NYOJ 228 士兵杀敌(五)

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对于这道题的解题思路,我只能说很吊,无结构无算法才是最高境界吧!!!!

但是对于这道题的评判系统,我只能说卧槽了!!!!   java评测有误!!!!

还有就是题目表述有问题!!!  请看:现已知共有M个士兵,编号为0~M!!

    说了有M,编号的个数确实(M+1)个!!!!

5 3 2
1 3 2
2 4 1
5 5 10//但是看这组测试数据,编号确实从1到M,但是呢!!!!测试数据里竟然有编号为0的!!!
真实醉了,醉睡过去了!!!
但是呢,吐槽归吐槽,这道题的解法还是相当新颖的,美,真的很美!!!
 
题目大意:编号为1-M的士兵,都是连续杀敌的,杀敌之后每个人都增加一定的军工,然后询问从start到end的士兵的军工和。
思路:第一开始,我还以为是树状数组,插线问线,但是又想了想,数组数组是对于动态插入,查询效率比较高,而这道题是静态的,
就是都插入了,再查询!!!   那树状数组就不一定是最优了!!!
上码,码上解释!!!
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

public class Main {
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		InputStream mis = new MyInputStream();
		int[] arr = new int[1000005];
		int n, inputN, queryN, start, end, add;

		n = mis.read();
		inputN = mis.read();
		queryN = mis.read();

		while (inputN-- > 0) {
			start = mis.read();
			end = mis.read();
			add = mis.read();
///////////////////////////////////////////////////////////////
//这两句是绝了!!!  我们输入的是从start到end,每个士兵都增加军工add,
//但是这里只对arr[start]和arr[end+1]做处理,因为后面要通过一个for循环,把前面一项
//加到当前一项,在start-end之间的都会加上add,在end之后加上add,又减去add!!!
//真不知道这种解法是谁想出来的!!!!!!
			arr[start] += add;
			arr[end + 1] -= add;
///////////////////////////////////////////////////////////////
		}
//一个for循环,把arr[i]变成第i士兵的军工
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			arr[i] += arr[i - 1];
		}
//这个for循环,把arr[i]变成第一个到第i个士兵军工的总和!!!
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			arr[i] = (arr[i] + arr[i - 1]) % 10003;
		}

		while (queryN-- > 0) {
			start = mis.read();
			end = mis.read();
			if (start == 0) {
				start = 1;
			}
<span style="white-space:pre">			</span>//这里,有可能不确定start跟end的大小关系!!!
			System.out.println((arr[end] - arr[start - 1] + 10003) % 10003);
		}

		mis.close();
		mis = null;
	}
}

class MyInputStream extends InputStream {//改写输入流,提高速度
	private BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(System.in);

	public int read() throws IOException {
		int i, x = 0;
		while ((i = bis.read()) < '0' || i > '9')
			;//找到第一个数符
		while (i >= '0' && i <= '9') {//如果遇到非数符就退出
			x = x * 10 + i - '0';
			i = bis.read();
		}
		return x;
	}
}

 

这个代码在nyoj上过不了!!!!!它的评测系统有错误!!!!坑爹!!!

Unlocking Decoding-time Controllability: Gradient-FreeMulti-Objective Alignment with Contrastive Pr 将基于庞大网络语料库训练的大型语言模型(LLMs)(OpenAI,2023;Touvron 等,2023;Google,2023)与人类偏好对齐,是减少产生不安全(Wei 等,2023)、幻觉(Zhang 等,2023b)和有偏见(Gallegos 等,2023)内容的重要一步。随着偏好学习技术(如 PPO(Schulman 等,2017)、DPO(Rafailov 等,2023)及其他变体(Azar 等,2023;Ethayarajh 等,2024; 阅读详情

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