codeforce 224

TSMaster如何用珠海创芯CAN卡实现高效CAN通信(附完整驱动安装指南) 本文详细介绍了如何使用TSMaster软件与珠海创芯CAN卡实现高效CAN通信,包括驱动安装、系统配置、ControlCAN.dll替换及TSMaster集成配置等关键步骤。通过实战指南和故障排除技巧,帮助工程师快速搭建稳定可靠的CAN通信测试环境,适用于汽车电子和工业控制等领域。 阅读详情

好久没写csdn的博客了,自从今年的亚洲赛完就一直没有敲过有关算法方面的程序,发现现在都有点生疏了。昨天参加了场CF,惨败。。。

第一题,水贪心,没仔细读题,结果当成是博弈DP,敲完果断贡献了个WA。

第二题,水题,把数存数组里排序,左右扫一遍就OK了。

第三题,一直题意没弄明白,后来问了学妹题意,是个递归二分,开始敲代码,还算比较顺利,结果MLE了,数爆int了,结果就跪了。后来改long long 果断过了。

第四题,没看。

第五题,感觉是离线数据结构查询,不过没想太明白也没太多时间就没动,今天看了下,完全是可以做的。

开始没多久,中途断网近半小时,顿时好无语,加上不熟,果断时间不够,给跪了。

第三题,代码

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <map>
#define LL long long
using namespace std;
const int mm = 1e5+9;
//map<LL,LL>mp;
class ppp
{
public:
  LL l,r;
  LL typ;
  LL a,b;
}f[mm];
int n;
LL query(LL x)
{
  LL l = 0,r = n-1,mid;
  while(l<=r)
  {
    mid = (l+r)/2;
    if(f[mid].l<=x && f[mid].r>=x)
    {
      if(f[mid].typ == 1)
        return f[mid].a;//mp[x];
      else
      {
        int num = x-f[mid].l+1;
        num = num%f[mid].a;
        if(num == 0)
          num = f[mid].a;
        return query(num);
      }
    }
    else if(f[mid].l>x)
    {
      r = mid -1;
    }
    else if(f[mid].r<x)
    {
      l = mid + 1;
    }
  }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
//      mp.clear();
      LL kai = 1;
      for(int i=0;i<n;++i)
      {
        int typ,a,b;
        scanf("%d",&typ);
        if(typ == 1)
        {
          scanf("%d",&a);
          f[i].l = kai; f[i].r = kai;
          f[i].a = a;
          f[i].typ = typ;
//          mp[kai] = a;
          ++kai;
        }
        else
        {
          scanf("%d%d",&a,&b);
          f[i].l = kai; f[i].r = kai + (LL)a*b-1;
          kai = f[i].r + 1;
          f[i].typ = typ;
          f[i].a = a; f[i].b = b;
        }
      }
//      for(int i=0;i<n;++i)
//      {
//        printf("%d %d %d %d\n",f[i].l,f[i].r,f[i].a,f[i].b);
//      }
      int m;
      LL qu;
      scanf("%d",&m);
      for(int i=0;i<m;++i)
      {
        scanf("%I64d",&qu);
        printf("%I64d ",query(qu));
      }
      printf("\n");
    }
    return 0;
}

第四题

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <set>
#include <cstring>
#include <map>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
#define VI vector<int>
#define PB push_back
#define ll(x) (1<<x)
#define FOR(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i)
#define DWN(i,a,b) for(int i=a;i>=b;--i)
#define clr(f,z) memset(f,z,sizeof(f))

using namespace std;

const int mm = 7009;

int d[mm*311],l[mm],r[mm],x[mm],vis[mm*311];
VI level[mm];
int main()
{
    d[0] = 0;
    FOR(i,1,111*mm-1)///i 对应右下一层的值
    {
        d[i] = d[i-1] + 1;
        if( (i&(i-1)) == 0)
            ++d[i];
    }
    int n,m;

    while(cin>>n>>m)
    {
        int res = 0,typ,id;
        clr(vis,0);
        FOR(i,0,mm-1)
        level[i].clear();
            FOR(i,1,m)
            {
                cin>>typ;
                if(typ == 1)
                {
                    cin>>id>>l[i]>>r[i]>>x[i];
                    level[id].PB(i);
                }
                else
                {
                    int t,v,ll,rr,ans;
                    cin>>t>>v;
//                    puts("uuu");
                    ++res; ans = 0;
                    ll = rr = v;
                    FOR(j,t,n)
                       {
                           int len = level[j].size()-1;
//                        FOR(k,0,level[j].size()-1) //BUG
                        FOR(k,0,len)
                        if(ll>r[ level[j][k] ] || rr < l[ level[j][k] ])
                             continue;
                        else
                        {
                            if(vis[ x[ level[j][k] ] ] != res)
                            {
                                vis[ x[ level[j][k] ] ] = res;
                                ++ans;
                            }
                        }
                         ll = d[ll-1] + 1;
                         rr = d[rr];
                       }
                    cout<<ans<<endl;
                }
            }
    }
    return 0;
}

