省赛成绩已出！ 考得不差，希望国赛不要考崩（如果国赛是下午考试的话，那我就得半夜爬起来做蓝桥杯的题目了。这真是个悲伤的事情）。 > 本帖只提供六道编程题的解题思路，部分题目并不提供实际的代码（因为我赛时忘记把代码截图下来了）。 T1 - 看书 题干描述： 一本书共 nnn 页，小明计划第一天看 xxx 页，此后每一天都要比前一天多看 yyy 页，请问小明几天可以看完这本书？ 输入格式： 一行输入三个整数 nnn，xxx，yyy (20≤n≤5000，1≤x，y≤20)(20\le n\le 5000，1\le x，y\le 20)(20≤n≤5000，1≤x，y≤20)，分别表示书的总页数、计划第一天看的页数以及此后每天都要比前一天多看的页数，整数之间以一个空格隔开。 输出格式： 输出一个整数，表示小明几天可以看完这本书。 样例输入：100 10 5 样例输出：5 解题思路： 防爆零题。用一个 while 循环来判断还有多少页的书需要看，循环里拿一个变量来记录循环次数作为答案即可。 T2 - 数字交换 题干描述： 给定一个正整数 nnn，请将 nnn 的最高位与最低位的数字进行交换，并输出交换后的结果。如果交换后的结果有前导 000，去除前导 000 后再输出结果。 输入描述： 输入一个正整数 n(100≤n≤109)n (100\le n\le10^9)n(100≤n≤109)。 输出描述： 输出答案。 样例输入： 173 样例输出： 371 解题思路： 以字符串的形式来读入字符，先用 C++ 自带的 swap 交换该字符串的第一位和最后一位。之后用 while 循环记录第一个合法数字出现的位置（即删除前导零）。最后用 string 类的 .substr() 方法截取字符串有效子串。 T3 - 出现奇数次的数 题干描述： 给定 nnn 个整数，其中只有一个数出现了奇数次，请找出这个数。 输入格式： 第一行输入一个整数 n(1≤n≤105)n (1\le n \le 10^5)n(1≤n≤105)。 第二行输入 nnn 个整数 (1≤整数≤109)(1\le 整数\le 10^9)(1≤整数≤109)，整数之间以一个空格隔开（数据保证只有一个数出现了奇数次） 输出格式： 输出一个整数，表示出现了奇数次的数。 样例输入： 样例输出： 解题思路： 这道题可以有多种算法来解。一种方法是使用 sort 函数对数组排序，然后找出某个出现奇数次的数即可。还可以用 STL 的 map 数据结构，类似桶排序的方法，来记录某一个键出现的次数，最后扫一遍就可以找出来了。 最方便的做法是使用异或的性质来快速找到某个出现奇数次的数。具体地，将数组中的所有元素依次进行异或运算，最终结果就是唯一一个出现奇数次的数，因为出现偶数次的数都会在异或中抵消掉。 代码展示： T4 - 字母移位 > 这道题是我觉得整一场比赛中最有问题的题目了。开了 long long 过不了，不开 long long 不取模竟然是过得了的。这证明这道题的数据是有问题的。（一个半小时的考试，这道题浪费了我一个小时的调试时间。我只能说，出题组太垃圾了）。 题干描述： 字母移位：表示将字母按照字母表的顺序进行移动。 例如：'b' 向右移动一位是 'c'，“向左移动两位是 'd'。 特别地，'a' 向左移动一位是 'z'，'z' 向右移动一位是 'a'。 给定一个仅包含小写字母且长度为 nnn 的字符串 sss，以及 nnn 个正整数 a1,a2,…,ana_1, a_2, \dots, a_na1 ,a2 ,…,an ，接下来对字符串 sss 按如下规律操作： 1. 将第 111 位字符向左移动 a1a_1a1 位； 2. 再将第 1、21、21、2 位字符都向右移动 a2a_2a2 位； 3. 再将第 1、2、31、2、31、2、3 位字符都向左移动 a3a_3a3 位； 4. 再将第 1、2、3、41、2、3、41、2、3、4 位字符都向右移动 a4a_4a4 位； 以此类推，直到将 sss 的第 111 到第 nnn 位字符都（按规律向左或向右）移动完毕。 