Codeforces Round #412 D. Dynamic Problem Scoring (枚举 + 贪心)

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题意

对于动态计分的 Codeforces Round ,已知每题的 score 是根据 Round 参加人数和该题过题人数计算,两者之比结合上图得出该题的分数。某人在该题的得分为 score×(1−t/250) 其中 t 表示通过该题的时间。

已知参加该场比赛的所有参加者的过题情况(包括 Vasya 和 Petya),问如何通过增加新的参赛者(尽量少),使得 Vasya 的最终得分高于 Petya。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, a[120][5], cnt[5];
int getScore(int pid, bool isPetya, int participants)
{
    if(a[isPetya][pid] == -1)   return 0;
    int maxPoint = 500, solved;
    if(a[0][pid] == -1 || a[1][pid] == -1 || a[0][pid] < a[1][pid]) {
        solved = cnt[pid];
    } else {
        solved = participants - n + cnt[pid];
    }
    for(int i=2;i<=32;i*=2)
        if(solved * i > participants)   break;
        else    maxPoint += 500;
    return maxPoint * (1.0 - a[isPetya][pid] / 250.0);
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<5;j++)
        {
            scanf("%d",&a[i][j]);
            if(a[i][j] != -1)   cnt[j]++;
        }
    vector<int> v;
    v.push_back(n);
    for(int i=0;i<5;i++)
        for(int j=2;j<=32;j*=2)
            if(cnt[i]*j >= n)
                v.push_back(cnt[i]*j);
    sort(v.begin(), v.end());
    for(int i=0;i<v.size();i++)
    {
        if(i && v[i] == v[i-1]) continue;
        int Vasya = 0, Petya = 0;
        for(int j=0;j<5;j++)
            Vasya += getScore(j, false, v[i]);
        for(int j=0;j<5;j++)
            Petya += getScore(j, true, v[i]);
        if(Vasya > Petya) {
            printf("%d\n", v[i] - n);
            return 0;
        }
    }
    printf("-1\n");
}
人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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