/**
4 5
1 4 4 7 1
1 3 1 2 2
2 1 1
2 4 1
2 3 3
*/


第五题:

//在线线段树 265 MS
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<set>
#include<vector>
#include<string>
#include<algorithm>
#define lson (t<<1)
#define rson (t<<1|1)
#define FOR(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i)
#define DWN(i,a,b) for(int i=a;i>=b;--i)
#define clr(f,z) memset(f,z,sizeof(f))
#define ll(x) (1<<x)

using namespace std;
const int mm = 1e6+9;
char bracket[mm];
class Segment
{
public:
  int l,r,len,lbracket,rbracket;
}rt[mm*4];
void push(int t)
{
  int num = min(rt[lson].lbracket,rt[rson].rbracket);
  rt[t].len = rt[lson].len + rt[rson].len + num;
  rt[t].lbracket = rt[lson].lbracket + rt[rson].lbracket - num;
  rt[t].rbracket = rt[lson].rbracket + rt[rson].rbracket - num;
}
void build(int t,int l,int r)
{
  rt[t].l = l; rt[t].r = r;
  if(l == r)
  {
    rt[t].len = 0;
    rt[t].lbracket = rt[t].rbracket = 0;
    if(bracket[l-1] == '(')
        rt[t].lbracket++;
    else rt[t].rbracket++;
    return ;
  }
  int mid = (l+r)/2;
  build(lson,l,mid); build(rson,mid+1,r);
  push(t);
}
Segment query(int t,int l,int r)
{
    if(rt[t].l >= l && rt[t].r <= r)
      {
        return rt[t];
      }
    Segment ret = rt[t];
    ret.lbracket = 0;
    ret.rbracket = 0;
    ret.len = 0;
    if(rt[t].r < l || rt[t].l > r)
      return ret;
    else
    {
      Segment la = query(lson,l,r);
      Segment ra = query(rson,l,r);
      int num = min(la.lbracket,ra.rbracket);
      ret.len = la.len + ra.len + num;
      ret.lbracket = la.lbracket + ra.lbracket - num;
      ret.rbracket = la.rbracket + ra.rbracket - num;
      return ret;
    }

}
int main()
{

    while(~scanf("%s",bracket))
    {
        int len = strlen(bracket);
        build(1,1,len);
        int m,a,b;
        scanf("%d",&m);
        FOR(i,1,m)
        {
          scanf("%d%d",&a,&b);
          printf("%d\n",query(1,a,b).len*2);
        }
    }
  return 0;
}

/////右离线版 93MS
//#include<cstdio>
//#include<cstring>
//#include<iostream>
//#include<cmath>
//#include<queue>
//#include<set>
//#include<vector>
//#include<string>
//#include<stack>
//#include<algorithm>
//#define PII pair<int,int>
//#define FOR(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i)
//#define DWN(i,a,b) for(int i=a;i>=b;--i)
//#define clr(f,z) memset(f,z,sizeof(f))
//#define ll(x) (1<<x)
//
//using namespace std;
//const int mm = 1e6+9;
//char bracket[mm];
//int sum[mm];
//
//int lowbit(const int x)
//{
//  return x&(-x);
//}
//
//void add(int*sum,int pos,const int num)
//{
//    for(int i=pos;i<mm;i+=lowbit(i))
//    {
//      sum[i] += num;
//    }
//}
//
//int query(int*sum,const int pos)
//{
//    int ans = 0;
//    for(int i=pos;i>0;i-=lowbit(i))
//      ans += sum[i];
//    return ans;
//}
//stack<int>st;
//vector<PII>q[mm];
//int ans[mm];
//int main()
//{
//
//    while(~scanf("%s",bracket))
//    {
//        int m,a,b;
//        scanf("%d",&m);
//        FOR(i,1,m)
//        {
//          scanf("%d%d",&a,&b);
//          --a; --b;
//          q[a].push_back(PII(b,i));
//        }
//        int len = strlen(bracket);
//        clr(sum,0);
//        DWN(i,len-1,0)
//        {
//          if(bracket[i] == ')')
//            st.push(i);
//          else
//          {
//            if(!st.empty())
//            {
//              add(sum,st.top(),1);
//              st.pop();
//            }
//          }
//          for(int j = 0;j<q[i].size();++j)
//          {
//            ans[ q[i][j].second ] = query(sum,q[i][j].first);
//          }
//        }
//      FOR(i,1,m)
//      printf("%d\n",ans[i]+ans[i]);
//    }
//  return 0;
//}