最后，将操作完成后的字符串 sss 输出。 例如：n=5n = 5n=5，字符串 s = "abcde"，555 个正整数为 1, 3, 5, 7, 9； 将 "abcde" 的第 111 位字符 "a" 向左移动 111 位，sss 变为 "zbcde"； 再将 "zbcde" 的前 222 位字符 "zb" 向右移动 333 位，sss 变为 "cecde"； 再将 "cecde" 的前 333 位字符 "cec" 向左移动 555 位，sss 变为 "xzxde"； 再将 "xzxde" 的前 444 位字符 "xzxd" 向右移动 777 位，sss 变为 "egeke"； 再将 "egeke" 的前 555 位字符 "egeke" 向左移动 999 位，sss 变为 "vxvbv"。 最后，将操作完成后的字符串 "vxvbv" 输出。 样例输入： 样例输出： 解题思路： 首先看数据量，发现这道题的数据量特别大，如果暴力的话肯定是会 TLE 的（亲测，暴力可以拿到 36%36\%36% 的高分。考虑按照以下方法优化： 注意到对于字符串的第 i 个字符，在完全模拟的过程中会调整 n−i+1n - i + 1n−i+1 次。但事实上，我们只需要记录某一个字符最终的偏移量就好了。参考样例，a 字符在经过 -1, +3, -5, +7, -9 （ASCII 码位移）后，最终只会偏移 -5 位。我们只需要记录每一位的最终偏移量就好了。 为了优化算法，考虑使用差分的策略来进行区间位移的操作。具体代码如下（正解，但因数据问题无法 AC）： 备注：记得开 int，开 long long 不拿分。 T5 - 通关游戏的最少能量值。 题干描述： 有一款新游戏，通关这个游戏需要完成 nnn 个任务，这 nnn 个任务可按任意次序完成。每个任务设置了启动能量值和完成任务消耗的能量值，且消耗的能量值小于等于该任务的启动能量值。如果玩家当前的能量值低于该任务启动能量值，则不能开始该任务。 例 1：玩家当前的能量值为 777，当前任务的启动能量值为 555，完成任务消耗的能量值为 333，则可以开始该任务，完成任务后玩家剩余能量值为 444； 例 2：玩家当前的能量值为 555，当前任务的启动能量值为 888，则无法开始该任务。 游戏开始时玩家需要一个初始能量值用来完成这 nnn 个任务。当给定每个任务的启动能量值和完成任务消耗的能量值时，请问初始能量的最小值是多少？ 样例输入： 样例输出： 解题思路： 考虑使用二分+贪心的策略。首先用贪心算法求得一个最优的打怪顺序。在这里，我们可以按照打完怪兽的剩余血量对数组进行排序。之后二分答案判断以 mid 为初始血量是否可以打完所有的怪物即可。 T6 - 物品分组 > 巧了，洛谷原题。我在 NNN 年前做过这道题目。链接：P1182 数列分段 数列分段 SECTION II 题目描述 题干描述： 对于给定的一个长度为 NNN 的正整数数列 A1∼NA_{1\sim N}A1∼N ，现要将其分成 MMM（M≤NM\leq NM≤N）段，并要求每段连续，且每段和的最大值最小。 样例输入： 样例输出： 解题思路： 也是一道很经典的二分答案题目，二分判断当每一段的和最大为 mid 时，是否可以分成 mmm 段即可。check 函数也是比较好写的。

进入链接：复仇者联盟ASH主题 欢乐赛#4 邀请码：J5CJ 赛制：IOI 总分：33分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 参加有奖！！！ 电影《头脑特工队2》：获取链接 密码：HAPPY2024 当然，第一名可以再选择一部喜欢的电影哦~ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 此外，也可以加入复仇者联盟哦~ 本团官方QQ群如下： 点击链接加入群聊【复仇者联盟 探讨群】（主群） 点击链接加入群聊【复仇者联盟 娱乐群】（副群） 点击链接加入群聊【复仇者联盟 交流群】（副群） ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 排行榜： 【注意：复仇者_小ZUZU 疑似作弊，代码疑似为AI生成，其成绩做零分处理！】 