Codeforces Round #320 (Div. 2) [Bayan Thanks-Round] -- D. "Or" Game

本文介绍了一种算法问题的解决思路,即如何通过有限次乘法操作使得一组整数的按位或运算结果最大。文章首先阐述了问题背景,并提出了有效的解决方案,包括选择合适的数进行操作的重要性,以及通过枚举来实现这一目标的具体步骤。

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You are given n numbers a1, a2, …, an. You can perform at most k operations. For each operation you can multiply one of the numbers by x. We want to make as large as possible, where denotes the bitwise OR.

Find the maximum possible value of after performing at most k operations optimally.

题意:一组数共有k次机会对某个ai乘上x,问或值最大是多少

思路:或运算两个基本性质 a|b>=max(a,b) a|0=a,对于两个数a,b,假设b比a大,显然a|2b>=2a|b,所以显然k次操作应该作用在一个数上,不然平均下来所起的影响远不如在一个数上大,假设乘以的数为2,那么相当于进行一次左移,造成二进制数的加长,大于2就更明显了,所以只要对于1的所在位置高的数进行枚举,预处理前缀后缀,更新最大值。

比如2=10B 最高位1在第2位,5=101B 最高位1在第三位,因此只要枚举5即可。

其实要是嫌麻烦直接全部枚举一下就好了。

代码

//枚举最高位
#include <bits/stdc++.h>

#define LL long long

using namespace std;

LL n,k,x,a[200005];

LL p[200005],q[200005],u[200005];

LL fac(LL a)
{
    LL ans=a;
    for(int i=0;i<k;++i)ans*=x;
    return ans;
}

vector <LL> v;

int main()
{
    cin>>n>>k>>x;
    LL maxx=-1;
    for(int i=1;i<=n;++i)cin>>a[i],p[i]=p[i-1]|a[i];
    for(int i=n;i>=1;--i)q[i]=q[i+1]|a[i];
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        LL r=1,l=30;r<<=30;
        while(a[i]>=r)r>>=1,--l;
        u[i]=l;maxx=max(maxx,l);
    }
    for(int i=1;i<=n;++i)if(u[i]==maxx)v.push_back(i);
    int len=v.size();
    maxx=-1;
    for(int i=0;i<len;++i)
    {
        maxx=max(fac(a[v[i]])|p[v[i]-1]|q[v[i]+1],maxx);
    }
    cout<<maxx<<endl;
    return 0;
}
//直接枚举
#include <bits/stdc++.h>

#define LL long long

using namespace std;

LL n,k,x,a[200005];

LL p[200005],q[200005];

LL fac(LL a)
{
    LL ans=a;
    for(int i=0;i<k;++i)ans*=x;
    return ans;
}

int main()
{
    cin>>n>>k>>x;
    LL maxx=-1;
    for(int i=1;i<=n;++i)cin>>a[i],p[i]=p[i-1]|a[i];
    for(int i=n;i>=1;--i)q[i]=q[i+1]|a[i];
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        maxx=max(fac(a[i])|p[i-1]|q[i+1],maxx);
    }
    cout<<maxx<<endl;
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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