时间限制 : 5000 MS   空间限制 : 524288 KB 问题描述 自从周文武老师在班上吹嘘了"录试"这款游戏之后,PHD同学沉迷于其中无法自拔. "录试"是这样一款游戏:两名玩家使用卡牌召唤随从进行战斗.每名随从具有攻击与血量两个属性,如果一名随从的血量<=0,它就会死亡. PHD发现一张叫做考古专家雷诺的卡牌十分强大.它的攻击方式是,如果其攻击力为K,它会造成K次伤害,每次伤害为1,且会随机选择每次攻击的目标.现在,PHD同学想去挑战ZZY.他知…

Apple 为了满足各位对 Siri 姐(妹?那个谁去问问她年纪拜托)还有 iCloud 等云端服务的爱护,所以近期之内不断地在各地建置他们的数据中心来维持云端数据传输的稳定度.从美国的北卡. 俄勒冈还有加州都成为苹果科技重镇的地点之一,而现在该公司似乎计划将建设的脚步踏上内华达州雷诺市(Reno)的郊区,目前普遍预测地点将会落在郊区的 科技园区中.代号为 Jonathan 的这个项目计划,预计将在未来十年内在该区域投资约 10 亿美金,一旦此案通过之后,则将会在 8 月份开始动工并于年底前完成…

题面在这里 题意 有一个\(Boss\)和他血量为\(m\)的随从奴隶主,每当奴隶主受到攻击且不死,并且\(Boss\)的随从个数\(<k\)时,就会新召唤一个血量为\(m\)的奴隶主.每次攻击\(Boss\)和每个奴隶主的概率是相同的,求\(n\)步后期望对\(Boss\)造成的伤害. \(T\le1000,n\le10^{18},m\le3,k\le8\) sol --- 看到\(m<=3,k<=8\)的良心数据肯定是状压啦 通过暴搜可以得出状态最多只会有\(164\)种 并且两个状…

题目背景 “A fight? Count me in!” 要打架了,算我一个. “Everyone, get in here!” 所有人,都过来! 题目描述 小 Y 是一个喜欢玩游戏的 OIer.一天,她正在玩一款游戏,要打一个 Boss. 虽然这个 Boss 有 10100 点生命值,但它只带了一个随从—---一个只有 m 点生命值的 ‘‘恐怖的奴隶主’’. 这个 ‘‘恐怖的奴隶主’’ 有一个特殊的技能:每当它被扣减生命值但没有死亡(死亡即生命值 ≤ 0),且 Boss 的随从数量小于上限 k…

[UOJ#340][清华集训2017]小 Y 和恐怖的奴隶主(矩阵快速幂,动态规划) 题面 UOJ 洛谷 题解 考虑如何暴力\(dp\). 设\(f[i][a][b][c]\)表示当前到了第\(i\)次攻击,还剩下的\(1,2,3\)血的奴隶主个数为\(a,b,c\)的概率,每次考虑打到了哪里,做一个转移. 这样子,状态数就是把不超过\(8\)个东西分配到\(3\)个集合中,状态有\(165\)种,再加一个状态记录糊脸上的期望,也就是\(166\)个状态. 直接矩乘优化,那么单次的复杂度就是\(…

题目描述 你有一个m点生命值的奴隶主,奴隶主受伤未死且当前随从数目不超过k则再召唤一个m点生命值的奴隶主. T次询问,每次询问如果如果对面下出一个n点攻击力的克苏恩,你的英雄期望会受到到多少伤害. 输入 输入第一行包含三个正整数 T,m,k ,T 表示询问组数,m,k 的含义见题目描述. 接下来 T 行,每行包含一个正整数 n ,表示询问进行 n 次攻击后扣减Boss的生命值点数的期望. 输出 输出共 T 行,对于每个询问输出一行一个非负整数,表示该询问的答案对 998244353 取模的结果.…

LINK 思路 首先是考虑怎么设计dp的状态 发现奴隶主的顺序没有影响,只有生命和个数有影响,所以就可以把每个生命值的奴隶主有多少压缩成状态就可以了 然后发现无论是什么时候一个状态到另一个状态的转移都是固定的方式 所以可以预处理转移矩阵用矩阵快速幂进行优化 但是如果在计算的时候暴力\(状态^3\)进行转移会TLE 但是注意到在这个时候有用的状态其实只有一个向量 所以就预处理倍增然后用向量乘矩阵来优化到单次\(logn状态^2\)就可以了 有点卡常 //Author: dream_maker #i…

