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RSS订阅原创 炉石传说奥术之尘最优解
因为是集训的时候看到的，在网上没搜到题，复制也有bug，只能委屈大家了炉石传说中，童童有 n 个奥术之尘和 m 种卡牌，初始卡牌数量为 0。可以进行两种操作：1. 若奥术之尘数量大于等于 a_i，可合成第 i 种卡牌，消耗 a_i 奥术之尘，获得 1 张该卡牌2. 若拥有至少 1 张第 i 种卡牌，可分解 1 张该卡牌，获得 b_i 奥术之尘要求最终卡牌数量为 0，求剩余奥术之尘的最小值。输入：第一行为 n 和 m，接下来 m 行每行包含 a_i 和 b_i输出：剩余奥术之尘的最小值。
2025-08-13 15:10:32
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原创 DeepSeek：职场效率提升神器
快速处理大量文本类任务（总结、翻译、撰写）解决工作中的卡点问题（代码、逻辑、创意）优化流程，减少重复劳动DeepSeek 绝对是高效助手！它的核心价值不是 “替代人”，而是 “解放人”—— 让你从繁琐的事务中脱身，专注于更需要思考和创造力的工作。好了，今天的 DeepSeek 工作用法就讲到这里～ 大家可以结合自己的工作场景多尝试，慢慢摸索出适合自己的使用技巧。如果有疑问，欢迎在评论区留言，咱们下期再见！
2025-08-13 14:29:57
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原创 动态规划入门：背包问题全解析
本文介绍了动态规划中的经典背包问题，包括0-1背包、完全背包和多重背包三种类型。通过具体示例演示了如何用C++实现这些算法，包括二维数组的基础实现和一维数组的空间优化版本。文章比较了不同背包问题的时间复杂度，并指出0-1背包适用于物品只能用一次的情况，完全背包适用于物品可无限使用的情况，多重背包则考虑物品使用次数限制。最后还介绍了背包问题的几种变种和适用场景，帮助读者理解动态规划"选与不选"的核心思想。
2025-08-13 14:06:24
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原创 Floyd算法：三行代码解决最短路径
Floyd算法是一种经典的动态规划算法，用于求解图中所有节点对之间的最短路径。它的核心思想是通过三重循环（中间点k、起点i、终点j）不断松弛路径：dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])。该算法的时间复杂度为O(n³)，适合处理节点数较少(n<1000)的图，能处理负权边但不能有负权回路。实现时使用邻接矩阵存储图结构，通过简洁的三重循环即可完成计算。Floyd算法特别适用于需要计算多源最短路径且图规模可控的场景。
2025-08-13 10:41:20
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空空如也
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