2025山东CCPC题解

文章目录

  • L - Stella
  • D - Distributed System
  • I - Square Puzzle
  • E - Greatest Common Divisor
  • G - Assembly Line

L - Stella

题目来源:L - Stella
在这里插入图片描述

解题思路
签到题,因为给出的字母不是按顺序,可以存起来赋其值,然后在比较。

代码实现

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define endl '\n'
#define IOS ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0)
using namespace std;
const int N=1e5+5;
void solve()
{map<char,int>mp;mp['O']=1;mp['B']=2;mp['A']=3;mp['F']=4;mp['G']=5;mp['K']=6;mp['M']=7;string s1,s2;cin>>s1>>s2;if(mp[s1[0]]<mp[s2[0]]){cout<<"hotter"<<endl;return ;}else if(mp[s1[0]]>mp[s2[0]]){cout<<"cooler"<<endl;return ;}else{if(s1[1]<s2[1]){cout<<"hotter"<<endl;return ;}else if(s1[1]>s2[1]){cout<<"cooler"<<endl;return ;}else{cout<<"same"<<endl;return ;}}
}
signed main()
{IOS;int _=1;cin>>_;while(_--)solve(); return 0;
} 

D - Distributed System

题目来源:D - Distributed System
在这里插入图片描述

解题思路
这道题主要考察个差分的算法,如果不考虑mod n的情况就把数组第i项和第i+n项最后加起来,题目意思是第0到ai-1项每次都会增加1,当然不能遍历着去加,所以就用一个前缀和数组记录改变的情况,最后利用前缀和公式求出即可。
代码实现

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define endl '\n'
#define IOS ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0)
using namespace std;
const int N=1e6+5;
int n,q,ans[N],b[N],k,x,y;
void solve()
{cin>>n>>q;vector<int>a(2*n+10,0);int sum=0;while(q--){cin>>x>>y;sum+=x/n;x%=n;a[y]++;a[y+x]--;}ans[0]=a[0];for(int i=1;i<n*2;i++)ans[i]=ans[i-1]+a[i];for(int i=0;i<n;i++)cout<<ans[i]+ans[i+n]+sum<<" ";cout<<endl;
}
signed main()
{IOS;int _=1;cin>>_;while(_--)solve(); return 0;
} 

I - Square Puzzle

题目来源:I - Square Puzzle
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

解题思路
这题没有什么规律,读完题后可以知道,一共就7种操作:右移第一行,右移第二行,右移第三行,下移第一列,下移第二列,下移第三列,顺时针旋转90度。因为只是三乘三的九宫格,将所有方式遍历一遍也一定不会超时,所以可以用广搜遍历每一种情况,然后将没种情况是否符合,如果符合看需要多少步,最终取最小,如果没有符合输出-1.

代码实现

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define endl '\n'
#define IOS ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0)
using namespace std;
const int N=1e6+5;
map<string,int>ans;
queue<string>q;
string youyi(string a,int op)//右移函数 
{if(op==1){char t=a[0];a[0]=a[2],a[2]=a[1],a[1]=t;return a;}if(op==2){char t=a[3];a[3]=a[5],a[5]=a[4],a[4]=t;return a;}if(op==3){char t=a[6];a[6]=a[8],a[8]=a[7],a[7]=t;return a;}
}
string xiayi(string a,int op)//下移函数 
{if(op==1){char t=a[0];a[0]=a[6],a[6]=a[3],a[3]=t;return a;} if(op==2){char t=a[1];a[1]=a[7],a[7]=a[4],a[4]=t;return a;}if(op==3){char t=a[2];a[2]=a[8],a[8]=a[5],a[5]=t;return a;}
} 
string xuanzhuan(string a)//顺时针旋转函数 
{char t=a[0];a[0]=a[6],a[6]=a[8],a[8]=a[2],a[2]=t;t=a[1];a[1]=a[3],a[3]=a[7],a[7]=a[5],a[5]=t;return a;
}
void bfs()
{q.push("123456789");ans["123456789"]=0;while(q.size()){string g=q.front();q.pop();string t;t=youyi(g,1);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=youyi(g,2);if(ans[t]==0 )q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=youyi(g,3);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=xiayi(g,1);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=xiayi(g,2);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=xiayi(g,3);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1;t=xuanzhuan(g);if(ans[t]==0) q.push(t),ans[t]=ans[g]+1; }
}
void solve()
{string s;map<char,char>mp;for(int i=1;i<=9;i++){char ch;cin>>ch;mp[ch]='0'+i;}for(int i=1;i<=9;i++){char ch;cin>>ch;s+=mp[ch];}if(s=="123456789")cout<<"0"<<endl;else if(ans[s]==0)cout<<-1<<endl;else cout<<ans[s]<<endl;
}
signed main()
{IOS;bfs(); int _=1;cin>>_;while(_--)solve(); return 0;
} 

