Codeforces Beta Round 5

文章展示了C++中的三个编程片段:ChatServer的出站流量处理,使用栈实现的字符串居中对齐,以及最长括号序列的动态规划解法。

Portal.

A. Chat Server’s Outgoing Traffic

Portal.

按题意模拟即可。注意 find() 函数能快速查找 string 中特定字符的位置。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
    string s;
    int cnt=0,ans=0;
    while(getline(cin,s))
    {
        if(s[0]=='+') cnt++;
        else if(s[0]=='-') cnt--;
        else
        {
            int p=s.find(':');
            ans+=cnt*(s.length()-p-1);
        }
    }
    cout<<ans;
    return 0;
}

B. Center Alignment

Portal.

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn=1005;
char s[maxn][maxn];
int len[maxn];

int main()
{
	int cnt=0,mxlen=0;
	while(gets(s[cnt]))
	{
		len[cnt]=strlen(s[cnt]);
		mxlen=max(mxlen,len[cnt]);
		++cnt;
	}
	--cnt;
	for(int i=1;i<=mxlen+2;i++) cout<<"*";
	cout<<endl;
	bool flag=0;
	for(int i=0;i<=cnt;i++)
	{
		cout<<"*";
		if(!len[i]) for(int j=1;j<=mxlen;j++) cout<<" ";
		else
		{
			int p;
			if((mxlen-len[i])%2)
			{
				if(!flag)
				{
					int p=(mxlen-len[i]-1)/2;
					for(int j=1;j<=p;j++) cout<<" ";
					cout<<s[i];
					for(int j=1;j<=p+1;j++) cout<<" ";
					flag=1;
				}
				else
				{
					int p=(mxlen-len[i]+1)/2;
					for(int j=1;j<=p;j++) cout<<" ";
					cout<<s[i];
					for(int j=1;j<=p-1;j++) cout<<" ";
					flag=0;
				}
			}
			else
			{
				int p=(mxlen-len[i])/2;
				for(int j=1;j<=p;j++) cout<<" ";
				cout<<s[i];
				for(int j=1;j<=p;j++) cout<<" ";
			}
		}
		cout<<"*"<<endl;
	}
	for(int i=1;i<=mxlen+2;i++) cout<<"*";
	return 0;
}

C. Longest Regular Bracket Sequence

Portal.

DP。

f i f_i fi 表示以 i i i 为结尾的最长括号序列长度。用栈维护括号序列,如果当前元素为 ( \texttt{(} (,入栈;否则若栈非空,以当前元素为结尾的最长括号序列长度即为该元素到当前栈顶元素的长度与以栈顶元素的前一个元素为结尾的最长括号序列长度。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxn=1e6+5;
int sta[maxn],f[maxn],cnt[maxn],top;
bool vis[maxn];
char s[maxn];

int main()
{
    cin>>(s+1);
    cnt[0]=1;
    for(int i=1;i<=strlen(s+1);i++)
    {
        if(s[i]=='(') sta[++top]=i;
        else if(top) f[i]=i-sta[top]+1+f[sta[top]-1],top--,cnt[f[i]]++;
    }
    for(int i=strlen(s+1);i>=0;i--)
        if(cnt[i]){cout<<i<<' '<<cnt[i]<<'\n';break;}
    return 0;
}
在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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