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代码被我弄丢了，下次一定及时存代码。可是，一次性算好居然也不行！cf好贴心，还有错误信息……以下是和tutorial思路一模一样的代码。
2023-07-27 23:52:50
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原创 K-Box_2023牛客暑期多校训练营2
设j=0,1,2 分别为向左，不动，向右的情况。f[i][j]为第i个盖子下所能获取的最大值。其中有条件 pos[i]+j-1>pos[i-1]+j'-1。
2023-07-26 01:16:16
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原创 A-Almost Correct （详细）“范式杯”2023牛客暑期多校训练营1
这一步是保证，要求出错的串，这么换后没有改变。其他要求正确的串，l一定能被换成0，r一定能被换成1。（如果不能，那一定是和要求出错的串一模一样了，显然不可能）。到这一步，如果一个串和要求出错的串0和1 个数分布相同，则已经被排好序了。（n=16,答案长度+91（14*13/2），累计105）。一开始，就是想粗暴仿照步骤2，内部排序。1~n0内部两两交换，n0+1~n内部两两交换。1. l和其他所有1换位置，r和其他所有0换位置。选取最左1，最右0，记录位置为l,r。我卡这里很长时间，，具体见代码。
2023-07-20 18:02:00
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原创 K-Subdivision “范式杯”2023牛客暑期多校训练营1
如果度大于1，则统计有无形成其他点最短路中没有用到的边的个数，个数乘能加的点数即可。判断的时候，如果每个点度只有1，可直接在这条路上加点；BFS记录每个点最短路的上一个节点，即可；思路挺简单的，当时为什么卡呢……
2023-07-19 22:11:45
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原创 使用oneAPI和DPC++优化的并行计算：实现Seam Carving压缩图像算法
Seam Carving是一种图像内容感知的缩放算法，通过自动检测和删除图像中不重要的像素列或行来实现图像的缩放。与传统的缩放方法相比，Seam Carving可以保留图像中重要的内容，避免重要信息的损失。Seam Carving算法的核心思想是通过计算能量图来确定图像中每个像素的重要性。能量图表示了每个像素周围像素的变化程度，能量越高表示像素越重要。通过动态规划算法，找到能量图中最小能量的路径，即Seam，然后删除该路径上的像素，从而实现图像的缩放。
2023-06-11 17:30:13
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空空如也
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