Codeforces 910A BFS

DeepSeek V4国产化深度解析:MXFP4、TileLang与MegaMoE实战指南 大语言模型在信创环境下的落地,核心挑战在于算力适配、推理效率与硬件生态兼容性。DeepSeek V4并非单纯参数升级,而是围绕国产芯片(昇腾910B/寒武纪MLU370)重构的工程化模型:通过MXFP4量化标准突破精度与硬件解耦瓶颈,借助TileLang领域特定语言实现‘一次编写、多端编译’的算子开发范式,结合MegaMoE融合内核显著降低国产集群通信开销。其技术价值体现在政务、金融、医疗等高确定性场景中——长上下文精准检索、混合推理生成统一调度、边缘轻量部署成为可能。本文聚焦V4在真实国产化项目中的架构逻 阅读详情

题意:给定一个n长度的01字符串,下标为1到n。每次前进的跳跃步数不能超过d,假定当前位置为x,当且仅当x+i位置为1,i<=d,才能从位置x转移到位置x+i。

问从起点1到终点n最少步数是多少。


分析:属于很简单的搜索题,我用的是BFS,因为DFS超时了,想不到更好的剪枝...


代码如下:

#include <cstdio>
#include <queue>
#include <cstring>
using namespace std;

const int INF = 10000000;
const int maxn = 120;
int n,d,ans;
char s[maxn];
bool vis[maxn];
int step[maxn];
queue<int>que;

inline int Min(int x, int y) {return x<y?x:y;}
int bfs(){
   while (!que.empty()) que.pop();
   memset(vis,0,sizeof(vis));
   que.push(0);
   step[0] = 0;

   int u;
   while (!que.empty()) {
       u = que.front();
       que.pop();
       if (u == n-1) return step[u];
       for (int i=1; i<=d; i++) if (s[u+i]=='1' && !vis[u+i]) {
             step[u+i] = step[u] + 1;
             vis[u+i] = 1;
             que.push(u+i);
       }
   }
   return -1;
}

int main(){
    while (scanf("%d %d",&n,&d)==2){
        scanf("%s",s);
        if (s[0]!='1' || s[n-1]!='1') printf("-1\n");
        else {
            ans = bfs();
            printf("%d\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}


最大似然估计、梯度下降、EM算法、坐标上升 主要讲解的是机器学习中参数学习算法之间的区别,以及应用的场景。 最大似然估计: 其中目标函数是对数似然函数。为了求目标函数取最大值时的theta。有两个关机键步骤,第一个是对目标函数进行求导,第二个是另导数等于0,求解后直接得到最优theta。两个步骤缺一不可。 梯度下降: 对目标函数进行求导,利用导函数提供的梯度信息,使参数往梯度下降最快的方向移动一小步,来更新参数。为什 阅读详情

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罗侯
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