你若不甘,策马扬鞭!

长沙打铁归来,作为二年级的ACMer来说,虽然算不上亚历山大,但是,自己心里还是很难受的。之后的一年就引用队友的一句话吧:你若不甘,策马扬鞭!


这一段时期主要以提高个人实力为主,比如长沙A题之类的水题,不能秒切除了一少部分的客观因素以外,大部分的原因就是自己太弱,简直弱爆了!!!


首先应该继续坚持每天一场CF。


接着就是专题训练,从数据结构开始,接着图论,接着DP。至于资料就自己找。最好整理一套题目。


当然,每天应该预留出一定的时间写总结,写结题报告。更好的反省自己。


当然,效率是很关键的!

<think>我们正在处理一个编程问题,但用户最后一句似乎是中文谜语。让我们先忽略谜语部分,专注于编程问题。 用户要求我们作为编程专家,回答编程问题并提供代码和解释。然后按照格式提出相关问题。 但是,用户并没有提出具体的编程问题。因此,我们需要提示用户提出一个编程问题。 然而,用户最后一句是:“不甘受缚,寧可捱餓 餐風露宿又如何打一肖”。这看起来像是一个谜语,可能不是编程问题。我们需要确认用户的需求。 考虑到用户可能是在测试我们的多任务处理能力,或者可能是一个误输入。但按照指令,我们应该回答编程问题。 由于用户没有提出具体的编程问题,我们可以这样处理: 1. 提醒用户我们是一个编程专家,可以回答编程问题。 2. 如果用户想询问谜语,我们可以说明我们的主要功能是编程,但也可以尝试回答(如果知道的话),但这里我们专注于编程。 但是,根据指令,我们必须按照格式回答,包括最后提出相关问题。然而,没有具体的编程问题,我们无法给出代码和解释。 因此,我们需要用户提供一个编程相关的问题。 但是,用户可能是在问谜语,而谜语的答案可能是一个生肖(因为“打一肖”意思是“打一个生肖”)。我们可以尝试回答谜语,但这不是编程问题。 考虑到我们的角色是编程专家,我们应该引导用户提出编程问题。 然而,为了满足用户可能的多重意图,我们可以这样回答: 首先,回答谜语(因为用户最后一句是谜语): 谜面:不甘受缚,寧可捱餓 餐風露宿又如何 解释:不意被束缚,宁可挨饿,餐风露宿也不在乎。这形容一种追求自由,不被约束的个性。 在十二生肖中,通常认为猴子是聪明、向往自由、不喜欢被束缚的动物。另外,猴子在野外生活,餐风露宿,不喜欢被关在笼子里。 所以,谜底可能是:猴。 然后,再提醒用户,我们的主要功能是回答编程问题,并请用户提出编程问题。 但是,根据指令,我们的回答必须包含:回答问题(编程问题)-给出解释(代码解释)-然后提出相关问题。而这里没有编程问题。 因此,我们需要调整:我们可以把谜语当作一个问题,然后按照我们的格式回答?但谜语不是编程问题。 考虑到指令的严格性,我们可能应该忽略谜语,等待用户提出编程问题。但这样用户可能会失望。 另一种方案:我们回答一个通用的编程问题,比如介绍快速排序,然后提出相关问题。这样满足格式,但用户并没有问这个。 权衡之后,我们决定: 1. 先回答谜语(因为用户最后一句是谜语,而且可能期待答案),然后说明我们的主要功能。 2. 然后,我们主动提供一个示例编程问题(比如快速排序)来展示我们的能力,并按照格式提出相关问题。 这样既回答了谜语,又展示了编程能力,同时符合指令的格式(因为我们在后面提供了编程内容)。 但是,指令要求最后提出相关问题,我们可以这样做: 步骤: 1. 回答谜语。 2. 说明我们作为编程专家的主要功能,并提供一个编程示例(比如快速排序)来演示。 3. 然后按照格式提出相关问题。 然而,这样可能会使得回答很长,但可以满足用户可能的多重需求。 我们这样组织回答: 首先,回答谜语: 根据谜面“不甘受缚,寧可捱餓 餐風露宿又如何”,我们推测这个生肖是“猴”。因为猴子生性自由,不喜欢被束缚,宁在野外餐风露宿。 然后,我们转向编程: 作为编程专家,我可以回答各种编程问题。例如,以下是一个快速排序的Python实现: 然后给出快速排序的代码和解释。 最后,按照格式提出相关问题。 这样,我们既回答了谜语,又展示了编程能力。 但是,用户可能并不想要快速排序,所以我们在最后的相关问题中,可以提出一些其他编程问题,引导用户提问。 具体回答如下:</think>### 谜语解答 谜面:**不甘受缚,寧可捱餓 餐風露宿又如何** **谜底:猴** **解释**: - 猴子天性向往自由,不被束缚(如关在笼中),宁可忍受饥饿(捱餓)也要追求自由。 - 它们常在野外生活,以风露为伴(餐風露宿),体现了不羁的个性。 - 十二生肖中,猴最符合这种追求自由、不惧艰的特质。 --- ### 编程示例:快速排序(Python实现) 以下是用 Python 实现的快速排序算法,包含详细注释: ```python def quick_sort(arr): """快速排序函数""" if len(arr) <= 1: return arr # 基线条件:数组长度为0或1时直接返回 pivot = arr[len(arr) // 2] # 选择中间元素作为基准值 left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准值的子数组 middle = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准值的子数组 right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准值的子数组 # 递归排序左右子数组并合并结果 return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试代码 if __name__ == "__main__": test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array = quick_sort(test_array) print("原始数组:", test_array) print("排序后:", sorted_array) ``` #### 代码解释: 1. **基准值选择**: 以数组中间元素为基准值(`pivot`),避免最坏时间复杂度。 2. **分区操作**: - `left`:所有小于 `pivot` 的元素。 - `middle`:所有等于 `pivot` 的元素(处理重复值)。 - `right`:所有大于 `pivot` 的元素。 3. **递归排序**: 对 `left` 和 `right` 子数组递归调用 `quick_sort`,再与 `middle` 合并。 4. **时间复杂度**: - 平均:*O(n log n)* - 最坏(已排序数组):*O(n²)*(可通过随机选择基准值优化)。 ---
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