以前做过这道题目,那是还不懂状态方程.乱搞一气: #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; +; int a[maxn]; int main() { int T; scanf("%d",&T); ;i<=T;i++) { int n; scanf("%d",&n); ;j<n;j++) scanf("%d",&a[…

挺简单的动态规划题.我用记忆化搜索打的.直接上代码: /* * Author : ben */ #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <ctime> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include &l…

题目列表:     ID Origin Title 10 / 15 Problem A FZU 2152 文件系统   0 / 16 Problem B FZU 2153 A simple geometric problems 9 / 17 Problem C FZU 2154 YesOrNo   4 / 18 Problem D FZU 2155 盟国 10 / 20 Problem E FZU 2156 Climb Stairs   5 / 11 Problem F FZU 2157 Pro…

题目描述 在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧.在桥上有一些石子,青蛙很讨厌踩在这些石子上.由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数,我们可以把独木桥上青蛙可能到达的点看成数轴上的一串整点:0,1,……,L(其中L是桥的长度).坐标为0的点表示桥的起点,坐标为L的点表示桥的终点.青蛙从桥的起点开始,不停的向终点方向跳跃.一次跳跃的距离是S到T之间的任意正整数(包括S,T).当青蛙跳到或跳过坐标为L的点时,就算青蛙已经跳出了独木桥. 题目给出独木桥的长度L,青蛙跳跃的距离…

Square Time Limit : 10000/5000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 20   Accepted Submission(s) : 12 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description Given a set of sticks of vari…

App启动页,也称闪屏页,最初是为缓解用户等待Web/iOS/Android App数据加载的焦虑情绪而出现,后被设计师巧妙用于品牌文化展示,服务特色介绍以及功能界面熟悉等平台进行设计,被赋予了更加丰富而实际的作用. 然而,即使是简单的使用图片,文字,以及色彩的不同直接展示软件或产品功能文化的启动页,也会给用户带来完全不同的感受和体验. 那么,作为UX/UI设计使,究竟如何才能巧妙而富有创意的结合简单图片,文字,图标以及logo之类常见元素,设计出让用户眼前一亮,心动而忍不住想要尝试,而非直接离…

又是迷之自信的说...估的230,考的50整,我欲上天呐!!! T1:深渊(怕不是黑暗种族聚集地???) 思路:动归.而且是简单动归.转移方程:Fi,j=max(Fi-1,j,Fi,j,Fi-1,(j-modi+m)%m)其中i表示第i个,j表示此时的余数. 最后答案即为Fi,0. 见代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<iostream> #include<al…

题意:给一个长度不超过100000的原串S(只包含数字0-9),令T为将S重复若干次首尾连接后得到的新串,有两种操作:(1)修改原串S某个位置的值(2)给定L,R,询问T中L<=i<=j<=R的G(i,j)的和,G(i,j)=Ti-Ti+1+Ti+2-Ti+3+...+(-1)j-iTj,L,R小于1e18 思路:从公式看不出用什么方法快速计算,不妨先对公式化简.令f(i)=(j:i->R)ΣG(i,j),则有:f(i)=G(i,i)+G(i,i+1)+...+G(i,R)  (a…

一.两层神经网络(感知机) import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]) # 权值矩阵 初始化 Wi = 2 * np.random.random(3) - 1 for iter in range(10000): # 前向传播,计算误差 li = X lo = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(l…

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和…