E - Greatest Common Divisor

题目来源:E - Greatest Common Divisor
在这里插入图片描述

解题思路
首先,答案一定是s=
∑ai+k的因数。因此对s因数分解,然后在因数中枚举答案x。
为了让答案为x,需要把每个ai增加到最近的x的倍数,剩下的操作次数还需要被x整除。如果x≤maxai,那么每x种数都要增加到同一个数,可以
一起计算。这种情况的复杂度为调和级数O(maxai logmaxai)。
如果x>maxai,那么所有数都增加到同一个数,直接O(1)计算。
整体复杂度O(n+√s+f(s)+maxai logmaxai),其中
f(s)≈6×103是因数个数。
代码实现
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

G - Assembly Line

题目来源:G - Assembly Line
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

解题思路
题目意思是k名工人加工n个工件,第i个工件在第ti分钟加入工人wi的收件箱,每分钟工人在自己的收件箱拿出一个工件,完成加工后放入下
一个工人的收件箱(如果是最后一个工人则加工完成)。问
所有工件加工完成需要几分钟
工件i原本的结束时间是(ti+k−wi),但每个时间点只能完成一个工件。
因此设ai表示从小到大排序后的工件完成时间,依次进行
更新ai←max(ai,ai−1+1)即可。复杂度O(nlogn)。
代码实现

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define endl '\n'
#define IOS ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0)
using namespace std;
const int N=1e6+5;
int n,k,w,t,a[N];void solve()
{cin>>n>>k;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>w>>t;a[i]=k-w+t;}sort(a+1,a+1+n);for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=max(a[i],a[i-1]+1);cout<<a[n]<<endl;}
signed main()
{IOS;int _=1;cin>>_;while(_--)solve(); return 0;
} 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/82033.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

某航参数逆向及设备指纹分析

文章目录 1. 写在前面2. 接口分析3. 加密分析4. 算法还原5. 设备指纹风控分析与绕过 【&#x1f3e0;作者主页】&#xff1a;吴秋霖 【&#x1f4bc;作者介绍】&#xff1a;擅长爬虫与JS加密逆向分析&#xff01;Python领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云博客专家、华为云享…

Python训练营---Day41

DAY 41 简单CNN 知识回顾 数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化&#xff1a;调整一个批次的分布&#xff0c;常用与图像数据特征图&#xff1a;只有卷积操作输出的才叫特征图调度器&#xff1a;直接修改基础学习率 卷积操作常见流程如下&#xff1a; 1. 输入 → 卷积层 …

【Netty系列】Reactor 模式 2

目录 流程图说明 关键流程 以下是 Reactor 模式流程图&#xff0c;结合 Netty 的主从多线程模型&#xff0c;帮助你直观理解事件驱动和线程分工&#xff1a; 流程图说明 Clients&#xff08;客户端&#xff09; 多个客户端&#xff08;Client 1~N&#xff09;向服务端发起连…

前端开发中 <> 符号解析问题全解:React、Vue 与 UniApp 场景分析与解决方案

前端开发中 <> 符号解析问题全解&#xff1a;React、Vue 与 UniApp 场景分析与解决方案 在前端开发中&#xff0c;<> 符号在 JSX/TSX 环境中常被错误解析为标签而非比较运算符或泛型&#xff0c;导致语法错误和逻辑异常。本文全面解析该问题在不同框架中的表现及解…

【Web应用】 Java + Vue 前后端开发中的Cookie、Token 和 Swagger介绍

文章目录 前言一、Cookie二、Token三、Swagger总结 前言 在现代的 web 开发中&#xff0c;前后端分离的架构越来越受到欢迎&#xff0c;Java 和 Vue 是这一架构中常用的技术栈。在这个过程中&#xff0c;Cookie、Token 和 Swagger 是三个非常重要的概念。本文将对这三个词进行…

投稿Cover Letter怎么写

Cover Letter控制在一页比较好&#xff0c;简短有力地推荐你的文章。 Dear Editors: Small objects detection in remote sensing field remains several challenges, including complex backgrounds, limited pixel representation, and dense object distribution, which c…

创建型设计模式之Prototype(原型)

创建型设计模式之Prototype&#xff08;原型&#xff09; 摘要&#xff1a; Prototype&#xff08;原型&#xff09;设计模式通过复制现有对象来创建新对象&#xff0c;避免重复初始化操作。该模式包含Prototype接口声明克隆方法、ConcretePrototype实现具体克隆逻辑&#xff…

spark在执行中如何选择shuffle策略

目录 1. SortShuffleManager与HashShuffleManager的选择2. Shuffle策略的自动选择机制3. 关键配置参数4. 版本差异(3.0+新特性)5. 异常处理与调优6. 高级Shuffle服务(CSS)1. SortShuffleManager与HashShuffleManager的选择 SortShuffleManager:默认使用,适用于大规模数据…

