Ural 1787. Turn for MEGA

本文介绍了一个交通灯算法问题,该问题关注如何通过已知每分钟允许通过的车辆数及每分钟接近转弯处的车辆数来计算经过特定时间后的交通拥堵情况。

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

1787. Turn for MEGA

Time limit: 1.0 second
Memory limit: 64 MB
A traffic light at the turn for the “MEGA” shopping center from the Novomoskovskiy highway works in such a way that k cars are able to take a turn in one minute. At weekends all the residents of the city drive to the mall to take a shopping, which results in a huge traffic jam at the turn. Administration of the mall ordered to install a camera at the nearby bridge, which is able to calculate the number of cars approa
ching this turn from the city. The observation started n minutes ago. You should use the data from the camera to determine the number of cars currently standing in the traffic jam.

Input

The first line contains integers k and n (1 ≤ kn ≤ 100), which are the number of cars that can take a turn to “MEGA” in one minute and the number of minutes passed from the beginning of observation. The second line contains space-separated integers a1, …, an (0 ≤ ai ≤ 100), where aiis the number of cars that approached the turn during the i-th minute. The observation started at morning, when there were no cars at the turn.

Output

Output the number of cars currently standing in the traffic jam.

Samples

input output
5 3
6 7 2
0
5 3
20 0 0
5
Problem Author: Bulat Zaynullin
Problem Source: Ural Regional School Programming Contest 2010
每分钟可以通过k辆车
问n分钟后路上有几辆车

var n,k:integer;
var num:integer;
var ans:integer;
var i:integer;
begin
	read(k,n);
	ans:=0;
	for i:=1 to n do
	begin
		read(num);
		ans:=ans+num-k;
		if(ans<0) then ans:=0;
	end;
	writeln(ans);
end.



var n,k:integer;var num:integer;var ans:integer;var i:integer;beginread(k,n);ans:=0;for i:=1 to n dobeginread(num);ans:=ans+num-k;if(ans<0) then ans:=0;end;writeln(ans);end.

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
### URAL Networks介绍 URAL Networks代表一种专注于处理复杂结构化数据的神经网络架构,尤其适用于图形和其他非欧几里得域的数据。这类网络旨在解决传统深度学习方法难以应对的问题,在这些领域中,输入数据通常不是简单的向量或网格状排列的像素。 #### 图形上的卷积操作 对于图形上定义的任务,研究主要集中在如何有效地将卷积运算推广到这种不规则结构之上[^1]。具体来说: - **消息传递神经网络 (MPNN)** 是一类重要的模型,能够很好地捕捉节点间的关系并应用于多个科学计算场景,比如量子化学等领域。 - **非局部神经网络 (NLNN)** 则引入了自注意力机制来增强特征表达能力,尽管其具体的实现细节可能不如某些其他变体那样清晰界定。 - **图形网络 (GN) 框架** 不仅为现有GNNs提供了一个强有力的理论基础,同时也强调了通过适当的设计可以促进更广泛的泛化性能——这对于构建具备更强推理能力和鲁棒性的AI系统至关重要。 ```python import torch from torch_geometric.nn import MessagePassing, global_mean_pool class SimpleGraphConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SimpleGraphConv, self).__init__() self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=self.lin(x)) # Example usage of a simple graph convolution layer within an MPNN framework. ``` 上述代码片段展示了一个简化版的消息传递层实现方式,这是构成许多先进图神经网络的核心组件之一。 #### 应用实例 在实际应用方面,URAL Networks已经被成功部署到了诸如社交网络分析、推荐系统优化以及生物信息学等多个重要行业当中。特别是在涉及大规模异构交互模式识别的情况下表现出色。
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