ACM-ICPC 2018 南京赛区网络预赛 B The writing on the wall(暴力)

通达信股本变迁文件(gbbq)解密方法 近年来A股市场跌宕起伏真特么精彩,本人愚钝,被整爆仓,损失惨重 痛定思痛,认为交易这种对纪律要求极高,且必须完全排除情绪影响的勾当,还是应该交给程序来干 数据哪里来呢?当然是拿来主义。。。问券商的交易软件要呗 到处查资料,得知通达信的权息文件数据齐全,不仅含有除权除息数据,还含有限售解禁、增发、可转债上市等股本变化数据 ——这对于某些对成交量变化敏感的交易模型是非常重要的 阅读详情

ACM-ICPC 2018 南京赛区网络预赛 B The writing on the wall

这道题不想写了,直接看我队友的写的博客吧,网上其他博客其他方法我也看不懂。。
ACM-ICPC 2018 南京赛区网络预赛 B The writing on the wall

code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int b[100010][110],up[110];
int main(){
    int T,cas = 0;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int n,m,k;
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
        for(int i = 0; i <= n; i++){
            for(int j = 0; j <= m; j++){
                b[i][j] = 0;
                up[j] = 0;
            }
        }
        for(int i = 0; i < k; i++){
            int x,y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            b[x][y] = 1;
        }
        ll ans = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = 1; j <= m; j++){
                if(b[i][j]) up[j] = i;
            }
            for(int j = 1; j <= m; j++){
                ll minn = 0x7f7f7f7f7f7f7f7f;
                for(int k = j; k > 0; k--){
                    minn = min(minn,(ll)(i-up[k]));
                    ans += minn;
                }
            }
        }
        printf("Case #%d: %lld\n",++cas,ans);
    }
    return 0;
}
基于卷积神经网络CNN实现电力负荷多变量时序预测(PyTorch版) 随着智能电网的发展,精准的电力负荷预测对能源调度和电网稳定具有重要意义。本文基于PyTorch框架,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多变量时间序列预测模型,用于电力负荷的短期预测。 阅读详情

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