Educational Codeforces Round 86 (Rated for Div. 2) D. Multiple Testcases(思维)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define debug puts("YES");
#define rep(x,y,z) for(int (x)=(y);(x)<(z);(x)++)
#define ll long long
#define lrt int l,int r,int rt
#define lson l,mid,rt<<1
#define rson mid+1,r,rt<<1|1
#define mst(a,b) memset((a),(b),sizeof(a))
#define pii pair<int,int>
#define fi first                                  
#define se second
#define mk(x,y) make_pair(x,y)
const int mod=1e9+7;
const int maxn=2e5+10;
const int maxm=5e5+10;
const ll INF=1e18;
ll powmod(ll x,ll y){ll t; for(t=1;y;y>>=1,x=x*x%mod) if(y&1) t=t*x%mod; return t;}
ll gcd(ll x,ll y){
    if(y==0) return x;
    return gcd(y,x%y);
}
int n,k,ans=0;
int a[maxn],b[maxn],cnt[maxn];
vector<int> ret[maxn];
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin>>n>>k;
    rep(i,0,n){
        cin>>a[i];
        cnt[a[i]]++;
    }
    sort(a,a+n);
    for(int i=k;i>=1;i--) cnt[i]+=cnt[i+1];
    rep(i,1,k+1){
        cin>>b[i];
        ans=max(ans,cnt[i]/b[i]+((cnt[i]%b[i])!=0));
    }
    rep(i,0,n) ret[i%ans].push_back(a[i]);
    cout<<ans<<"\n";
    rep(i,0,ans){
        cout<<ret[i].size();
        rep(j,0,ret[i].size()) cout<<" "<<ret[i][j];
        cout<<"\n";
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
### 关于Codeforces Educational Round 172 Problem D 的解决方案 对于Codeforces Educational Round 172中的D题,虽然未直接提供该题目具体描述以及官方解答[^2],可以基于过往相似难度和类型的题目给出一般性的解决思路。 #### 题目分析 通常情况下,D级别的题目会涉及到较为复杂的算法设计或是数据结构的应用。这类问题往往需要参赛者具备良好的编程基础、逻辑思维能力以及对特定算法的理解掌握程度。针对不同性质的问题(如图论、动态规划、字符串处理等),采取相应的策略来构建模型并求解是最常见的方法之一。 #### 解决方案框架 假设此题属于某种典型问题类别,则可以根据其特点制定如下通用框架: - **输入解析**:仔细阅读题目说明,明确给定条件与目标函数之间的关系。 - **核心概念理解**:深入剖析题目背后所隐藏的关键知识点或技巧点,这可能涉及但不限于贪心算法、二分查找、树形DP等方面的知识。 - **边界情况考虑**:考虑到极端测试用例的存在,在编写程序时要特别注意各种特殊情况下的行为表现,确保代码鲁棒性强。 - **优化空间复杂度/时间效率**:当面对大数据集时,应尽可能寻找更高效的实现方式减少不必要的计算开销;比如利用哈希表加速查询速度,通过位运算代替常规算术操作提高性能等等。 ```cpp // 假设这是一个简化版的伪代码示例 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int n, m; cin >> n >> m; // 输入参数 vector<int> data(n); for(auto& d : data){ cin>>d; } // 主体逻辑部分省略... cout << "Result"; return 0; } ``` 由于缺乏具体的题目细节,上述内容仅作为参考模板展示如何着手准备类似的竞赛挑战。为了获得更加精准的帮助建议查阅官方题解文档或者参与社区论坛交流获取更多信息资源。
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