#2325. 「清华集训 2017」小Y和恐怖的奴隶主 内存限制:256 MiB时间限制:2000 ms标准输入输出 题目类型:传统评测方式:文本比较   题目描述 "A fight? Count me in!" 要打架了,算我一个. "Everyone, get in here!" 所有人,都过来! 小Y是一个喜欢玩游戏的OIer.一天,她正在玩一款游戏,要打一个Boss. 虽然这个Boss有 1010010^{100}10​100​​ 点生命值,但它只带了一个随…

传送门 uoj上的数据太毒了--也可能是我人傻常数大的缘故-- 三种血量的奴隶主加起来不超过\(8\)个,可以枚举每种血量的奴隶主个数,那么总的状态数只有\(165\)种,设\(dp_{t,i,j,k}\)表示\(t\)时刻的时候\(i\)个一血奴隶主,\(j\)个二血奴隶主,\(k\)个三血奴隶主的概率,那么转移很明显 if(A)dp[i][A][B][C]+=dp[i-1][A-1][B][C]*A/tot; if(B)dp[i][A][B][C]+=dp[i-1][A+1][B-1][C+…

题目 试题3:恐怖的奴隶主(bob) 源代码:bob.cpp 输入文件:bob.in 输出文件:bob.out 时间限制:1s 空间限制:512MB 题目描述 小L热衷于undercards. 在undercards中,有四个格子.每个格子要么是空的,要么住着一只BigBob. 每个BigBob有一个不超过k的血量:血量减到0视为死亡.那个格子随即空 出. 当一只BigBob受到伤害后,假如它没有死亡且剩余血量为t,它会从左数第 一个空格处召唤一只血量为a[t]的BigBob:若没有空格,则不会…

题目链接 首先dp很显然,\(f(i,s)\)表示到了第i轮,各种血量人数的情况为s今后的期望攻击boss次数.那么有\(f(i,s)=\frac{1}{num+1}*\sum_{s->s'}(f(i+1,s')+0/1)\),num为奴隶主个数,当攻击boss时后面的贡献就是1,否则是0,s可以用一个m位k+1进制数来表示(代表血量为1,2,3的奴隶主个数). 然后处理出s的转移需要哪些状态(总状态数为\(tot=C_{10}^2+C_9^2+...+C_2^2=165\)),那么可以矩乘优化…

题意 题目链接 Sol 首先不难想到一种暴力dp,设\(f[i][a][b][c]\)表示还有\(i\)轮没打,场上有\(a\)个1血,\(b\)个2血,\(c\)个三血 发现状态数只有\(s = 166\)个,复杂度为\(O(ns)\) 矩乘优化一下复杂度为\(O(s^3 logn T)\),还是过不去. 因为每次询问都是独立的,那么可以预处理出\(2^i\)的转移矩阵,回答询问只需要拿一个行向量去乘log个矩阵 构造矩阵的时候可以加一个列向量表示期望 #include<bits/stdc++…

哇这题剧毒,卡了好久常数才过T_T 设$f(i,s)$为到第$i$轮攻击,怪物状态为$s$时对boss的期望伤害,$sum$为状态$s$所表示的怪物个数,得到朴素的DP方程$f(i,s)=\sum \frac{1}{sum+1}*(f(i+1,s')+[s==s'])$ 状态数只有$C_{8+3}^3=165$个,所以就可以矩乘优化了.再加上一个用于转移的$1$,矩阵大小是$166*166$的,因为多组询问,所以可以先把$2$的所有次幂的矩阵都预处理出来. 然后会发现复杂度是$O(T*166^3…

传送门 一道不错的矩阵快速幂优化dpdpdp. 设f[i][j][k][l]f[i][j][k][l]f[i][j][k][l]表示前iii轮第iii轮还有jjj个一滴血的,kkk个两滴血的,lll个三滴血的. 显然是可以从f[i−1]f[i-1]f[i−1]转移过来的. 但是仔细一想,这个递推关系在i=1i=1i=1~nnn的时候都是一样的,于是把后面三个状压上矩阵快速幂优化就行了. 直接转是O(T∗size3log)O(T*size^3log)O(T∗size3log)的. 于是可以用倍增的…

