POJ - 2785 whose Sum is 0

本文介绍了一个经典的编程问题——SUM问题的高效求解方法。通过预处理A和B两个列表的所有可能和,并使用二分查找来匹配C和D列表中元素组合的相反数,实现了快速寻找所有元素组合使得四数之和为零。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

The SUM problem can be formulated as follows: given four lists A, B, C, D of integer values, compute how many quadruplet (a, b, c, d ) ∈ A x B x C x D are such that a + b + c + d = 0 . In the following, we assume that all lists have the same size n .

Input

The first line of the input file contains the size of the lists n (this value can be as large as 4000). We then have n lines containing four integer values (with absolute value as large as 228 ) that belong respectively to A, B, C and D .

Output

For each input file, your program has to write the number quadruplets whose sum is zero.

Sample Input

6
-45 22 42 -16
-41 -27 56 30
-36 53 -37 77
-36 30 -75 -46
26 -38 -10 62
-32 -54 -6 45

Sample Output

5

Hint

Sample Explanation: Indeed, the sum of the five following quadruplets is zero: (-45, -27, 42, 30), (26, 30, -10, -46), (-32, 22, 56, -46),(-32, 30, -75, 77), (-32, -54, 56, 30).

先AB的和做表,再计算CD的和,在表中二分查找对应的数,节约空间CD和没必要做表,由于这题求的是组合方式,不能去重,用的是upper_bound和lower_bound求元素的上下标,可得元素个数
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[4001],b[4001],c[4001],d[4001],s1[16000005];

int main()
{
    int n,i,j,x,t;
    unsigned long long y;
    scanf("%d",&n);
    x=1,y=0;
    for(i=0;i<n;i++){
        scanf("%d %d %d %d",&a[i],&b[i],&c[i],&d[i]);
    }
    for(i=0;i<n;i++){
        for(j=0;j<n;j++){
            s1[x]=a[i]+b[j];
            x++;
        }
    }
    sort(s1+1,s1+x);
    for(i=0;i<n;i++){
        for(j=0;j<n;j++){
            t=c[i]+d[j];
            t=0-t;
            y+=upper_bound(s1+1,s1+x,t)-lower_bound(s1+1,s1+x,t);

        }
    }

    cout<<y<<endl;
    return 0;
}

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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