牛客多校五

3个PLC进阶教程实战项目,学完立即接私单! 此处应插入清晰的硬件电路图,包含土壤湿度传感器、水泵、PLC的输入输出端子,并标注清晰的接线方式。同样的,也需要插入清晰的梯形图,用简单的逻辑表达控制过程,比如:土壤湿度传感器信号低于设定值 -> PLC输出信号 -> 水泵启动。我是老王,一个在自动化行业摸爬滚打多年的老工程师,今天咱们不聊那些枯燥的理论,直接上手三个PLC进阶实战项目,学完保证你信心满满,立马就能接私单!想想你家里的空调,它也是通过检测室温,并根据设定的温度进行制冷或制热,这个项目就是类似的原理。 阅读详情

King of Range

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题意
题目是让我们找到一段序列中所有的区间,满足区间最大值和区间最小值的差大于k
题解
这道题我们可以用单调队列和st表解决
st表,直接爆搜整个区间,找到区间内最短的满足的长度,相加就好了
单调队列
对于单调队列,我们可以用两个单调队列一个单增一个单减,单增的队列维护最小值,但减的序列维护最大值,然后弹出最前面的,找到离我们当前区间最近的满足的,逐个计算,由于首位置不同不会重复
注意是要弹出找到最近的满足的;

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int maxx[N], minn[N], a[N];
int n, m, k;
long long ans;
void solve() {
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> a[i];
	while (m--) {
		int mil = 1, mxl = 1, mir = 0, mxr = 0;
		cin >> k;
		ans = 0;
		for (int i = 1,last=0; i <= n; i++) {
			while (mil <= mir && a[minn[mir]] >= a[i])mir--;
			minn[++mir] = i; 
			while (mxl <= mxr && a[maxx[mxr]] <= a[i])mxr--;
			maxx[++mxr] = i;
			while (mil <= mir && mxl <= mxr && a[maxx[mxl]] - a[minn[mil]] > k) {
				if (mil <= mir && (mxl > mxr || minn[mil] < maxx[mxr]))last = minn[mil++];
				else last = maxx[mxl++];
			}
			ans += last;
		}
		cout << ans << endl;
	}
}
int main() {
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	cin.exceptions(ios::badbit | ios::failbit);
	solve();
}

Boxes

请添加图片描述
比较简单的高中数学算概率的问题吧,对于每一种我们只需要求一次hint就知道有多少个黑球多少个白球了。
比较全开和一次hint开的情况,求出最小的那个

#include<vector>
#include<string>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
//#define _ 0
//return ~~(0^_^0)~~
int n;
const int maxn = 1e5 + 5;
long double a[maxn];
long double c;
void solve() {
	cin >> n >> c;
	long double a1, a2;
	a1 = a2 = 0.0;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		cin >> a[i];
		a1 = a1 + 1.0 * a[i];
	}
	a2 = a2 + c;
	sort(a + 1, a + n + 1);
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		a2 += a[i] * (1.0 - 1.0 / pow(2, n - i));
	}
	cout<<fixed<<setprecision(6)<<min(a1, a2);
}
signed main() {
	ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0);
	solve();
}

Double String

dp问题还是等补了dp来补吧(哎)

Holding Two

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题意
要求我们构造一个n行m列的矩阵,其中要求每一行每一列每一条对角线上都不能有连续三个字符相同
题解
由题意我们可以想到一个简单的构造,讲0和1两个两个的排再一起,行和列都这样构造,那么一定不可能出现连续三个相同的情况
如3 3 就是
1 1 0
0 0 1
1 1 0
这样是不会出现连续三个相同的情况的;

#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
using namespace std;
void solve() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    vector<string>a(n);
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int  flag = 0;
        if (i % 2 == 0) {
            for (int j = 0; j < m; j += 2) {
                flag++;
                if (flag % 2 == 0)a[i] += "00";
                else a[i] += "11";
            }
        }
        else {
            for (int j = 0; j < m; j += 2) {
                flag++;
                if (flag % 2 == 0)a[i] += "11";
                else a[i] += "00";
            }
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            cout << a[i][j];
        }
        cout << endl;
    }
}
int main() {
    solve();
}

Jewels

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题意
题目的意思是求最小消耗的精力
在三维平面上有一些宝物,这些宝物会随时间以各自的v的速度往下掉,捡起这个宝物的代价是它和我们距离的平方
由此我们可以建立一个时间宝物的二部图,每个图的边权就是所需要的代价,找出它的最优匹配,最优匹配中所有权值的和就是我们要求的代价。
(嫖到板子了真开心)

