b) for (int i = a, i##end = b; i <= i##end; ++i)
#define drep(i, a, b) for (int i = a, i##end = b; i >= i##end; --i)
template <class T>
inline void cmin(T& a, T b) {
    ((a > b) && (a = b));
}
template <class T>
inline void cmax(T& a, T b) {
    ((a < b) && (a = b));
}

char IO;
template <class T = int>
T rd() {
    T s = 0;
    int f = 0;
    while (!isdigit(IO = getchar()))
        f |= IO == '-';
    do
        s = (s << 1) + (s << 3) + (IO ^ '0');
    while (isdigit(IO = getchar()));
    return f ? -s : s;
}

const int N = 8e4 + 10, M = 1e7 + 30;

int n, m;
ll P, Phi;
int notpri[M + 1], pri[M / 5], pc;
ll A[N], C[N][32];

ll Calc(ll n) {
    ll p = n;
    for (int i = 1; 1ll * pri[i] * pri[i] <= n; ++i)
        if (n % pri[i] == 0) {
            p = p / pri[i] * (pri[i] - 1);
            while (n % pri[i] == 0)
                n /= pri[i];
        }
    if (n > 1)
        p = p / n * (n - 1);
    return p;
}

ll Mul(ll x, ll y) {
    return (__int128)x * y % P;
}
ll qpow(ll x, ll k) {
    ll res = 1;
    for (; k; k >>= 1, x = Mul(x, x))
        if (k & 1)
            res = Mul(res, x);
    return res;
}

int main() {
    rep(i, 2, M) {
        if (!notpri[i])
            pri[++pc] = i;
        for (int j = 1; j <= pc && 1ll * i * pri[j] <= M; ++j) {
            notpri[i * pri[j]] = 1;
            if (i % pri[j] == 0)
                break;
        }
    }
    rep(_, 1, rd()) {
        n = rd(), m = rd(), P = rd<ll>(), Phi = Calc(P);
        rep(i, 0, N - 1) A[i] = 0;
        rep(i, 1, n) A[rd()]++;
        rep(i, 0, n) rep(j, *C[i] = 1, min(i, m)) C[i][j] =
            C[i - 1][j] + C[i - 1][j - 1],
                                                  Mod1(C[i][j]);
        ll ans = 1;
        rep(i, 2, N - 1) if (!notpri[i]) {
            ll res = 0;
            for (int x = i; x < N; x *= i) {
                int c = 0;
                for (int j = x; j < N; j += x)
                    c += A[j];
                if (c < m)
                    break;
                res += C[c][m], Mod1(res);
                if (1ll * i * x >= N)
                    break;
            }
            if (res)
                ans = Mul(ans, qpow(i, res));
        }
        printf("%lld\n", ans);
    }
}

题解:别人的题解,我也看不懂就是了

K.Stack

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#include <bits/stdc++.h>
#define N 1000005
#define M 4000005
using namespace std;
int n, k, b[N], a[N];
int head[N], ver[M], Next[M], tot = 0;//ver记录指向的顶点
int deg[N];//记录顶点的入度
void add(int x, int y) {//链式前向星
    ver[++tot] = y;
    Next[tot] = head[x];
    head[x] = tot;
}
void Toposort() {//拓扑排序
    queue<int> q;
    int cnt = n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!deg[i]) {
            q.push(i);
        }
    }
    while (q.size()) {
        int now = q.front();
        q.pop();
        a[now] = cnt--;//优先给入度为0的顶点数字越大
        for (int i = head[now]; i; i = Next[i]) {
            int y = ver[i];
            deg[y]--;
            if (deg[y] == 0) {
                q.push(y);
            }
        }
    }
}
int main() {
    cin >> n >> k;
    for (int i = 1; i <= k; i++) {
        int p, x;
        cin >> p >> x;
        b[p] = x;
    }
    stack<int> stk;  //栈中存放的是一系列位置,add里面也是下标指向
    bool ok = 1;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        // cout << i << endl;
        if (b[i]) {
            if (stk.size() + 1 < b[i]) {
                ok = 0;
                break;
            } else if (stk.size() + 1 == b[i]) {
                if (i != 1) {
                    add(i, stk.top());  // a[i]比栈顶对应位置的元素大
                    deg[stk.top()]++;
                }
                stk.push(i);
            } else {
                while (stk.size() + 1 > b[i] && stk.size()) {
                    int now = stk.top();
                    stk.pop();
                    add(now, i);
                    deg[i]++;
                }
                if (stk.size()) {
                    add(i, stk.top());
                    deg[stk.top()]++;
                }
                stk.push(i);
            }
        } else {
            if (i != 1) {
                add(i, stk.top());  // a[i]比栈顶对应位置的元素大
                deg[stk.top()]++;
            }
            stk.push(i);
        }
    }
    if (!ok) {
        cout << -1;
        return 0;
    } else {
        Toposort();
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            cout << a[i] << " ";
        }
    }
    return 0;
}

