Codeforces Gym 100340C ePig 模拟

题目大意:

题目很长.....不过实现并不难....当年华科校赛遇到这个题没做...现在补一下

就是现在P2P协议进行文件传输

现在又n个客户端, 一个包被分成k个部分进行发送, 发送到所有客户端需要的时间

发送规则:

首先初始状态只有Client 1拥有完整文件(所有的包)进行提供

每一轮 开始时所有Client机器决定需要的包, 每个Client需要的包是其没有的所有包中供源最少的包, 如果有多个选择序号最小的包

然后每个Client决定要从哪里获得包, 获得包的原则是在所有能提供这个包的Client中选择, 并且选择从拥有包的数量最少的Client那里获得, 如果依旧有多个选择就选择序号最小的Client

然后每个Client都会有得到的请求, 这个时候所有Client决定要给谁包, 每个Client只能满足一个请求, 每个Client会选择曾经给它包的数量最多的Client, 如果有多个, 那么选择拥有包数量最少的Client, 如果依旧有多个, 选择序号最小的

于是每轮都这样重复, 到某一轮之后所有Client有所有包, 传输结束

输出除了Client 1之外, 其他Client得到完整的全部包的轮数


大致思路:

上面的过程看懂了很容易过的....

模拟题还是要耐心...


代码如下:

Result  :  Accepted     Memory  :  460 KB     Time  :  560 ms

/*
 * Author: Gatevin
 * Created Time:  2015/9/1 16:41:44
 * File Name: C.cpp
 */
#include<iostream>
#include<sstream>
#incl
Codeforces Gym 101630 是一场编程竞赛,通常包含多个算法挑战问题。这些问题往往涉及数据结构、算法设计、数学建模等多个方面,旨在测试参赛者的编程能力和解决问题的能力。 以下是一些可能出现在 Codeforces Gym 101630 中的题目类型及解决方案概述: ### 题目类型 1. **动态规划(DP)** 动态规划是编程竞赛中常见的题型之一。问题通常要求找到某种最优解,例如最小路径和、最长递增子序列等。解决这类问题的关键在于状态定义和转移方程的设计[^1]。 2. **图论** 图论问题包括最短路径、最小生成树、网络流等。例如,Dijkstra 算法用于求解单源最短路径问题,而 Kruskal 或 Prim 算法则常用于最小生成树问题[^1]。 3. **字符串处理** 字符串问题可能涉及模式匹配、后缀数组、自动机等高级技巧。KMP 算法和 Trie 树是解决此类问题的常用工具[^1]。 4. **数论与组合数学** 这类问题通常需要对质数、模运算、排列组合等有深入的理解。例如,快速幂算法可以用来高效计算大数的模幂运算[^1]。 5. **几何** 几何问题可能涉及点、线、多边形的计算,如判断点是否在多边形内部、计算两个圆的交点等。向量运算和坐标变换是解决几何问题的基础[^1]。 ### 解决方案示例 #### 示例问题:动态规划 - 最长递增子序列 ```python def longest_increasing_subsequence(nums): if not nums: return 0 dp = [1] * len(nums) for i in range(len(nums)): for j in range(i): if nums[i] > nums[j]: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) return max(dp) # 示例输入 nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] print(longest_increasing_subsequence(nums)) # 输出: 4 ``` #### 示例问题:图论 - Dijkstra 算法 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances # 示例输入 graph = { 'A': {'B': 1, 'C': 4}, 'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5}, 'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1}, 'D': {'B': 5, 'C': 1} } start = 'A' print(dijkstra(graph, start)) # 输出: {'A': 0, 'B': 1, 'C': 3, 'D': 4} ``` #### 示例问题:字符串处理 - KMP 算法 ```python def kmp_failure_function(pattern): m = len(pattern) lps = [0] * m length = 0 # length of the previous longest prefix suffix i = 1 while i < m: if pattern[i] == pattern[length]: length += 1 lps[i] = length i += 1 else: if length != 0: length = lps[length - 1] else: lps[i] = 0 i += 1 return lps def kmp_search(text, pattern): n = len(text) m = len(pattern) lps = kmp_failure_function(pattern) i = 0 # index for text j = 0 # index for pattern while i < n: if pattern[j] == text[i]: i += 1 j += 1 if j == m: print("Pattern found at index", i - j) j = lps[j - 1] elif i < n and pattern[j] != text[i]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 # 示例输入 text = "ABABDABACDABABCABAB" pattern = "ABABCABAB" kmp_search(text, pattern) # 输出: Pattern found at index 10 ``` ###
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