#include<vector>
#include<string>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<algorithm>
using namespace std;
//#define _ 0
//return ~~(0^_^0)~~
#define ll long long
const int N=407,NPOS=-1;
const ll INF=1ll<<60;
struct Matrix
{
    int n;
    ll a[N][N];
};
struct KuhnMunkres:Matrix
{
    ll hl[N],hr[N],slk[N];
    int fl[N],fr[N],vl[N],vr[N],pre[N],q[N],ql,qr;
    int check(int i)
    {
        if(vl[i]=1,fl[i]!=NPOS)return vr[q[qr++]=fl[i]]=1;
        while(i!=NPOS)swap(i,fr[fl[i]=pre[i]]);
        return 0;
    }
    void bfs(int s)
    {
        fill(slk,slk+n,INF),fill(vl,vl+n,0),fill(vr,vr+n,0);
        for(vr[q[ql=0]=s]=qr=1;;)
        {
            for(ll d; ql<qr;)
                for(int i=0,j=q[ql++]; i<n; ++i)
                    if(!vl[i]&&slk[i]>=(d=hl[i]+hr[j]-a[i][j]))
                        if(pre[i]=j,d)slk[i]=d;
                        else if(!check(i))return;
            ll d=INF;
            for(int i=0; i<n; ++i)
                if(!vl[i]&&d>slk[i])d=slk[i];
            for(int i=0; i<n; ++i)
            {
                if(vl[i])hl[i]+=d;
                else slk[i]-=d;
                if(vr[i])hr[i]-=d;
            }
            for(int i=0; i<n; ++i)
                if(!vl[i]&&!slk[i]&&!check(i))return;
        }
    }
    void ask()
    {
        fill(fl,fl+n,NPOS),fill(fr,fr+n,NPOS),fill(hr,hr+n,0);
        for(int i=0; i<n; ++i)hl[i]=*max_element(a[i],a[i]+n);
        for(int j=0; j<n; ++j)bfs(j);
    }
} km;
 
int n;
ll ans;
void solve() {
    cin>>n;
    for (int i=0;i<n;i++) {
        int x,y,z,v;
        cin>>x>>y>>z>>v;
        ans+=x*x+y*y;
        for (int j=0;j<n;j++) km.a[i][j]=(1ll<<50)-(ll)(z+v*j)*(z+v*j);
    }
    km.n=n;
    km.ask();
    for (int i=0;i<n;i++) ans+=(1ll<<50)-km.a[i][km.fl[i]];
    cout<<ans<<endl;
}
signed main() {
	ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0);
	solve();
}
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2022牛客多校(五)

2022牛客多校(五)

m0_54646258的博客 739

【牛客】2024暑期牛客多校6 补题记录

【代码】【牛客】2024暑期牛客多校6 补题记录。

Texcavator的博客 844

牛客多校05K题 Perfect Journey

这把牛客多校的A和K都不会(第四和第五题),但是发现B和C都很简单(虽然过的人比较少),过了5题。发现自己对FWT等多项式算法的理解还不是很够,写一个博客记录一下。

zsyzClb的博客 819

牛客多校H - Summit Down Side

定义mexa1​a2​...an​kmin​kminak∈a给你一个排列p1​p2​...pn​1≤n≤5×105,让你求出∑i1n​∑jin​mexpi​pi1​...pj​。

zsyzClb的博客 970

【暑期多校补题记录】2025牛客多校(1)(2) 杭电多校(1)

本文发布于博客园,会跟随补题进度实时更新,若您在其他平台阅读到此文,请前往获取更好的阅读体验。

weixin_40327704的博客 192

题解|2024暑期牛客多校06

题解|2024暑期牛客多校06

CCLMSY‘s Blog 1041

2025牛客多校6 (2025.7.31)

本文记录了牛客多校6比赛的补题情况,重点解析了L题和K题的解题思路。L题要求构造满足特定区间条件的最小字典序括号串,通过贪心算法实现;K题求数组在区间操作后的最大GCD,结合差分数组和因子分解解决。两题均展示了算法思维在竞赛中的巧妙应用,为类似问题提供了参考思路。

2402_88116422的博客 2573

牛客多校第一场 B Inergratiion

牛客多校第一场 B Inergratiion 传送门:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/881/B 题意: 给你一个 [求值为多少 题解: 根据线代的知识 我们可以将分母裂项,然后根据 \(\int_{0}^{\infty} \frac{1}{1+x^2}dx=\frac{\pi}{2}-->\int_{0}^{\infty} \frac{1}{1+\...

buerdepepeqi的优快云博客 119

min_25筛学习笔记+牛客多校02E

本来没有学习这种较难的算法的想法的,因为比赛也做不到这种难度的题, 但是最近打牛客多校02,有一题要求1n中素数的个数,我以为是像莫反一样容斥,但是后面感觉不行。赛后知道是用筛来求,赛时过了一车,因此我也不得不学习这个算法了。我打算拿洛谷里面的来举例。就是给你积性函数fx⎩⎨⎧​kgx∑i0k​ai​xifx1​fx2​​x1xpcp∈primec≥1x1​x2​1​然后让你求i1∑n​f。

zsyzClb的博客 903

【暑期多校补题记录】2025牛客多校(3)(4) 杭电多校(2)(3)

本文发布于博客园,会跟随补题进度实时更新,若您在其他平台阅读到此文,请前往博客园获取更好的阅读体验。 跳转链接:https://www.cnblogs.com/TianTianChaoFangDe/p/19007314 开题情况 7.22牛客多校3 : 5题 - ADEFJ 7.24牛客多校4 :

cmdos的专栏 98
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阿汤太菜了
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