2016 计蒜之道 初赛 第一场

本文针对字符串匹配问题进行了详细的解析,并提供了具体的实现代码。通过分类讨论,详细解释了不同情况下最优解的计算方法。

青云的服务器密钥

题目链接:

https://nanti.jisuanke.com/t/11162

解题思路:

我们分类讨论一下:

1、所有字母都没有出现过:

直接输出0即可。

2、只有一种字母:

这时,当字母数cnt>=2,对应的π值应该为cnt-1,比如 “aaaaa",π1=0,π2=1(a,a),π3=2(aa,aa(中间重合了一个a)),π4=3(123,

432(对应a的位置)),π2=4(aaaa,aaaa(表示的含义前面已经说了)),相加结果为10。

不难发现其中规律,是一个以1为首项,cnt-1为尾项的等差数列和。

aaa==3==1+2;

aaaa==6==1+2+3;

aaaaa==10==1+2+3+4;

3、两种或者两种以上的字母:

想要让总和最小,那么肯定想办法让他子序列重合的部分越少,因为子序列比较的位置是从1开始(这点是固定的),那么我们就把

某个字母安排在这,它同种类的其他字母安排到最后,那么前面不含这个字母的部分的π值都将为0,从开始出现这个字符,才有π

值,且只能为1,因为后缀只能和1号位置的匹配,这样答案就应该是这个字母出现次数cnt-1。

AC代码:

#include <bits/stdc++.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;

int main(){
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int x,cnt = 0;
        int ans = INF;
        for(int i = 0; i < 26; i++){
            scanf("%d",&x);
            if(x){
                ++cnt;
                ans = min(ans,x);
            }
        }
        if(cnt == 0){
            puts("0");
        }
        else if(cnt == 1){
            int sum = 0;
            for(int i = 1; i <= ans-1; ++i)
                sum += i;
            printf("%d\n",sum);
        }
        else
            printf("%d\n",ans-1);
    }
    return 0;
}


及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性低成本优势。同,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设要点,建议采用全量增量结合的版本策略、索引缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设、UI/UX设、工程设等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设数据管理系统架构设的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设中综合考虑成本、性能可维护性之间的平衡。
### 关于2024百度之星初赛第一场的题目解析 目前尚未有官方发布的关于2024百度之星初赛第一场的具体题目解析文档被广泛传播或公开引用。然而,基于以往的比赛惯例以及社区讨论的内容[^1],可以推测该比赛通常涉及算法设、数据结构应用以及编程技巧等方面的知识。 #### 题目类型分析 根据过往几年百度之星竞赛的特点,其题目可能涵盖但不限于以下几个方面: - **字符串处理**:此类问题经常考察参赛者对于复杂模式匹配的理解能力,例如KMP算法的应用场景或者正则表达式的高效实现方法。 - **动态规划 (Dynamic Programming)**:这是解决最优化问题的一种重要手段,在许多比赛中都会出现。它通过把原问题分解成相对简单的子问题来求解复杂问题的方法[^2]。 - **图论(Graph Theory)**:包括但不限于最小生成树(MST),单源最短路径(SSSP)等问题都是常见考点之一。这些都需要扎实的基础理论支持才能快速找到最优解答方案[^3]。 以下是针对假设性的几类典型问题提供一些通用思路和技术要点说明: --- #### 字符串处理案例解析 如果遇到需要频繁查询某个特定字符序是否存在的情况,则可考虑构建AC自动机来进行批量检索操作;而对于仅需判断两个字符串之间关系的任务来说,双指针技术往往能够满足需求并保持较低间复杂度O(n)[^4]。 ```python def is_subsequence(s, t): it = iter(t) return all(char in it for char in s) # Example Usage: print(is_subsequence("abc", "ahbgdc")) # Output: True ``` --- #### 动态规划实例讲解 当面临背包问题变种或是区间覆盖等相关挑战,定义状态转移方程至关重要。比如经典的一维数组形式dp[i]=max(dp[i], dp[j]+w(i,j))表示从前j项选取若干物品放入容量不超过i的情况下所能获得的最大价值总和[^5]。 ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len(values) dp = [0]*(capacity+1) for i in range(1,n+1): w,v=weights[i-1],values[i-1] for j in reversed(range(capacity+1)): if j >=w : dp[j]= max(dp[j], dp[j-w]+v ) return dp[-1] # Example Usage: weights=[2,3,4] values =[3,4,5] capacity=5 result=knapsack(weights,values,capacity) print(result) # Output:7 ``` --- #### 图论基础概念复习 在面对连通性验证或者是寻找关键节点这样的任务,BFS/DFS遍历配合并查集Union-Find的数据结构通常是首选策略。它们能够在几乎线性间内完成大规模网络拓扑属性算工作[^6]。 ```python from collections import defaultdict, deque class Graph: def __init__(self): self.graph = defaultdict(list) def addEdge(self,u,v): self.graph[u].append(v) self.graph[v].append(u) def BFS(self,start_vertex): visited=set() queue=deque([start_vertex]) while(queue): vertex=queue.popleft() if(vertex not in visited): visited.add(vertex) queue.extend(set(self.graph[vertex])-visited) return list(visited) g=Graph() edges=[[0,1],[0,2],[1,2],[2,3]] for u,v in edges:g.addEdge(u,v) res=g.BFS(2) print(res) #[2, 0, 1, 3] ``` 尽管以上只是部分可能涉及到的技术领域概述及其简单示例展示,但对于准备参加类似赛事的学习者而言已经具备相当指导意义了。
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