CodeForces-a

A. Chess For Three
time limit per test1 second
memory limit per test256 megabytes
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Alex, Bob and Carl will soon participate in a team chess tournament. Since they are all in the same team, they have decided to practise really hard before the tournament. But it’s a bit difficult for them because chess is a game for two players, not three.

So they play with each other according to following rules:
Alex and Bob play the first game, and Carl is spectating;
When the game ends, the one who lost the game becomes the spectator in the next game, and the one who was spectating plays against the winner.
Alex, Bob and Carl play in such a way that there are no draws.
Today they have played n games, and for each of these games they remember who was the winner. They decided to make up a log of games describing who won each game. But now they doubt if the information in the log is correct, and they want to know if the situation described in the log they made up was possible (that is, no game is won by someone who is spectating if Alex, Bob and Carl play according to the rules). Help them to check it!
Input
The first line contains one integer n (1 ≤ n ≤ 100) — the number of games Alex, Bob and Carl played.
Then n lines follow, describing the game log. i-th line contains one integer ai (1 ≤ ai ≤ 3) which is equal to 1 if Alex won i-th game, to 2 if Bob won i-th game and 3 if Carl won i-th game.
Output
Print YES if the situation described in the log was possible. Otherwise print NO.
这道题的思路是找输家,这一盘的输家不能出现在下一盘。
核心代码是:

sj=3for(i=1;i<=3;i++)
{
    if(sj!=i&&i!=yj)
        sj=i;
}//sj为不能出现的数,也就是上一盘的输家,刚开始为3;yj为输入的数(这道题一个一个数比较),也就是这一盘的赢家;所以剩下的就是输家,在下一盘中不能出现。
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 关于 Codeforces Problem 1802A 目前提供的引用内容并未涉及 Codeforces 编号为 1802A 的题目详情或解决方案[^1]。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能的解决方法,可以推测该类题目通常围绕算法设计、数据结构应用或者特定技巧展开。 如果假设此题属于典型的算法挑战之一,则可以从以下几个方面入手分析: #### 可能的方向一:字符串处理 许多入门级到中级难度的问题会考察字符串操作能力。例如判断子串是否存在、统计字符频率或是执行某种转换逻辑等。以下是 Python 中实现的一个简单例子用于演示如何高效地比较两个字符串是否相匹配: ```python def are_strings_equal(s1, s2): if len(s1) != len(s2): return False for i in range(len(s1)): if s1[i] != s2[i]: return False return True ``` #### 方向二:数组与列表的操作 另一常见主题是对整数序列进行各种形式上的变换或者是查询最值等问题。下面给出一段 C++ 程序片段来展示快速寻找最大元素位置的方法: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; vector<int> a(n); for(auto &x : a){ cin>>x; } auto max_it = max_element(a.begin(),a.end()); cout << distance(a.begin(),max_it)+1; // 输出索引加一作为答案 } ``` 由于具体描述缺失,在这里仅提供通用框架供参考。对于确切解答还需要访问实际页面获取更多信息后再做进一步探讨[^3]。
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