FZU 2111 Min Number (想法题)

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块 许多证据表明层次化网络对图像恢复(IR)任务通常不太有效,因为IR的目标是逐个预测像素值(密集预测),而缩小特征图会丢失重要的像素级信息。然而,层次化结构有降低时间复杂度以及学习语义级和像素级特征表示的优点。为了弥补缺点并利用优点,设计了H - RAMi层。 阅读详情

http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2111


/*0ms,232KB*/

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int mx = 1005;

char s[mx];
deque<int> pos[10];

int main()
{
	int t, n, m, i, maxpos, minval, beg;
	scanf("%d", &t);
	while (t--)
	{
		scanf("%s%d", s, &m);
		n = strlen(s);
		if (m)
		{
			///注意s没有前导0
			for (i = 0; i < 10; ++i) pos[i].clear();
			for (i = 0; i < n; ++i) pos[s[i] & 15].push_back(i);
			///先把开头的那个数尽量换小,但不能用0换
			for (i = 1; i < (s[0] & 15); ++i)
			{
				if (pos[i].size())
				{
					swap(s[0], s[pos[i].back()]);
					--m;
					break;
				}
			}
			///然后就按一般的思路交换了
			for (beg = 1; beg <= m; ++beg)
			{
				maxpos = 0, minval = 10;
				for (i = n - 1; i > beg; --i)
				{
					if ((s[i] & 15) < minval)
					{
						minval = s[i] & 15;
						maxpos = i;
					}
				}
				for (i = beg; i < maxpos; ++i)
				{
					if ((s[i] & 15) > minval)
					{
						swap(s[i], s[maxpos]);
						break;
					}
				}
				if (i == maxpos) ++m;
			}
		}
		puts(s);
	}
	return 0;
}

Android AVB 分析(十二)嵌入式设备安全中的 dm-verity 简介 上一篇 《Android AVB 分析(十一)bootloader 是如何进行 verify boot 检查的?》 分析了 bootloader 中是如何调用 libavb 函数库验证 vbmeta 和 boot 等分区的。接下来就打算写一篇介绍 dm-verity 原理的文章,然后再写一篇徒手 dm-verity 实践的文章,结果偶然发现了本篇的英文原版。写得太好,我觉得自己完全没有必要再写原理了。由于原文是英文,有些英语不太好的朋友不一定能完全理解。我花了点时间,结合 AI 将英语原文翻译成中文。 阅读详情

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synapse7
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