小花梨的取石子游戏

博客讲述求解每个点作为起始点时连续1个数的问题。最初使用单链表,复杂度为O(n^2)导致超时,后改用数组仍超时。最终优化算法,当上一个数的ans值>0时,当前数的ans等于上一个ans减1,直至上一个ans为0,最终成功AC。

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

题述:
在这里插入图片描述
这道题的思路比较简单。但是要求求当每个点作为起始点时,一开始连续的1的个数。一开始我用了单链表,通过改变头尾指针来实现旋转,复杂度为O(n^2),超时了。我以为是单链表操作费时,于是改用数组,用index做指针++,当Index>数组下标最大值i而计数还不够i个时,index=0,继续。但是还是超时。于是最后,我不再让每个点都挨个绕圈判定1的个数,而是当上一个数的ans值>0时,这个数的ans就等于上一个ans–,直到上一个数ans值为0,意味着这个数不是1.再按原来方法统计下一个数的ans值。AC

    package _20190518;
    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStreamReader;
    import java.io.PrintWriter;
    import java.io.StreamTokenizer;
    public class D {
    	public static void main(String args[]) throws IOException {
    		StreamTokenizer in=new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));
    		PrintWriter out=new PrintWriter(System.out);
    		in.nextToken();
    		int n=(int)in.nval;
    		int[]a=new int[n];
    		for(int i=0;i<n;i++) {
    			in.nextToken();
    			a[i]=(int)in.nval;
    		}
    
    		int[]ans=new int[n];
    		
    		for(int i=0;i<n;i++) {
    			if(a[i]==1) {
    				ans[0]++;
    			}else break;
    		}
    		int index=0;
    		for(int i=1;i<n;i++) {
    			if(ans[i-1]!=0) {
    				ans[i]=ans[i-1]-1;
    			}else {
    				index=i;
    				for(int j=0;j<n;j++) {
    					if(index==n) {
    						index=0;
    					}
    					if(a[index]==1) {
    						ans[i]++;
    						index++;
    					}else {
    						break;
    					}
    				}
    			}
    		}
    
    		for(int i=0;i<n;i++) {
    			if(ans[i]==n) {
    				if(n%2==0) {
    					for(int j=0;j<n;j++) {
    						out.println("Second");
    					}
    					break;
    				}else {
    					for(int j=0;j<n;j++) {
    						out.println("First");
    					}
    					break;
    				}
    			}else
    			if(ans[i]%2==0) {
    				out.println("First");
    			}else {
    				out.println("Second");
    			}
    		}
    		out.flush();
    	}
    }
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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