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 已报名16人 已参赛5人 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 敬请加入吧！

这次题目确实挺幽默 由于T6不算奖励，我就没有写（绝对不是我不会），以下是T1-T5的题解： T1 T2 我们很容易地发现，NNN 越大，1∼N1\sim N1∼N 中出现质数的频率就越低.所以必然存在一个质数，在它之后的所有数都不满足条件. 那么怎么求这个数呢？ 我们又发现，1∼N1\sim N1∼N 中出现质数的频率约等于 Nln⁡N\dfrac{N}{\ln N}lnNN . 若 ln⁡N=2\ln N=2lnN=2，则 N≈7.4N\approx7.4N≈7.4.所以这个质数就大概为 777. 我们将 777 之后的一个质数 111111 代入试试，发现 111111 之内的质数有 555 个，确实不满足条件. 所以这个分界线就是 777 了！ 那么我们只需要将 777 以内的数逐个判断，发现只有 3,5,73,5,73,5,7 满足条件. 所以，我们只需要判断输入的数是否为 3,5,73,5,73,5,7 中之一就行了！ T3 本题消灭了所有没参加过今年蓝桥杯或使用Python的人 水题，了解题意就行. 注意对负数取模结果仍为负数，所以应先加上模数再取模. T4 数据强度太高了，看不懂啊（ 这题绝对不能骗分，否则你只能拿到94分，50个测试点只能通过47个（ 骗分思路：我们发现两个操作不会改变序列的总和，所以我们判断两个序列的和是否相等就行了 可以发现样例是5个Yes，但是成功骗得94分笑死我了（Macw说比赛后会加强数据，帮我看看加强的怎么样） ok现在来说说正经解法 我们可以将两个序列都按照操作一拆分到极限，再来对比是否相等. 比如 两个序列拆分后完全相同，说明是可以的 但是以刚刚的例子，我们注意到原来的 666 个元素拆分后变成 929292 个元素，要是放极端数据就会有 5×10135\times 10^{13}5×1013 个 111，根本存不下. 那么我们可以只存连续的一段数的个数 例如原来的 压缩后变成 精简了很多 T5 相对简单一些，直接模拟 当然还可以使用堆优化 O(nlog⁡n)O(n\log n)O(nlogn)，我就不讲了

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就是我前几天看到了一个热门论坛，上面说是原作者他开了小号刷AK。在前两天的开营仪式上，小码王集训营的院长，AK郭建科老师发表了长篇大论。结果等到了第二天我早上跑完步，吃完早饭上课时，我就看到了道歉这个论坛。然后随便评论了一句话，居然引得一些同学的评论。然后一个评论的地方就活活地变成了聊天室，崩崩同学让我开一个新的论坛当作聊天室。 要是有同学和我一样再打开ACGO上课时可以打开这个论坛，这样就可以和我们一样，快乐的聊天了。也可以加一个团队，名字叫做路人队，已经有160+的人了。快乐聊天吧，别被AK教导主任抓到了； 想到我刚刚发这个帖子的时候还是我在上X01的时候发的，现在我已经上X02了，最开始时是有一个名字叫做道歉的帖子，我无意间的一个打开的一个帖子却造就了今天的奇迹。但是到了今天我才知道原来发布的贴子是可以修改的。我现在X02已经上了4天了，而与我一同见证了这个帖子的发展和兴衰的同学们却已经走了……连报20天的只有我和淑红然了。