关于oj

在比赛中我们都会使用官方的平台,那么就需要我们的代码输入输出和比赛要求完全一致,不要有多余输出。

不要在某些行末尾多打空格。

避免出现中文,哪怕是拼音拼写也不要出现中文。

例如一些不必要的printf。

还有尽量避免重复提交错误的答案,会极大的影响在比赛中的排名,以及不要用过多的for循环

#include<stdio.h>
int main()
{
	int m,n,i,j,arr[3][3];
	int exchange(int arr[3][3]);
	scanf("%d",&n);
	for( m=0;m<n;++i)
	{
		for(i=0;i<3;++i)
			for(j=0;j<3;++j)
				scanf("%d",&arr[i][j]);
		exchange(arr);
	}
	return 0;
}
int exchange(int arr[3][3])
{	
	int i,j;
	int brr[3][3];
	for(i=0;i<3;++i)
		for(j=0;j<3;++j)
			brr[j][i]=arr[i][j];
		for( i=0;i<3;++i)
		{
			for( j=0;j<3;++j)
				printf("%d ",brr[i][j]);
				printf("\n");
		}
		return 0;
}

例如这一串转置矩阵的代码, 在本地没有任何问题,但是在oj上就会超时,血泪史告诫大家要避免过多的for循环。

还有一点就是

for(i=0;i<3;i++)

这样的代码我们最好写成

for(i=0;i<3;++i)

这样的形式,++i会比i++少占很多内存,具体为什么我也不清楚~

目前先更新这么多,还会持续更新。 

 

 

### 积雪清理算法与OJ问题分析 积雪清理相关的算法通常涉及路径规划、资源分配以及效率优化等问题。这类问题可以被抽象成图论中的最短路径问题、最小生成树问题或者动态规划问题。 #### 图论模型的应用 在解决积雪清理问题时,常见的建模方式是将其视为一个加权无向图 \( G(V, E) \),其中节点表示道路交叉口,边表示连接这些交叉口的道路[^1]。每条边的权重可以根据清理该路段所需的时间或成本来定义。目标通常是找到一种最优方案,使得整个区域内的所有道路都被清理完毕,同时满足特定约束条件(如时间限制、设备数量等)。这种情况下,Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法可能是适用的选择之一。 ```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 ``` #### 动态规划方法 如果积雪清理过程受到更多复杂因素的影响,比如不同时间段降雪量的变化,则可考虑使用动态规划的方法求解。设状态\( dp[i][j] \) 表示到第i天为止完成前j个街区清扫所需的最少代价。转移方程如下: \[ dp[i][j]=\min_{k=0}^{j}(dp[i-1][k]+cost(k,j)) \] 这里 cost 函数代表从 k 到 j 的清扫费用计算逻辑[^2]。 #### 关于OJ平台上的相关题目 目前主流的一些在线评测系统(OJs), 如LeetCode, Codeforces 和 AtCoder 中并未直接标注“积雪清理”的标签。但是可以通过搜索关键词如 "snow removal", "path optimization" 或者查看类似的实际应用类别的挑战赛项目发现相关内容。另外也可以尝试访问一些专注于地理信息系统(GIS)领域编程竞赛的小众网站寻找灵感。
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