codeforce 492 C D

本文详细介绍了C题通过贪心算法解决的方法,并强调了使用除法而非加法的重要性以避免超时。接着,阐述了D题采用LCM分割时间单位的策略,以及通过寻找GCD并进行暴力求解或二分查找来确定满足条件的时间。重点在于理解算法优化和时间复杂性的关键。

  C题贪心即可,但要用除法进行迭代,加法会超时。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;
struct exam{
	int g,d;
}ex[100010];
bool cmp(struct exam a,struct exam b)
{
	return a.d<b.d;
}
int main()
{
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	int n,r;
	long long now=0,tar,ave;
	cin>>n>>r>>ave;
	tar=ave*n;
	for(int i=1;i<=n;i++) {cin>>ex[i].g>>ex[i].d;now+=ex[i].g;}
	tar-=now;
	sort(ex+1,ex+n+1,cmp);
	int pos=1;
	long long ans=0;
	while(tar>0){
		while(ex[pos].g==r) pos++;
		if(tar>=(r-ex[pos].g)){
			ans+=(long long)(r-ex[pos].g)*ex[pos].d;
			tar-=r-ex[pos].g;
			pos++;
		}
		else{
			ans+=tar*ex[pos].d;
			break;
		}
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}


 

   D题我们把一秒分割为LCM(x,y)个单位,那么vanya没y个单位攻击一次,vova没x个单位攻击一次,明显先找到GCD(x,y),消去重复环节,然后暴力求解满足条件的时间,这里可以二分求解。

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int gcd(int a,int b)
{
	int t=1;
	while(t){
		t=a%b;
		a=b;b=t;
	}
	return a;
}
int main()
{
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	long long n,x,y,sum;
	scanf("%I64d%I64d%I64d",&n,&x,&y);
	sum=x+y;
	for(int i=0;i<n;i++){
		long long t;
		scanf("%I64d",&t);
		long long temp=gcd(x,y);
		temp=x/temp*y;
		sum=temp/x+temp/y;
		t-=(t/sum)*sum;
		long long time=0,total=0,ty=1;
		long long l=0,r=temp;
		while(l<r){
			long long mid=(l+r)>>1;
			if((mid/x+mid/y)>=t) r=mid;
			else l=mid+1;
		}
		if(l%x==0&&l%y==0) cout<<"Both"<<endl;
		else if(l%y==0) cout<<"Vanya"<<endl;
		else cout<<"Vova"<<endl;
	}
	return 0;
}


 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
### Codeforces 题目难度分布及评级标准 Codeforces 的题目难度范围广泛,涵盖了从新手到专家级别的各种挑战[^1]。该平台通过细致的分层机制来区分不同难度等级的问题,使得每位参赛者都能找到适合自己水平的任务。 #### 评分体系概述 Codeforces 使用基于积分制的评价系统,其中每道题都有一个对应的分数(rating),用于表示其相对难易程度。较低的 rating 表明这是一道较为简单的题目;而较高的 rating 则意味着更高的复杂性和解决难度。通常情况下: - **简单题**:Rating 小于等于 1200 分 - **中等偏难题**:Rating 范围大约在 1600 至 2000 分之间 - **困难题**:Rating 大于等于 2400 分 这些数值并不是固定的界限,而是根据社区反馈以及比赛实际情况调整的结果。 #### Divisions 和 Contest Types 为了更好地适应不同程度的学习者和技术爱好者的需求,Codeforces 提供了多种类型的竞赛活动,比如 Division 1, Division 2, Division 3 及 Division 4 等不同类型的比赛[^2]。每个 division 对应着不同的最低准入门槛——即参与者应该具备的基础能力或经验水平。例如,在更高级别的比赛中会遇到更多高难度的问题。 #### 技术领域覆盖 平台上发布的题目不仅限于单一的技术方向,还涉及到多个计算机科学的重要分支,如贪心算法、动态规划、图论等领域。这种多样性有助于全面锻炼编程技巧并促进跨学科思维的发展。 ```python # 示例 Python 代码片段展示如何获取某场比赛的信息 import requests def get_contest_info(contest_id): url = f"https://codeforces.com/api/contest.standings?contestId={contest_id}&from=1&count=1" response = requests.get(url).json() if 'result' not in response or 'problems' not in response['result']: return None problems = response['result']['problems'] for problem in problems: print(f"{problem['index']}: {problem['name']} - Rating: {problem.get('rating', 'N/A')}") get_contest_info(1669) ```
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