NKOI 2112 糖果

                                                【SCOI2011 Day1】糖果

Time Limit:10000MS  Memory Limit:165536K
Total Submit:384 Accepted:85
Case Time Limit:3000MS

Description

  幼儿园里有N个小朋友,lxhgww老师现在想要给这些小朋友们分配糖果,要求每个小朋友都要分到糖果。但是小朋友们也有嫉妒心,总是会提出一些要求,比如小明不希望小红分到的糖果比他的多,于是在分配糖果的时候,lxhgww需要满足小朋友们的K个要求。幼儿园的糖果总是有限的,lxhgww想知道他至少需要准备多少个糖果,才能使得每个小朋友都能够分到糖果,并且满足小朋友们所有的要求。

Input

  输入的第一行是两个整数N,K。
  接下来K行,表示这些点需要满足的关系,每行3个数字,X,A,B。
  如果X=1, 表示第A个小朋友分到的糖果必须和第B个小朋友分到的糖果一样多;
  如果X=2, 表示第A个小朋友分到的糖果必须少于第B个小朋友分到的糖果;
  如果X=3, 表示第A个小朋友分到的糖果必须不少于第B个小朋友分到的糖果;
  如果X=4, 表示第A个小朋友分到的糖果必须多于第B个小朋友分到的糖果;
  如果X=5, 表示第A个小朋友分到的糖果必须不多于第B个小朋友分到的糖果;

Output

  输出一行,表示lxhgww老师至少需要准备的糖果数,如果不能满足小朋友们的所有要求,就输出-1。

Sample Input

5 7
1 1 2
2 3 2
4 4 1
3 4 5
5 4 5
2 3 5
4 5 1

Sample Output

11

Hint

对于30%的数据,保证 N<=100
对于100%的数据,保证 N<=100000
对于所有的数据,保证 K<=100000,1<=X<=5,1<=A, B<=N


此题经过分析也可以看出来是一道差分约束的题,设S[X]为第X个小朋友分到的糖果

情况一:S[A]-S[B]>=0,S[B]-S[A]<=0

情况二:S[A]-S[B]<0

情况三:S[A]-S[B]>=0

情况四:S[A]-S[B]>0

情况五:S[A]-S[B]<=0

但是要注意特判情况2和情况4,即输入的A==B时,直接输出-1(因为不能自己大于或小于自己),否则超时

另外在SPFA中判断是否有正权回路,若有就输出-1

最后将所有dis相加就是答案

不过此题有坑,有几个数据会卡SPFA 所以在增加虚拟节点的时候要从n到1增加路

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<queue>
#define LL long long
#define inf 9999999999999999LL
using namespace std;
LL n,k,cnt;
void _read(LL &d){
	d=0;
	char t=getchar();
	for(d=0;t>='0'&&t<='9';t=getchar())d=(d<<3)+(d<<1)+t-'0';
}
LL next[500005],end[500005],last[500005],len[500005];
LL dis[100005],sum[100005];
bool f[100005],flag;
queue<LL>q;
void fst(LL a,LL b,LL l){
	end[++cnt]=b;
	len[cnt]=l;
	next[cnt]=last[a];
	last[a]=cnt;
}
void spfa(){
	LL i,y,t,x;
    for(i=n;i>=1;i--)dis[i]=-inf;//求最长路所以赋值为无穷小
    q.push(0);
	f[0]=true;
	dis[0]=1;//每个小朋友至少分一个所以控制最少数量为1
    while(!q.empty()){
        x=q.front();
		q.pop();
		f[x]=false;
        t=last[x];
        while(t!=0){
           y=end[t];
           if(dis[x]+len[t]>dis[y]){
                  dis[y]=dis[x]+len[t];
                  if(!f[y]){
                      f[y]=true; 
                      q.push(y);
                      sum[y]++;//sum记录y点参与讨论的次数
                      if(sum[y]==n){
                      	printf("-1");
                      	flag=true;
                      	return ;
                      }
                  }
           } 
           t=next[t];
		}
    }
}
int main(){
	LL i,j,a,b,h,ans=0;
	_read(n);_read(k);
	for(i=n;i>=1;i--)fst(0,i,0);//反向讨论
	for(i=1;i<=k;i++){
		_read(h);
		_read(a);
		_read(b);
		if(h==1){
			fst(a,b,0);
			fst(b,a,0);
		}
		else if(h==2){
			if(a==b){
				puts("-1");
				return 0;
		    }
			fst(a,b,1);
		}
		else if(h==3)
		    fst(b,a,0);
		else if(h==4){
			if(a==b){
				puts("-1");
				return 0;
			}
			fst(b,a,1);
		}
		else fst(a,b,0); 
	}
	spfa();
	if(!flag){
		for(i=1;i<=n;i++)
	        ans+=dis[i];
	    cout<<ans;
	}
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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