Free Figurines Gym - 101173F 思维+ 并查集

PINN——加入物理约束的神经网络 【摘要】 基于物理信息的神经网络(Physics-informed Neural Network, 简称PINN),是一类用于解决有监督学习任务的神经网络,它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律,而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比,PINN在训练过程中施加了物理信息约束,因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。本文主要解析这种神经网络以... 阅读详情

Description
俄罗斯套娃,给出一个初始状态和终止状态,问至少需要多少步操作才能实现状态转化
Input
第一行一整数n表示套娃个数(编号也表示规格),之后n个整数a[i]表示初始状态,如果a[i]=0说明这个套娃单独存在,否则i套在a[i]里,最后n个整数b[i]表示终止状态(1<=n<=1e5)
Output
输出最少操作数
Sample Input
7
3 5 4 0 7 0 0
3 5 0 6 7 0 0
Sample Output
2




int a[N]; int b[N];
int vis[N];
int main(){
    int n;
    while(~sf("%d",&n)){
        mem(vis,0);
        int ans=0;
        rep(i,1,n){sf("%d",&a[i]);if(a[i])ans++,vis[a[i]]=1;}
        rep(i,1,n){sf("%d",&b[i]);if(b[i])ans++,vis[b[i]]=1;}
        rep(i,1,n){
            if(!vis[i]){
                int x=i;
                while(a[x]&&b[x]&&a[x]==b[x]){
                    ans-=2;x=a[x];
                }
            }
        }
        pf("%d\n",ans);
    }
}
【机器学习系列】一文搞懂 零知识机器学习(zkML) 位串行乘法器:实现了Booth编码优化,将乘法分解为移位-加法序列,减少部分积数量50%:模拟脉动阵列的2D网格计算,支持分块(tiling)策略优化内存层次卷积映射:提供直接卷积(行缓冲+滑动窗口)和im2col+GEMM两种硬件映射策略。 阅读详情

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