近期又有几个朋友看了俺的文章询问.怎样让Jenkins能做到分布式.我解释了非常久,发现这也是个非常好的topic,就来博客继续念叨念叨. 这个非常easy,所以这篇文章也就介绍简单点. 首先说下Jenkins能支持的几种build框架: 1.我构建,我收集的Master only框架.  Master only 框架主要就靠Jenkins本身运作在Server上(数据库在server上或不在都属于该框架),利用Server本身的硬件资源进行build(编译,做包.測试等). 它能做到的事情:…

题目描述 小L热衷于undercards. 在undercards中,有四个格子.每个格子要么是空的,要么住着一只BigBob. 每个BigBob有一个不超过k的血量:血量减到0视为死亡.那个格子随即空出.当一只BigBob受到伤害后,假如它没有死亡且剩余血量为t,它会从左数第 一个空格处召唤一只血量为a[t]的BigBob:若没有空格,则不会召唤.法术R定义为:从左往右,对每个BigBob造成一点伤害:假如有BigBob死 亡,重复上述效果.聪明的小L发现,在某些情况下,当他发动法术R时,游戏…

看到文章标题中的"仓位管理",读者可能会认为它只适用于股市投资.其实不然.只要是投资都涉及到风险.回报率.投资额度,都会涉及到仓位管理.再者,人生本身就带着无数的抉择.风险和回报,人生中的很多事情,其实都是投资的一种.(关于本人的基金投资方法以及仓位管理的原因,见<股票.基金投资方案总结>.) 两三个月前,看了好几篇文章都提到了"凯利公式",所以自己也去特地去搜索了一些文章并进行学习.看完之后,比较震憾.第一次认识到了仓位管理的重要性竟然如此之高.这也正…

Thread类在包java.lang中,从这个类中实例化的对象代表线程,启动一个新线程需要建立Thread实例,Thread类中常用的两个构造方法如下: (1)public Thread(String threadName) (2)public Thread() 其中第一个构造方法是创建一个名称为threadName的线程对象 创建一个新的线程的语法如下: public class ThreadTest extends Thread{} 完成线程真正功能的代码方法类run()方法中,当一个类继承…

下载地址:http://www.qlcoder.com/uploads/dd01140921/147988679320159.xml <Location> <CountryRegion Name="中国" Code="1"> <State Name="北京" Code="11"> <City Name="东城" Code="1" /> &l…

摘要: 前几天有人在知乎上问:今天就回答下很多人问了很久的这个问题,并且解释一下如何构建系统化的知识体系.我想很多人看到这个问题,期待的答案是一个书单,可是我要告诉你这并没有什么卵用.我想大部分人都经历过高中 ... 前几天有人在知乎上问: 今天就回答下很多人问了很久的这个问题,并且解释一下如何构建系统化的知识体系. 我想很多人看到这个问题,期待的答案是一个书单,可是我要告诉你这并没有什么卵用. 我想大部分人都经历过高中,你会发现高考650分的人和450分的人书单基本上是一样的.书单本身并不能造…

CGContextAddCurveToPoint 这个函数看上去一般般,仔细琢磨发现不简单,为什么三个点就可以确定一条曲线呢? 网上查了查,小小研究了一下下. 1.关键知识 窃取自 (http://learn.gxtc.edu.cn/NCourse/jxcamcad/cadcam/Mains/main4-2.htm) Bezier曲线 在工程设计中,由给定型值点进行曲线设计往往由于型值点的误差而得不到满意的结果.另一方面,在一些更注重外观的设计中,型值点的精度又不很重要.从 1962年起,法国雷…

CityData = { "中国": { "北京": ["东城区", "西城区", "崇文区", "宣武区", "朝阳区", "丰台区", "石景山区", "海淀区", "门头沟区", "房山区", "通州区", "顺义区", &…

React Native的组件ListView类似于iOS中的UITableView和UICollectionView,也就是说React Native的组件ListView既可以实现UITableView也可以实现UICollectionView. ListView的使用方法: 1.首先创建一个ListView.DataSource数据源,然后向他传递一个普通的数据源数组. 2.使用该数据源实例化一个ListView组件,定义一个renderRow回调函数,这个函数会接收数组中的每个数据作为参…

