信友队 T1 坦白

X BoHang

已于 2024-10-23 15:09:11 修改

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文章标签：算法

于 2024-10-22 17:31:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiebohang/article/details/143164057

比赛题目 - 竞赛平台 (xinyoudui.com)
先考虑暴力做法

50分：DP(考虑本质不同的状态只有选择了前 x 个中的 y 个改为异或)

70分：优化一下：不难发现无论接下来的操作是什么，x+2 经过这些操作的值都会比 x 大。所以只需要记录选择了前 x 个中的 y 个改为异或，当前值为奇数/偶数的最大值即可！进一步地发现每次操作后奇偶性一定会改变，所以只需维护最大值即可。

100分：注意到无论是哪一种收益，每次操作后数的奇偶性都会变化。

考察异或的性质：

x⊕1={x−1(x is odd)或者x+1(x is even)所以可以知道，异或放在奇数个事件时等价于+1，放在偶数个事件时等价于 −1。于是我们得出了每个事件坦白的收益，按照收益排序后输出即可

确定要放弃本次机会？

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洛谷P1092 [NOIP 2004 提高组] 虫食算

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259

2、对当前第i步，最多只能修改i次，曼哈顿距离不可能超过i。举个例子，k=5，s=NNNS'NNSS，到 ' 位置的时候只修改了一个S。比如原来是在(2,2),将前面走过的x--修改为x++就能在这个时刻处于(4,2)可以得到递推式ans=max(ans,min(abs(x)+abs(y)+2*k,i+1)) 式子按照下面的代码中来了，i从0开始。曼哈顿距离：(x1,y1),(x2,y2) d=|x1-x2|+|y1-y2|也就是说，到第i步，修改次数为min(i步可能最大情况下前面需要修改的步数，k)

四色(定理/猜想)染色算法小软件Version1.11 2025.6.24 开发者：孝感动天/卧冰求鲤

e271828的专栏

06-24

818

由于现实中，我经历过的实际地图染色极少，以网上114点反例和网上下载的当年听讲是希伍德25点反例，都是不需要肯普链的，所以，我唯有在114点反例基础上，自已增加点线，这点线是不是符合实际地图，也是不知的，因为六国不可能两两互邻一样。我这四色定理染色算法小软件，是半成品，不是完美的，为了得知算法结果是不是对的，不理界面，也不理使用方便，自已能用就行，所以用起来不是很方便，自已摸索一些没有说明的用法，比起来对原来的四色猜想一无所知，有这小软件用下，或可以暂可以乎。实际开发，想找个要用到肯普链的实例也难找到。

2025年ASOC SCI2区TOP，基于适应度景观特征的协同分布估计算法FL-CEDA，深度解析+性能实测

Logic_9527的博客

06-21

878

分布估计算法（EDA）通过概率模型来描述优秀解的分布，因此能够有效应对复杂优化问题。然而，基于单一概率模型的采样会导致种群多样性较差，难以充分探索解空间，从而使算法过早收敛。为提升EDA在复杂优化问题中的性能，本文提出了一种基于适应度景观的协同分布估计算法（FL-CEDA），该方法结合了均值移动与协方差矩阵自适应收缩，引导种群快速进化到潜在优秀区域。通过融合镜像采样和高斯采样的协同操作，兼顾了解空间的探索与开发。通过量化局部适应度景观的崎岖程度，自适应选择适合当前问题特征的采样方式，从而提高采样效率。