20191004

本文探讨了算法竞赛中两种不同的解题策略,一种利用并查集和线段树优化复杂度至O(klogk),另一种使用平衡树将复杂度优化至O(nlogn+k)。同时,文章分享了针对特定数据范围的解题经验和规律,为读者提供了解决难题的思路。

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A.

解 1

我们发现只需要关心处于结果字符串前 \(k\) 位的字符。
因此考虑从后往前处理。
对于一个询问区间,我们暴力连边,用并查集维护, \(x\) 的父亲等于 \(y\) 相当于位于 \(x\) 的字符是从位于 \(y\) 的字符处复制过来的,然后删掉这个区间,更新其他元素的排名,用线段树维护。复杂度 \(O(k\log k)\)刚好可以通过本题。

解 2

syk:用平衡树维护暴力

复杂度是对的,而且更优: \(O(n\log n+k)\)

B.

\(O(\text{可以通过}15\%\text{的数据})\)
然后你发现,第14个点的答案一定是0。
所以加起来你就有20分了。

C.

易得计算 \(f(a,b)\) 的复杂度是 \(\log\) 的。
所以 \(x,y\le 1000\) 的数据是送你的。
然后在打 \(x=1,2,4,y\le 10^{18}\) 的时候,你发现好像是有一些规律的,这使得你能把 \(x\le 1000,y\le 10^{18}\) 的数据都过掉。
剩下的只有\(\text{Q}\color{red}{\text{iyang}}\)

转载于:https://www.cnblogs.com/BlogOfchc1234567890/p/11622887.html

内容概要:本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案,涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛,提供一系列工具和服务,包括Edge Software Provisioner (ESP),用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈;Device Management System (DMS),用于远程集群或本地集群管理;以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE),用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程,并强调了在不同应用场景(如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院)下的具体部署步骤和技术细节。此外,文档还探讨了安全设备注册(FDO)、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群:具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员,特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标:①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理;②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册;③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排;④提供详细的密钥管理和集群维护指南,确保系统的长期稳定运行。 其他说明:本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导,还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑,帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
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