题解:正解就是通过b数组以及题目描述,构建b数组对应位置的a数组的元素的相对关系,然后拓扑排序分配编号即可。首先需要找到一种补全b数组的方法(当然不用真的补全),而要求b[i]<= i,因此令缺失部分的b[i] = b[i - 1] + 1即可满足要求(贪心)。然后i = 1 ~ n遍历每个位置同时模拟单调栈的过程,注意和题目说的不同的是栈中存放的是一个个下标(因为本身要构造的就是a序列,同时b序列已补全,实际上存储的就是a序列的对应下标了,这样可以求出来a序列各个位置之间的数的大小关系)。遍历到一个位置时如果这个位置的b[i]没有初始值,说明在这个位置执行的是入栈操作,把i入栈,这个位置的数大于栈顶那个位置对应的数;如果b[i]有初始值,若栈的大小+1比b[i]小说明无解,如果栈的大小+1等于b[i]则把i直接入栈,这个位置的数大于栈顶那个位置对应的数,若栈的大小比b[i]大则不断弹出栈顶元素并指明栈顶元素对应位置的数大于i这个位置对应的数,最后指明i这个位置的数大于栈顶元素位置对应的数并把i入栈。这样就可以得到一系列的a[i]> a[j]这样的关系(由i指向j的有向边)构成的关系图(显然为DAG),直接跑拓扑排序分配a[i]即可。
转载于

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
### 暑期训练营的适合水平分析 暑期训练营是一项面向算法竞赛爱好者的系列比赛,主要目的是为选手提供一个练习和提升的机会[^1]。该训练营通常吸引了来自全国各地的编程爱好者以及准备参加 ACM-ICPC 或其他算法竞赛的学生参与。根据以往的经验,以下是对适合水平的详细分析: #### 1. **基础要求** 训练营中的题目难度跨度较大,从入门级到高难度均有覆盖。对于新手选手来说,如果具备一定的算法基础(如掌握基本的数据结构、排序算法、搜索算法等),可以尝试参与并从中学习[^2]。 #### 2. **中级选手** 中级水平的选手通常已经熟练掌握了常见的算法模板,例如动态规划、图论(最短路径、最小生成树等)、字符串匹配等。这类选手可以通过训练营中的中等难度题目进一步巩固知识,并挑战更高难度的问题以提升能力[^3]。 #### 3. **高级选手** 高级水平的选手通常是 ACM-ICPC 区域赛或更高级别比赛的参赛者。他们能够快速解决大部分常规问题,并专注于研究复杂算法和优化技巧。对于这些选手,训练营是一个检验自身实力、发现不足的好机会[^4]。 #### 4. **团队协作能力** 值得注意的是,训练营不仅考察个人能力,还强调团队合作的重要性。许题目需要名队员分工合作才能高效完成。因此,即使是高水平的个人选手,也需要通过训练营来磨练与队友的配合能力[^5]。 ```python # 示例代码:计算最短路径(Dijkstra算法) import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist ``` 上述代码展示了图论中经典的 Dijkstra 算法实现,这是训练营中可能出现的基础知识点之一。 ---
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