低功耗设计:如何计算power switch的数量? power switch加多了漏电高,加少了ir drop会有问题,具体加多少合适要如何计算呢?这里可以给一个参考方式。 第一步,先选switch cell的类型 通常选用HVT类型的switch cell,优点是漏电更低,缺点也很明显,电阻大,压降也大,switch cell的大小选择,可以选择(开启电阻x面积)最小的switch cell,即单位面积提供最小并联电阻的cell类型。 第二步,计算数量 选好类型,确定了开启电阻,可以按照如下公式计算数量: Ron/Xnum • W/V = V•P 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

CodeForces 224B

http://codeforces.com/problemset/problem/224/B B. Array time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output

ACM,再见! 971

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

CodeForces 224B Array

B. Array time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You've got an array a, consisting of n integers: a

蛤蛤~ 766

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codeforces 224B(思维+双指针)

题意描述 给定n个数字,求一段区间l,r,要求r-l+1最小,且区间内有k个不同的数 思路 由于区间内有k个不同的数,所以r-l+1至少为k。所以可以找到第一个r,然后再从r开始向左找l,找到的区间l和r即为答案 AC代码 #include<iostream> #include<string> #include<cstring> #include<cstdio> #define x first #define y second #define PB push_

Dejavu的博客 289

CodeForces - 224B Array

Array You’ve got an array a, consisting of n integers: a1, a2, …, an. Your task is to find a minimal by inclusion segment [l, r] (1 ≤ l ≤ r ≤ n) such, that among numbers al,  al + 1,  …,  ar there are...

a765528534的博客 290

codeforces 224 B. Number Busters

#include #include #include using namespace std; #define LL long long LL a,b,w,x,c; bool judge(LL t) { if(b-x*t>=0) return c-t<=a; return c-t<=a-((x*t-b)/w+((x*t-b)%w!=0)); } int main() { while(ci

1040

Codeforces Round #224 (Div. 2) 题解

C. Arithmetic Progression 题意:有一列数,从小到大排列以后,你可以添加一个数,问你添加一个数以后,这个数列能不能变成等差数列,如果可以添加数,可以添加那几个 思路:对于n==1|| n == 2的时候直接特判,对于大于2的情况,把数列排序以后,找到数组中相差最小的数作为公差,在此遍历有几个地方不满足,然后讨论  代码: #include &...

weixin_30498921的博客 130

CF Array

http://codeforces.com/problemset/problem/224/B 题意:给你一个含有n个元素数组,让你求出这个数组的一个区间[ l , r ],满足在这个区间中含有 k 个不同的数,且不存在x, y  (l 思路: 要使[l , r] 含有k个不同的数,而[l , r] 的任何一个子区间都不满足有k个不同的数,说明[l , r]的端点在这个区间中只出现一

1040

Codeforces Round #224 (Div. 2) B 数学推理

挺有意思的一道题目,一开始发现了循环节,做了一下,发现许多小地方要补,比较繁琐,做了几个小时的无用功吧,但是循环节肯定可以只是我写搓了,后来又推了公式,发现可以的 首先当b=x的时候,这个时候只有c--,但是答案要求的 是多少次,在b=x,所以第二部分对答案有影响,但是 设方程的话 就不需要多设一个未知数,因为 第一部分肯定 是要进行(c - a)次才行 推一下b 第一步: b1 =

shaonianguai 848

各种OJ网站汇总

acmicpc.info acmicpc.info http://acmicpc.info/archives/224 此网站聚合了各种ICPC相关信息。 国内Online Judge 用户体验极佳的vjudge 虚拟OJ:https://vjudge.net/ 这个网站的特色就是用户可以自己举办比赛,vjudge支持数十个OJ网站,用户可以从这些OJ网站上选择题目,可以选择一些同类型题目...

3723

!CodeForces 287B--(贪心、二分)

题意:有2到k个出水管的k-1个水管,有n个房子,求用最少的水管把水送到每一家 分析:贪心思想从最大的开始用,只要求出等差数列的和大于等于n的最小的即为所求。(注意:不用管实际结果是不是真的用等差数列,因为只要)           二分法找每次计算的等差数列和的最左值。

关于学习本身 1042

[codeforces 1315C] Restoring Permutation 比赛很锻炼人 做好最小匹配

Codeforces Round #623 (Div. 2, based on VK Cup 2019-2020 - Elimination Round, Engine) [codeforces 1315C] Restoring Permutation 比赛很锻炼人 做好最小匹配 总目录详见https://blog.youkuaiyun.com/mrcrack/article/details/10...

mrcrack的博客 595

Codeforces 223A Bracket Sequence [栈]

给一串由(, ), [ ,]构成的字符串,求包含[最多的合法子串 很容易,先把整个字符串丢入栈里处理 栈的每一个元素存两个东西,字符,在字符串中的位置 处理方式为如果是()匹配则直接丢弃,如果是[]匹配则在这个点vis[i]++,然后求vis的前缀和 如果栈空,则说明整个串是合法的,直接输出串 否则,扫描栈中剩下的元素的位置,这几个位置把整个原串切割成几段,这几段肯定是合法的,求这

Rainto的专栏 768
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剑不飞
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