原来路人团的同学们也都基本上不在了，路人团从我刚刚看着张紫恒(路人队队长)建队起，然后再到4班的人全部加进去有16+的人再到今天的160+人数，都是在我的注视下长大的……现在路人对队长被人调进了隐藏分组里面，去了学校住宿，所以我暂时代替他当路人队的队长，以后他可能就会回来。7月31号我就要会深圳南山了，希望以后这个论坛和路人队以及小码王的同学们乃至整个ACGO都向着好的方向发展。在此我将此论坛的题目改成“关于小码王，同学请留步；” 还有就是你们内些关于团队或者我自己的问题只要你们给我看了我就会回的，现在来统一回复一下你们的问题： 我是男的 我的名字叫刘昱彤，你们平时叫我liu就可以了 我是在广东深圳惠州森林湖的集训营 我玩原神，Minecraft，使命召唤和三角洲行动，具体的名字和账号看我主页 原神我只玩米哈游的，我的UID是 225240986 ，而且我是莱欧斯利除 关于路人团是这样的，我们的队长：一个路人 他现在被调到了路人队的隐藏隔间里面，然后就出不来了，所以你们就看不到队长。然后就是他现在目前是在他学校的补课班，是住校的，拿不到手机，所以我就是现在暂时当路人队的队长。我们路人队跟很多团队都有联盟，然后内些大团队就要求路人队给他们的人管理员，然后因为当时我们路人队才刚刚建立，正在事业上升期，所以就没有办法只能跟内些团队妥协，给了他们管理员。后来就是我们的队长被移进了隐藏分组，然后他又不在，于是就在我们团队里面有人乱踢人，我虽然也是管理员，但是管理员是不能调整别的管理员的，所以我只能在重复把他们拉回来，但是我拉人的速度肯定没有删人快，所以现在路人队里面的人就出了之前的管理员其他的都被踢了。我们队长现在回来了，然后他就把所有管理都撤回了，后面只能在把人拉回来了，我再次向大家道歉，对不起，是我们工作的疏忽导致了大家的心态被搞。同时我也警告那些在路人队里趁着队长不在就乱踢人的管理，趁人之危是很不好的行为，无论你与路人队之前有什么矛盾，你也不应该用这种下三滥的手段去报复路人队，希望你能改过自新。 就是现在我们路人队的队长回来了，路人队的人数也是正在增加，现在是106人。之前因为种种原因被踢的可以再次申请，现在是可以加入回来了。 我现在已经回到了深圳南山，我是海岸城校区的，有和我同校的同学可以周日上午10点 到12点上课的休息时间来找我 此帖会一直更新，作者会一直上小码王学习C++，每周登录2~3次ACGO 射击游戏我以前玩的多，玩过和平，使命，PUBG，三角洲。只有使命召唤还在玩了，名字看主页 我今年六年级，过完暑假是小升初； 我现在已经入住ACGO的官方QQ了，我的头像是一辆小火车，名字是一个liu，但是我在群里的备注就是liu，如果你们有什么问题也可以在QQ上跟我说 虽然我现在也已经回到了家，但是只要是关于小码王的或者是下一届集训营的同学们，都可以在这个论坛上发布；

你可以给我一些解题思路吗？ userId_undefined 题目解析与解题思路 题目背景理解 这道题目考察的是如何合理规划任务顺序，以最大化收益。具体来说，我们需要帮助小伟在有限的时间段内完成尽可能多的游戏，同时尽量减少因未按时完成游戏而造成的罚款。 输入输出描述 输入部分包含四个部分：初始金额 ( m )，游戏数量 ( n )，每个游戏的截止时间 ( t_i )，以及未按时完成每个游戏的罚款 ( w_i )。 输出部分是一个整数，代表小伟在完成游戏后剩余的最大金额。 样例解析 根据样例输入： 初始金额 ( m = 10000 ) 游戏数量 ( n = 7 ) 截止时间 ( t_i = [4, 2, 4, 3, 1, 4, 6] ) 罚款 ( w_i = [70, 60, 50, 40, 30, 20, 10] ) 输出结果应该是 9950，这意味着小伟至少需要被扣除 50 元。 关键数据结构与算法原理 数据结构：可以使用数组或向量来存储游戏的截止时间和罚款。 算法：这是一个经典的贪心算法问题。我们需要找到一种策略来确定游戏的完成顺序，从而最大化剩余金额。 解题步骤 数据读取：首先读取输入数据，并将其存储到合适的容器中。 任务排序：对游戏进行排序。