【每日一题】上海计算机学会2023年6月月赛 乙组T1 两数归零(map 二分查找)

AI架构归零层:让中间抽象自动消失的工程范式 在大模型落地实践中,'中间层冗余'已成为延迟高、运维重、迭代慢的核心瓶颈。所谓'归零层',并非删除功能,而是将领域规则、业务约束与质量保障前置编译为可验证、可跳过、可动态坍缩的语义契约,实现确定性子任务的毫秒级直通响应。其技术本质是规则驱动的抽象层级液态化管理,依托WASM轻量执行、置信度衰减机制与状态感知路由,在金融合规、医疗决策、工业诊断等高SLA场景中显著压降P99延迟与运维复杂度。本文解析Anthropic已投产的'Layer Zero'范式,聚焦如何让AI系统在确定性足够时主动退场——这既是性能优 阅读详情

题目描述

这是上海计算机学会竞赛P817:两数归零
标签: m a p map map、二分查找
给定 n n n 个整数 a 1 , a 2 , a 3 , . . . , a n a_1,a_2,a_3,...,a_n a1​,a2​,a3​,...,an​,请统计有多少二元组 i , j i,j i,j 满足 i < j i<j i<j 且满足 a i + a j = 0 a_i+a_j=0 ai​+aj​=0
数据范围: 1 < = n < = 300000 1<=n<= 300000 1<=n<=300000, − 1 , 000 , 000 , 000 ≤ a i ≤ 1 , 000 , 000 , 000 −1,000,000,000≤a_i≤1,000,000,000 −1,000,000,000≤ai​≤1,000,000,000

暴力枚举解法

很多同学看到题目就想着直接两层循环模拟,这样的时间复杂度是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 即最坏情况: 9 ∗ 1 0 10 9*10^{10} 9∗1010,很明显会超时,这种方式能拿 60 60 60 分。
60 60 60 分代码:

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

int a[300005];

int main() {
    int n, ans = 0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
            if (a[i] + a[j] == 0) ans++;
        }
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

二分查找解法

我们课上讲过,可以通过二分去找到某个数字在有序序列中第一次出现的下标位置和最后一次出现的下标位置,那么这个区间长度就是这个数字在这个序列中出现的次数。

当然手写二分,这也太累了吧。所以我们决定调用 S T L STL STL 中的二分查找函数。

l o w e r _ b o u n d ( a , a + n , v a l ) lower\_bound(a,a+n,val) lower_bound(a,a+n,val):找到有序序列 a a a 中大于等于 v a l val val 的第一个位置

u p p e r _ b o u n d ( a , a + n , v a l ) upper\_bound(a,a+n,val) upper_bound(a,a+n,val):找到有序序列 a a a 中大于 v a l val val 的第一个位置

通过位置差值获取 v a l val val在这个有序序列中的个数,那么回到这道题,我们可以先给 a a a数组排序,然后遍历每一个数 a i a_i ai​,然后通过以上讲解的方式去得到这个有序序列中 − a i -a_i −ai​的个数,然后把个数进行一个累计。

当然,因为题目中要求 i < j i<j i<j,我们直接这样找会有重复的情况出现,比如第 1 1 1项和第 3 3 3项之和为 0 0 0,我们遍历到第 3 3 3项的时候又会把第 1 1 1项之和为 0 0 0的情况算上去,所以最终累计的计数要除以 2 2 2。

代码:

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

int a[300005];

int main() {
    int n, ans = 0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
    sort(a + 1, a + 1 + n);

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int l = lower_bound(a + 1, a + 1 + n, -a[i]) - a;
        int r = upper_bound(a + 1, a + 1 + n, -a[i]) - a;
        ans += r - l;
    }

    cout << ans / 2 << endl;
    return 0;
}

m a p 解法 map解法 map解法

直接从前往后遍历一遍,到第 i i i个数 a i a_i ai​的时候,看看前面 − a i -a_i −ai​的个数,把计数加上去,最后就是答案了。该题 a i a_i ai​数据范围比较大,并且有负数,所以我们需要用 m a p map map维护一下。
代码:

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

int a[300005];
map<int, int> m;

int main() {
    int n, ans = 0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> a[i];
        ans += m[-a[i]];
        m[a[i]]++;
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}
Anthropic CALR架构:模型原生能力如何让AI工程层归零 大语言模型的‘能力分层’曾是AI工程落地的核心范式——为弥补模型在长程依赖、语义对齐与工具调用上的固有缺陷,工程师不得不堆叠校验层、映射层、路由层等外部模块。这些Layer本质是模型能力不足的工程补丁,而非架构演进的自然结果。随着Context-Aware Latent Routing(CALR)等新型推理机制的引入,关键能力被深度内化至模型底层,使语义约束遵守率跃升至94%、工具调用错误率下降超80%,推动RAG链路、Prompt校验逻辑与领域术语映射等典型Layer加速‘归零’。这一变化标志着AI工程正 阅读详情

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