cf1787 E. The Harmonization of XOR(异或)

该代码实现了一个算法,通过异或运算的交换律寻找特定条件下的二元组。当给定整数n、k和x,程序会判断是否存在一种分组方式,使得n个数分成k组,每组的异或和为x。如果存在,程序将输出一种可能的分组方案;否则输出NO。

传送门

主要思路为 通过异或交换律, i^j = x, j = i^x, 来找成立得二元组{i, j}

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define endl "\n"
#define debug cout<<"debug"<<endl
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef pair<int, int> PII;
const double eps = 1e-8;
const double PI = 3.14159265358979323;
const int N = 2e5+10, M = 2*N, mod = 998244353;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n, k, x;

void solve()
{
    cin>>n>>k>>x;
    int sum = 0;
    int v[n+1];
    for(int i = 1; i<=n; i++) sum^=i, v[i] = 0;
    // 一共n组, 通过计算异或和就能判断是否存在答案
    if(sum != (k&1 ? x : 0))
    {
        cout<<"NO"<<endl;
        return;
    }
    if(k == 1)
    {
        cout<<"YES"<<endl<<n<<" ";
        for(int i = 1; i<=n; i++) cout<<i<<" \n"[i==n];
        return;
    }

    vector<vector<int>> p;
    // 因为一定存在答案, 我们就可以两两分组, 利用异或得交换律 i^j = x, j = i^x, 来找到所有成立得二元组
    // 最后除了单个x, 剩下得所有数一定能异或成x, 因为答案一定存在
    // 最后选出前k-1组, 剩下数自成一组即可
    for(int i = 1; i<=n; i++)
    {
        if(i == x || v[i]) continue;
        if((x^i) <= n)
        {
            v[i] = v[x^i] = 1;
            p.push_back({i, x^i});
        }
    }
    vector<int> a;
    for(int i = 1; i<=n; i++)
    {
        if(i == x || v[i]) continue;
        a.push_back(i);
    }
    if(a.size()) p.push_back(a);
    if(x<=n) p.push_back({x});
    int cnt = p.size();
    if(cnt>=k)
    {
        cout<<"YES"<<endl;
        int sz = 0;
        k--;
        int i;
        for(i = 0; i<p.size() && k; i++, k--)
        {
            sz += p[i].size();
            cout<<p[i].size()<<" ";
            for(auto t : p[i]) cout<<t<<" ";
            cout<<endl;
        }
        cout<<n-sz<<" ";
        for( i; i<p.size(); i++)
        {
            for(auto t : p[i]) cout<<t<<" ";
        }
        cout<<endl;
    }else cout<<"NO"<<endl;
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0),cout.tie(0);
    int T;
    T = 1;
    cin>>T;
    while(T -- )
    {
        solve();
    }
    return 0;
}

在数据处理和音频相关领域中,“harmonization”和“confidence”分别具有不同的含义和用途。根据网络搜索结果,以下是它们在不同场景下的解释和应用: ### 数据处理中的 Harmonization(标准化/协调化) 在数据处理中,harmonization 通常指数据标准化或协调化过程,其目的是使来自不同来源或格式的数据具有一致性,以便进行分析或比较。例如: - 在医学研究中,来自不同医院的数据可能使用不同的测量标准,数据 harmonization 可以通过统计方法调整这些差异。 - 在大数据分析中,harmonization 涉及数据清洗、格式统一和单位转换,以确保机器学习模型或统计模型能够准确运行。 ### 音频处理中的 Harmonization(和声化) 在音频信号处理中,harmonization 指对音频信号添加和声(harmony),例如: - 在音乐制作中,通过算法或音频插件为单个音符生成多个和声音符,以增强声音的丰富度。 - 实现方式包括使用音高检测算法识别原始音频的音高,然后生成偏移音高的副本,例如升高或降低音高 $+3$ 或 $+7$ 半音。 例如,使用音频处理工具或代码库(如 Python 的 `pydub` 或 `librosa`)可以实现和声化: ```python from pydub import AudioSegment from pydub.playback import play # 加载音频文件 sound = AudioSegment.from_file("input.wav", format="wav") # 通过调整音高生成和声(升高 3 半音) harmony_sound = sound._spawn(sound.raw_data, overrides={'frame_rate': int(sound.frame_rate * 1.1892)}) play(harmony_sound) ``` ### Confidence(置信度)在数据处理中的应用 在统计学和机器学习中,confidence 通常指模型预测的置信度,用于衡量预测结果的可靠性。常见应用包括: - **分类模型**:输出一个概率值表示对预测类别的置信程度,例如 $P(y=1|x) = 0.95$ 表示对类别 1 的置信度为 95%。 - **置信区间(Confidence Interval)**:用于估计总体参数的范围,例如均值的 95% 置信区间可以通过以下公式计算: $$ \bar{x} \pm z \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}} $$ 其中 $\bar{x}$ 是样本均值,$z$ 是标准正态分布的 z 分数,$\sigma$ 是标准差,$n$ 是样本数量。 ### 相关问题
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