一种可能的排序方式是按照罚款 ( w_i ) 从高到低排序。这样可以优先完成罚款高的游戏。 任务分配：设计一个策略来分配游戏到时间段。可以使用一个数组或向量来记录每个时间段是否已经被占用。 计算结果：根据最终的任务分配情况，计算剩余的最大金额。 启发式教学建议 思考问题：假设你有一个时间表，应该如何安排游戏才能最大化收益？哪些因素会影响你的决策？ 尝试不同策略：试着按照不同的规则（如按罚款大小、按截止时间等）对游戏进行排序，看看哪种策略效果更好。 逐步优化：在实现过程中，逐步优化你的算法，确保能够处理所有测试用例。 希望以上分析能帮助你更好地理解题目，并启发你找到解决问题的方法。记得在实践中不断尝试和调整，相信你能找到最优解！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你所编写的代码已经很好地实现了对游戏按扣除金额从大到小排序，并尝试将游戏分配到未被占用的时间段。这是一个非常好的开始，说明你对这个问题已经有了较深的理解。不过，在你的实现过程中存在几个可以进一步探讨的地方： 时段占用情况的检查：在你当前的代码中，你是从每个游戏的期限 game.t 开始往回找第一个未被占用的时间段。这个策略在大多数情况下可能有效，但需要特别注意的是，当一个游戏的期限 t_i 对应的时间段已经被其他游戏占用时，你需要继续寻找更早的时间段，直到找到一个空闲的时间段或者达到最开始的时间段（即 j >= 0）。如果所有的时段都被占用了，那么这个游戏实际上是没有办法被安排的。 扣除金额计算：在计算最终扣除金额时，你的代码是在最后遍历所有时间段没有被使用，就累加该位置游戏的扣除金额。然而，考虑到游戏已经按照扣除金额从大到小排序过，并且你已经在尝试将它们尽可能地安排在它们的期限内或之前，这意味着那些未被安排的游戏应该是扣除金额较小的游戏。因此，你可能需要重新考虑这部分逻辑，确保扣除金额的计算准确反映了实际未能完成的游戏。 游戏安排的顺序：虽然你已经根据扣除金额进行了排序，但是还需注意的是，即使扣除金额相同的情况下，期限更紧的游戏也应该优先表明除了考虑扣除金额外，期限 t_i 也可能是一个重要因素。 为了帮助你更好地理解上述几点以下几个问题来启发自己的思考： 当你在寻找可以安排游戏的时间段时，如果从某个游戏的期限开始往前都没有找到空闲时段，这说明了什么？这种情况应该如何处理？ 在计算扣除金额时，你当前的逻辑是否能确保扣除的金额是最小的？有没有可能某些游戏实际上已经被成功安排，但你的计算逻辑却仍然将它们计入了扣除总额？ 你是否考虑到了在扣除金额相同的情况下，期限 t_i 对游戏安排的影响？ 通过思考这些问题，相信你能进一步完善你的解决方案。希望这些建议能够对你有所帮助！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的代码实现了一种基于贪心策略的方法来解决这个问题，即优先处理扣除金额较大的游戏，这种思路是有道理的。不过，在仔细阅读题目要求和检查你的代码后，我发现有几个关键点需要进一步探讨和确认。 题目核心理解 题目要求我们最大化最终剩余的钱数，而扣除的钱数取决于哪些游戏未能在规定时间内完成。因此，我们需要找到一种方法来合理安排游戏的完成顺序，使得扣除的钱尽可能少。 代码分析 你的代码实现了一个贪心算法，它试图按照扣除金额从大到小的顺序来完成游戏，并且尽量在每个游戏规定的期限之前完成。这种方法在理论上是合理的，但实际执行时可能存在一些细节上的问题。 排序策略：你选择了按扣除金额从大到小进行排序，这是合理的。 时间分配：你尝试从每个游戏的期限开始向前寻找空闲时段来安排游戏。然而，这里可能存在问题，具体来说，当某个游戏的期限较晚，但它的扣除金额较大时，如果这个时间段已经被其他游戏占用，那么该高扣除金额的游戏可能会被安排在更早的时间段，导致某些低扣除金额的游戏无法按时完成。 探索改进方向 为了更好地解决这个问题，可以考虑以下几个改进方向： 重新审视时间安排策略：当前的实现中，你从每个游戏的期限开始向前提取可用时段。