JEPF新一代软件快速开发平台(Java Elephant Platform)是一款优秀的平台产品,它本着灵活.快捷开发.高性能.高协作性.高稳定性.高可用性.人性化的操作体验为设计宗旨历经2年研发成功适用于搭建 OA.ERP.CRM.HR.HIS 等所有的企业信息管理系统(且适用于集团公司部署),同时利用平台提供丰富的接口与硬件进行信息通信从而帮助企业打造先进的物联网系统,产品一经投向市场就得到广大客户的认可,他的诸多特性为软件企业自身提高软件质量.缩短开发周期.降低成本做出了巨额大的贡献,同…

导演: 蒂姆·米勒编剧: 略特·里斯 / 保罗·沃尼克 / 费边·尼谢萨 / 罗伯·莱菲尔德主演: 瑞恩·雷诺兹 / 莫蕾娜·巴卡林 / 艾德·斯克林 / T·J·米勒 / 吉娜·卡拉诺 / 更多...类型: 喜剧 / 动作 / 科幻 / 冒险制片国家/地区: 美国 / 加拿大语言: 英语上映日期: 2016-02-12(美国)片长: 108分钟又名: 死侍:不死现身(港) / 恶棍英雄:死侍(台) / X战警:死侍 死侍的剧情简介 :该片是<X战警>系列电影的外传.讲述了前任特种兵韦德·威尔…

Chap 1数数字 un 1 deux 2 trois 3 quatre 4 cinq 5 six 6 sept 7 huit 8 neuf 9 dix 10   Chap 2 讲地名 Paris 巴黎 Lyon 里昂 Bordeaux 波尔多 Marseille 马赛 Grenoble 格勒诺布尔 Lille 里尔 Orléans 奥尔良 Evian 依云   Chap 3 中国地名法语发音 Pékin 北京 Shanghai 上海 Canton 广州 Hong Kong 香港 Nankin…

在高房价大幅度下降以后,银行会认为你在贷款的时候的抵押物,已经不值钱了,比如已经下跌百分之五十了,那么,银行就会给贷款者一个通知——你的抵押物--房子,已经不值钱了,所以说,你必须立刻缴纳这一部分贬值的钱.如果你交不出来,那么,对不起,你的房子就会被没收,归银行:与此同时,你还必须每个月照常向银行缴纳剩下的余款.你说你房子不要了,银行也不会理你.你说你破产了,银行还是不理你.你就是逃到天涯海角,银行还是会找到你,要你赔款.因为你欠款,你将不能坐火车,不能坐飞机,想逃?没门!那个时候,炒房者可能是…

产品简介: C68汽车故障诊断仪是凯尔卡公司新推出的一款集经济.简约.稳定.耐用于一体的汽车诊断设备, 该产品采用了最新的智能移植技术,集成度高:C68车型覆盖广,测试功能强大.数据准确等优点, 是目前市场上性价比极高的一款汽车诊断设备: 功能特点: A   诊断功能:车型覆盖面广,能测试几乎所有国产车和亚洲.欧洲.美洲各类型车系: B   通用性能:主机已经内置CAN测试芯片,适用于不同诊断协议的16PIN标准接头车型的测试,使用操作更便捷,更高效,无    需另外购置CAN接头,为您节约成本…

转载请注明出处 利用python2.7正则表达式进行豆瓣电影Top250的网络数据采集 1.任务 采集豆瓣电影名称.链接.评分.导演.演员.年份.国家.评论人数.简评等信息 将以上数据存入MySQL数据库 2.任务解析 requests是很好的网络数据采集模块,配合BeautifulSoup可以解析许多HTML.但个人认为BeautifulSoup返回对象不是字符串,而利用其find及findall总觉得力有未逮,与正则表达式的配合总显得有些冗余,甚至需要将BeautifulSoup返回对象转换…

这一段时间,一直在折腾Python爬虫.已有的文件记录显示,折腾爬虫大概个把月了吧.但是断断续续,一会儿鼓捣python.一会学习sql儿.一会调试OpenCV,结果什么都没学好.前几天,终于耐下心来,决定还是用python做一个小东西.想了想,决定从爬"豆瓣电影Top250"开始.大学的时候,经常根据豆瓣评分选电影.大二大三的时候,有段时间,基本上一天一部地刷.那时候,也真清闲... 后来top电影看的差不多了,对国产片基本上没什么胃口.后来就改行看动漫来消遣,还记得考研那会儿,追&…