2021 GDUT Winter Personal Training Contest I (gym-102672)仅文字题解

本文介绍了如何解决两个编程题目的解法,涉及树形动态规划在树操作问题中的应用,以及HTML字符串的高效排列。第一部分通过实例演示如何用dp处理颜色树的操作,第二部分则是关于快速计算字符串乘积的技巧。

好家伙,一年没写题解越来越懒了
说不定我以后会补上代码呢

A. Wooden Castle

题目大意

给出一棵涂了黑白两色的树,有两种操作,一种是更改一个点的颜色,另一种是消除相同颜色的连通块,问最小操作次数是多少次。

分析

虽然说看得出来是dp,但我不是很会写树形dp(所以去补了一下树形dp←
很明显变色操作可以预先做完,不会出现必定要消除之后再变色的情况。
dp[i][j]表示消除以颜色为j的i节点的子树所需的最小操作次数,当只有一个叶结点的时候要不直接消除,要不变色再消除,所以边界是
dp[i][j]={2,colori!=j1,colori==j(i为叶子结点)dp[i][j]=\{^{1,color_i == j}_{2,color_i != j}(i为叶子结点)dp[i][j]={2,colori!=j1,colori==j(i)
从儿子转移上来可以有两种操作:
1.让儿子染上自己的颜色;
2.让儿子的颜色和自己相反;
注意如果儿子和自己颜色相同,消除的时候就能少消除一次了,得出转移方程为dp[i][j]={2,colori!=j1,colori==j+∑u=son[i]min(dp[u][j]−1,dp[u][!j])dp[i][j]=\{^{1,color_i == j}_{2,color_i != j} + \sum_{u=son[i]}min(dp[u][j] - 1,dp[u][!j])dp[i][j]={2,colori!=j1,colori==j+u=son[i]min(dp[u][j]1,dp[u][!j])

题解

有了状态转移方程之后,剩下的问题就是树形dp怎么写了,这个问题建议问度娘(或者其它的什么)。
忘了一件事,根节点可以随便选一个,对答案没有影响的,所以答案就是min(dp[root][0],dp[root][1])min(dp[root][0],dp[root][1])min(dp[root][0],dp[root][1])

C. Spell

题目大意

给出a和b,递归求∏ab\prod_{a}^{b}ab各位之和。
举个例子888→24→6888→24→6888246,所以888各位之和是6。

题解

做这道题要知道一个神奇的知识(当然也能推出来),就是原数相乘后的各位之和是两数各位相乘之和(我是口嗨出来的)。
还有一件事就是两个相差大于8的数一定含有一个9的倍数,只要被9污染的数它的各位之和一定是9(小学奥数?)。
所以能在O(len(a))内完成。

E. Crazy domino

题目大意

给一个n∗nn * nnn的棋盘,放上小于等于nnn只子,剩下刚好被任意个1∗21*212的多米诺骨牌全占,并且多米诺牌的摆法只能有一种。

题解

看一下题自己放一下,结果有:
nnn为奇数时
#........##........##.... \#....\\ ....\#\\ \#....\\ ....\#\\ \#....\\ #........##........##....
nnn为偶数时
#....#......#....#......#....#...... \#....\#\\ ......\\ \#....\#\\ ......\\ \#....\#\\ ......\\ #....#......#....#......#....#......
对不齐我也没办法,将就一下吧

K. Escape from the Abundoned House

题目大意

走迷宫,纵向走会+1度,横向走会-1度,问从起点走到终点的最小温度差,不能走出输出-1

分析

只要能上下走和能左右走就必定能把之后(前)产生的温度抹平,不能的话只能直线走过去,注意一下起点和终点也是可以重复走的,也就是说,我能经过出口但不进去,到终点的另一边平衡一下温度再出去(不然你就会和我一样wa17)。

题解

dfs判断从起点开始走,是否可达到终点,可纵向行走的点,可横向行走的点,不能到终点输出-1,只能横向或者纵向行走输出∣bx−ex∣+∣by−ey∣|bx - ex| + |by - ey|bxex+byey,都能走输出(∣bx−ex∣+∣by−ey∣)&1(|bx - ex| + |by - ey|)\&1(bxex+byey)&1。这里bx,bybx,bybx,by指起点坐标,ex,eyex,eyex,ey指终点坐标,&\&&是按位与。
时间复杂度应该是O(n∗m)O(n*m)O(nm),可能我一开始的时候判重写错了……

M. Magical XML

题目大意

给一串仅有小写英文字母,’<’,’>‘和’/'的字符串,让你排列出一个合法的html格式。
一般不是<A><B><A><B></B></A></B></A>的么(

题解

签到题,反正随便排,只要判断一下各种字符数量再搞个栈随便分分就行。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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