牛客网暑期ACM多校训练营(第十场)

本文围绕Rikka系列赛题展开,涵盖Lowbit、Burrow - Wheeler Transform等多道题目。chelly参与比赛,当场通过A、D、J题,赛后通过E、F、H、I题。文中详细阐述了chelly针对各题的解题思路,如D题考虑询问操作对答案的影响,F题用floyd算法等。

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RankSolvedABCDEFGHIJ
54/3943/10O..OØØ.ØØO

O: 当场通过

Ø: 赛后通过

.: 尚未通过

A Rikka with Lowbit

solved by chelly


chelly's solution

容易发现一个位置的期望始终等于刚开始这个位置上的数字

B Rikka with Burrow-Wheeler Transform

unsolved


C Rikka with Rotate

unsolved


D Rikka with Prefix Sum

solved by chelly


chelly's solution

因为询问操作很少,所以对于每个询问操作可以for一遍之前的修改操作,考虑对答案的影响。

E Rikka with Equation

upsolved by chelly


chelly's solution

F Rikka with Line Graph

upsolved by chelly


chelly's solution

\(d(i,j)\)表示图\(G\)中两点之间的最短距离,用floyd即可跑出
我们来考虑\(L(G)\)中的两个点\((a,b)\)\((c,d)\),那么这两个点的最短路径一定是\(w(a,b)+w(c,d)+min(d(a,c),d(a,d),d(b,c),d(b,d))\)
我们主要就是要计算\(\sum_{a,b,c,d}\min(d(a,c),d(a,d),d(b,c),d(b,d))\),直接枚举是四次方的
我们考虑只枚举a和b,那么对于一个固定的a和b,我们需要计算的就是\(\sum_{c,d} min(d(a,c),d(a,d),d(b,c),d(b,d))\)
\(p(i)=min(d(a,i),d(b,i))\),那么我们要计算的是\(\sum_{c,d} min(p(c),p(d))\),这个东西我们可以把p数组排序,然后算每个数字的贡献即可
这样时间复杂度是\(O(n^3 \log n)\),我们其实也可以预处理出所有的p,然后在内层排序的时候直接归并就行,复杂度降到\(O(n^3)\)

G Rikka with Shortest Path

unsolved


H Rikka with Ants

upsolved by chelly


chelly's solution

不妨设\(\frac{a}{b}<\frac{c}{d}\)
考虑对于a,b来说,什么样的点会在路径上
若一个点\((x,y)\)在路径上,那么首先该点需要在直线下方,即\(y \leq \frac{a}{b}x\),其次,点\((x-1,y+1)\)要在直线上方,即\(y+1 > \frac{a}{b}(x-1)\)
那么对于a,b,c,d,可以列出四个不等式,然后发现只有两个不等式是有用的
问题变成了,有两条直线,问夹在两条直线中的整点个数
这个直接类欧即可

I Rikka with Zombies

upsolved by chelly


chelly's solution

\(f(u,i)\)表示以u为根的子树的边权都确定下来,能到达u点的能力值最强的僵尸是第i个(该僵尸可能在树外)情况下的方案数
考虑\(f(son,j)\)并到\(f(u,i)\)上如何转移

  • 若j==i,那么就是说i号僵尸要能过\((u,son)\)这条边
  • 若j!=i,那么就是说i号和j号僵尸都不能通过\((u,son)\)这条边并且i在子树son外,j在子树son内
    这样时间复杂度是\(O(n^3)\)的,无法通过
    我们可以先按照每个僵尸的能力值排序,然后就可以用前缀和优化转移,变成的\(O(n^2)\)

J Rikka with Nickname

solved by chelly


chelly's solution

存一下每个字符出现位置,以及每个字符现在已经走到了哪个位置

Replay

这场比赛由chelly打的。
chelly首先切了A和J。然后跟榜开D,想了很久分块做法,发现都比较玄学,后来发现对于每个询问可以for一遍之前的操作计算对答案的影响,然后就1A了。后来E和F也都想不出,就GG了。

转载于:https://www.cnblogs.com/Amadeus/p/9563022.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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