Codeforces Round #509 (Div. 2)(暑假训练8.14)(A-C)

2023-10-07 15:38

本文主要是介绍Codeforces Round #509 (Div. 2)(暑假训练8.14)(A-C),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

战绩战绩
在这里插入图片描述
被爆*N,这个C确实没想明白,兴哥永远滴cs!!

A. Heist

题意:
有许多的键盘,这些键盘的编号连续,但是某些键盘被偷了,现在给你剩下的键盘的编号,求被偷的键盘数量的最小值。
思路:
由于键盘编号连续,那么最少的键盘数量就一定是最大的键盘编号减去最小的键盘编号再加一。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{int d,n,max1=inf,min1=0;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>d;max1=min(max1,d);min1=max(min1,d);}cout<<(min1-max1)-n+1<<endl;
}

B. Buying a TV Set

题意:
在这里插入图片描述
思路:
简化x/y,那么就都除以他们的gcd啦,简简单单~

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
signed main()
{int a,b,x,y;cin>>a>>b>>x>>y;int d1=__gcd(x,y);x/=d1,y/=d1;cout<<min(a/x,b/y)<<endl;
}

C. Coffee Break

题意:
给定n个数和一个k,这n个数都不超过m,每次从没被去掉的数里面选一个数a,去掉a,然后可以任意一个b(b>a+k),然后去掉任意一个c(c>b+k),以此类推,问最少能选多少个a,然后输出每个数都是选第几个a的时候被去掉的
思路:
这题需要利用set和pair了,还需要用到二分查找的函数upper_bound,对于每一天都去贪心的从小找到大,看比当前时间+k小的时间点能不能被找到,被找到就继续找,找不到就换下一天,兴哥是优先队列搞的
贴贴代码,是个好题!!

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAX = 2e5 + 10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int a[MAX],ans[MAX];
set<pair<int,int> > ss;
set<pair<int,int> > :: iterator it;
int n,m,d,cnt;
int main()
{cin>>n>>m>>d;for(int i = 1; i<=n; i++) {scanf("%d",a+i);ss.insert(make_pair(a[i],i));       //set的默认比较规则是按照first比较 ,first相同再按照second比较}while(!ss.empty()) {int pos = ss.begin() -> second;ans[pos] = ++cnt;ss.erase(ss.begin());while(1) {it = ss.upper_bound(make_pair(a[pos]+d,INF));//inf因为是在set里调用upper_bound函数所以要的时候万一有一个等于num的会因为second的大小跳出//upper_bound查找第一个大于num的数字//lower_bound查找第一个大于等于的num的数字//反着找就是加个greaterif(it == ss.end()) break;//没找到就及时跳出去pos = it->second;ans[pos] = cnt;ss.erase(it);}}printf("%d\n",cnt);for(int i = 1; i<=n; i++) printf("%d%c",ans[i],i==n ? '\n' : ' ');return 0;
}

这篇关于Codeforces Round #509 (Div. 2)(暑假训练8.14)(A-C)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/158728

相关文章

Codeforces Round #240 (Div. 2) E分治算法探究1

Codeforces Round #240 (Div. 2) E  http://codeforces.com/contest/415/problem/E 2^n个数,每次操作将其分成2^q份,对于每一份内部的数进行翻转(逆序),每次操作完后输出操作后新序列的逆序对数。 图一:  划分子问题。 图二: 分而治之,=>  合并 。 图三: 回溯:

Codeforces Round #261 (Div. 2)小记

A  XX注意最后输出满足条件,我也不知道为什么写的这么长。 #define X first#define Y secondvector<pair<int , int> > a ;int can(pair<int , int> c){return -1000 <= c.X && c.X <= 1000&& -1000 <= c.Y && c.Y <= 1000 ;}int m

Codeforces Beta Round #47 C凸包 (最终写法)

题意慢慢看。 typedef long long LL ;int cmp(double x){if(fabs(x) < 1e-8) return 0 ;return x > 0 ? 1 : -1 ;}struct point{double x , y ;point(){}point(double _x , double _y):x(_x) , y(_y){}point op

Codeforces Round #113 (Div. 2) B 判断多边形是否在凸包内

题目点击打开链接 凸多边形A, 多边形B, 判断B是否严格在A内。  注意AB有重点 。  将A,B上的点合在一起求凸包,如果凸包上的点是B的某个点,则B肯定不在A内。 或者说B上的某点在凸包的边上则也说明B不严格在A里面。 这个处理有个巧妙的方法,只需在求凸包的时候, <=  改成< 也就是说凸包一条边上的所有点都重复点都记录在凸包里面了。 另外不能去重点。 int

Codeforces 482B 线段树

求是否存在这样的n个数; m次操作,每次操作就是三个数 l ,r,val          a[l] & a[l+1] &......&a[r] = val 就是区间l---r上的与的值为val 。 也就是意味着区间[L , R] 每个数要执行 | val 操作  最后判断  a[l] & a[l+1] &......&a[r] 是否= val import ja

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注

CSS实现DIV三角形

本文内容收集来自网络 #triangle-up {width: 0;height: 0;border-left: 50px solid transparent;border-right: 50px solid transparent;border-bottom: 100px solid red;} #triangle-down {width: 0;height: 0;bor

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中,目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练,涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地,我们将演示在训练过程中出现中断后,如何使用 resume 功能继续训练,并将我们复现的模型与Model Zoo中的