NOIP模拟 24

本文分享了竞赛编程中的关键算法和思路,包括最小生成树、Prim算法、Dijkstra算法、线段树、链栈和凸包等高级数据结构与算法的应用,通过具体题目解析,深入探讨了解题策略。

  连续爆炸的开端。

  从这一场开始我没状态了

 

  T1 star way to heaven

    受强降雨boboQQQ影响,我一直认为这是一道和凸包有关的计算几何题

    很快就弃了,除了期望没做过带实数的题,所以吓尿了。

    正解仍然是上一场干掉我的最小生成树!

    上一场没改明白啊,啪啪打脸!

    mark:求所有路径上最小限制的最大值,善用最小生成树。

    用prim的算法流程可能比较好理解。

    众所周知,skyh就是天皇prim和dijkstra打起来简直一模一样。

    唯一的不同在于把新节点压入堆中时带着的附加权值,一个是到当前联通块的距离,一个是到源点的距离。

    所以这使得两种算法得到了不同的结果:一个使得每个点联通代价最小,一个使得每个点到原点代价最小。

    在本题中,要求的其实就是点之间的最小联通代价的最大值。也就是千里之堤上那个可供突破的蚁穴。

    以后不能再忘了。

 

  T2 god knows

    神仙 我甚至做不到系统地总结这题涉及的思考

    一些零碎的东西:

    1.如果维护的东西受到一些限制,可以尝试翻转整个坐标系,就可能在不影响维护内容复杂性的前提下简化维护操作

    2.线段树功能很强大,可以维护置换,操作效果(JKL)以及本题的单调栈等。很多看似不能维护但是如果对某子树记录其被另一子树影响后的信息,就可能做到复杂度有保证地维护一些东西

    3.分析复杂度可以参考嵌套函数的调用次数

 

  T3 lost my music

    板哥yy出了链栈

    链栈上倍增维护凸包,稍帅

转载于:https://www.cnblogs.com/yxsplayxs/p/11371307.html

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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