AUTOSAR图解==>AUTOSAR_EXP_AIADASAndVMC

AUTOSAR高级驾驶辅助系统与车辆运动控制接口详解 基于AUTOSAR R22-11标准的ADAS与VMC接口规范解析 目录 1. 引言2. 术语和概念说明 2.1 坐标系统2.2 定义 2.2.1 乘用车重心2.2.2 极坐标系统2.2.3 车辆加速度/推进力方向2.2.4 倾斜方向2.2.5 方向盘角度2.2.6 道路变量2.2.7 曲率…

26考研——文件管理_文件目录(4)

408答疑 文章目录 二、文件目录1、目录的作用与结构1.1、目录的基本概念1.2、目录的组织形式1.2.1、单级目录结构1.2.2、两级目录结构1.2.3、多级&#xff08;树形&#xff09;目录结构1.2.4、无环图目录结构 1.3、目录的实现方式1.3.1、线性列表1.3.2、哈希表 2、文件共享与链…

Maven 项目中集成数据库文档生成工具

在 Maven 项目中&#xff0c;可以通过集成 数据库文档生成工具&#xff08;如 screw-maven-plugin、mybatis-generator 或 liquibase&#xff09;来自动生成数据库文档。以下是使用 screw-maven-plugin&#xff08;推荐&#xff09;的完整配置步骤&#xff1a; 1. 添加插件配置…

WebSocket指数避让与重连机制

1. 引言 在现代Web应用中&#xff0c;WebSocket技术已成为实现实时通信的重要手段。与传统的HTTP请求-响应模式不同&#xff0c;WebSocket建立持久连接&#xff0c;使服务器能够主动向客户端推送数据&#xff0c;极大地提升了Web应用的实时性和交互体验。然而&#xff0c;在实…

本地部署AI工作流

&#x1f9f0; 主流 RAG / 工作流工具对比表&#xff08;含是否免费、本地部署支持与资源需求&#xff09; 工具名类型是否支持 RAG可视化目标用户是否免费支持本地部署本地部署一般配置Dify企业级问答系统平台✅✅非技术 & 企业用户✅ 免费版 商业版✅ 支持2C4G 起&…

React 第五十节 Router 中useNavigationType的使用详细介绍

前言 useNavigationType 是 React Router v6 提供的一个钩子&#xff0c;用于确定用户如何导航到当前页面。 它提供了关于导航类型的洞察&#xff0c;有助于优化用户体验和实现特定导航行为。 一、useNavigationType 核心用途 1.1、检测导航方式&#xff1a; 判断用户是通过…

4.2.3 Spark SQL 手动指定数据源

在本节实战中&#xff0c;我们学习了如何在Spark SQL中手动指定数据源以及如何使用format()和option()方法。通过案例演示&#xff0c;我们读取了不同格式的数据文件&#xff0c;包括CSV、JSON&#xff0c;并从JDBC数据源读取数据&#xff0c;展示了如何将这些数据转换为DataFr…

【AUTOSAR OS】计数器Counter机制解析:定义、实现与应用

一、Counter的定义与作用 在AUTOSAR Classic Platform&#xff08;CP&#xff09;中&#xff0c;**Counter&#xff08;计数器&#xff09;**是系统实现时间管理的核心组件&#xff0c;用于测量时间间隔、触发报警&#xff08;Alarm&#xff09;和调度表&#xff08;Schedule …

在机器视觉测量和机器视觉定位中,棋盘格标定如何影响精度

棋盘格标定是机器视觉(尤其是基于相机的系统)中进行相机内参(焦距、主点、畸变系数)和外参(相机相对于世界坐标系的位置和姿态)标定的经典且广泛应用的方法。它的质量直接、显著且多方面地影响最终的视觉测量和定位精度。 以下是棋盘格标定如何影响精度的详细分析: 标定…

SOC-ESP32S3部分:21-非易失性存储库

飞书文档https://x509p6c8to.feishu.cn/wiki/QB0Zw7GLeio4l4kyaWQcuQT3nZS 非易失性存储 (NVS) 库主要用于在 flash 中存储键值格式的数据。 它允许我们在芯片的闪存中存储和读取数据&#xff0c;即使在断电后&#xff0c;这些数据也不会丢失。 NVS 是 ESP32 flash&#xff…

让大模型看得见自己的推理 — KnowTrace结构化知识追踪

让大模型“看得见”自己的推理 —— KnowTrace 结构化知识追踪式 RAG 全解析 一句话概括:把检索-推理“改造”成 动态知识图构建任务,再让 LLM 只关注这张不断精炼的小图 —— 这就是显式知识追踪的核心价值。 1. 背景:为什么 RAG 仍难以搞定多跳推理? 长上下文负担 传统 I…

新版智慧景区信息化系统解决方案

该智慧景区信息化系统解决方案以云 + 大数据 + 物联网技术为核心,秉持 “汇聚联合,突显数据隐性价值” 理念,通过数据融合、业务融合、技术融合,构建 “营销、服务、管理” 三位一体模式。方案涵盖智慧票务、智能入园、精准营销、景区管理(如用电安全监测、森林防火、客流…