Codeforces Round #666 (Div. 2)

本文深入解析三道算法竞赛题目,涵盖字符频率分析、数组操作优化及数学证明,通过C++代码实现,展示了高效算法设计与复杂问题解决策略。

A:

简单是思维题

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<map>

using namespace std;

typedef long long ll;
const int N=1100;
char s[N][N];
int n;
int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	char ch;
	while(t--){
		map<char,ll> mp;
		scanf("%d",&n);
		for(int i=1;i<=n;i++){
			scanf("%s",s[i]+1);
			int len=strlen(s[i]+1);
			for(int j=1;j<=len;j++){
				mp[s[i][j]]++;
			}
		}
		bool flag=0;
		for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
			ll temp=it->second;
			if(temp%n!=0){
				flag=1;
				break;
			}
		}
		if(flag) printf("NO\n");
		else printf("YES\n");
	} 
	
	
}

 

·

B

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>

using namespace std;

typedef long long ll; 
const int N=1e5+10;
int n;
int a[N];
ll ans;
int main()
{
	cin>>n;
	ans=0;
	for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
	sort(a,a+n);
	for(int i=0;i<n;i++) ans+=a[i]-1;
	if(n>64){
		cout<<ans<<endl;
		return 0;
	}
	for(int i=2;i<N;i++){
		ll res=0,temp=1;
		for(int j=0;j<n;j++){
			res+=abs(a[j]-temp); 
			temp*=i;
		}
		if(temp>1e15) break;
		ans=min(ans,res);
	} 
	cout<<ans<<endl; 
	return 0;
}

C:

相关证明如下图所示

 

 

code:

#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;

typedef long long ll;
const int N=1e5+10;
int n;
ll a[N]; 
int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>a[i];
	}
	if(n==1){
		cout<<1<<" "<<1<<endl; 
		cout<<-a[1]<<endl;
		cout<<1<<" "<<1<<endl;
		cout<<0<<endl;
		cout<<1<<" "<<1<<endl;
		cout<<0<<endl;
		return 0;
	}
	cout<<1<<" "<<n-1<<endl;
	for(int i=1;i<=n-1;i++){
		cout<<a[i]*(n-1)<<" ";
//		a[i]+=(n-1)*a[i];
	}
	puts("");
	cout<<n<<" "<<n<<endl;
	cout<<-a[n]<<endl;
	a[n]=0;
	cout<<1<<" "<<n<<endl;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cout<<-n*a[i]<<" ";
	}
	puts("");
	return 0;
 } 

 

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值