zr暑假集训总结

本文总结了算法学习过程中的挑战与提升方向,包括思维训练、数论难题如莫比乌斯反演,以及树链剖分、数位dp等专项技巧。反思了考试心态、细节处理及对拍的重要性。

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之前的总结有成日记的趋向
于是我又开了一篇
正经的总结
感觉问题在思维
想不出来,然后就自闭
可能需要多做一些思维题??还是说我不熟知套路??
数论可能是个黑洞
基本的可能会,莫比乌斯反演还是不太会
遗留的坑有树链剖分,数位dp
线段树的扫描线不透彻
二分图至今不会
细节处理也很容易挂,但这可能也有思考不清晰的锅
事实证明,我写挂的可能性很大,尽量仔细或者对拍吧
有时候思考方向会跑题,然后就变得超级难,
可能是因为之前做过有类似点的题,就一直想那道题是怎么做的,然而对这道题无用
感觉主观偏见对考试影响也很大,比如选择性眼瞎。。。
题还是多读几遍的好。。。
欠缺的:

  • 思维上需要 提升
  • 数论(重点莫比乌斯反演,其他貌似会基础)
  • 一些坑(树链剖分,数位dp)
  • 二分图(据说noip考的)
  • 刷题(练细节处理,码力)

听了好多遍考试经验了(总结如下):

  • 考试心态要好,不能方
  • 数据范围什么的要仔细看
  • 部分分暴力什么很重要的,但是不能忘了正解,要有合理的取舍
  • 瞎猜结论要狠
  • 对拍保平安
电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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