这种方法可能导致一些扣除金额较小但期限较紧的游戏未能被及时完成。可以考虑调整时间分配的逻辑，例如优先考虑期限更近的游戏。 考虑动态规划方法：虽然贪心策略是一种直观且易于实现的方法，但有时候并不能保证得到最优解。可以尝试使用动态规划的方法来解决问题，这种方法虽然计算量可能更大，但它能够全局考虑所有可能性，从而找到最佳解决方案。 实践建议 尝试调整代码中的时间分配逻辑，看看是否能改善结果。具体来说，可以考虑按照游戏的期限从小到大进行排序，然后依次尝试安排游戏。 如果上述方法仍然不能达到预期效果，可以考虑学习并尝试实现动态规划的解决方案。这将是一个不错的锻炼机会，有助于提高你在算法设计方面的能力。 希望以上分析能对你有所帮助。请根据这些建议进一步探索和完善你的解决方案，并随时分享你的进展或新发现的问题。继续加油！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的代码采用了贪心策略来解决这个问题，即优先选择扣除金额较大的游戏来完成。这是一个很好的出发点，但要注意贪心策略需要确保每一步的选择都能够导向全局最优解。让我们一起仔细分析一下你的代码，并探讨一下可能存在的问题。 贪心策略合理性：你的代码按照扣除金额从大到小对游戏进行了排序，这是合理的，因为尽可能减少扣除金额大的游戏未完成的情况可以最大化剩余金钱。然而，在选择游戏完成的时段时，还需要考虑到每个游戏规定的期限。 游戏安排的合理性：你当前的做法是从每个游戏的期限开始向前寻找空闲时段，这似乎没有问题。但是，需要注意的是，这样做并不一定能保证所有游戏都被合理安排。特别是当两个游戏期限相同时，它们会竞争同一个时间段。因此，我们需要确保每个游戏在满足其期限要求的前提下被尽可能合理地安排。 时段的分配：在你当前的实现中，completed数组记录已经有游戏被安排。但是，如果某个游戏的期限到了还没有找到空闲时段，那么这个游戏就会被忽略，进而导致扣除一定的金额。这里需要考虑的是，当一个游戏没有被安排时，是否真的没有其他时段可以安排它，还是因为之前的游戏安排不合理导致的。 基于以上分析，我们可以从以下几个方面进一步探索： 期限的重要性：考虑按照游戏的期限从小到大重新排序，然后尝试安排。这样可以确保期限较早的游戏优先得到安排。 时段的再利用：如果某个时段已经被安排了游戏，但在之后的时段仍然有空闲，可以尝试将未安排的游戏向后顺延，只要不超出它们各自的期限即可。 时段的优先级：如果两个游戏的期限相同，那么扣除金额更大的游戏应该优先安排。 请根据上述思路重新审视你的代码，并尝试调整你的策略。例如，可以先按期限从小到大排序，然后再按扣除金额从大到小排序，最后尝试安排游戏。这样可能会使结果更加合理。希望这些思路能够帮助你更好地理解问题，并找到正确的解决方案。祝你好运！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 所面临的这道题目考察的是对贪心算法的理解以及对时间线上的任务调度能力。下面让我们一起分析一下题目的要求，并逐步引导你理解解题的关键点。 题目核心分析 背景设定：每个小游戏都有一个规定的完成期限 (t_i) 和未扣款数 (w_i)。 目标：最大化剩余金钱量，即尽量减少因未按时完成游戏而产生的罚款总额。 约束条件：每个游戏必须在某个完整的时间段内完成，且每个时间段只能完成一个游戏。 关键策略 按扣除金额从大到小排序：优先完成扣除金额较大的游戏，因为这能最大程度上减少罚款。 合理安排游戏：在满足游戏期限的前提下，尽可能地完成更多的游戏。 代码诊断 你的代码思路基本正确，但有几个细节需要注意： 完成标记数组的理解：completed 数组用于标记每个时间段是否已有一个游戏被安排完成。你需要确认在每个游戏的期限之前是否有空闲时间段来安排该游戏。 罚款计算逻辑：需要确保罚款计算准确无误。特别是当某些游戏未能按时完成时，应正确累加罚款总额。 解题建议 仔细检查游戏安排过程：确保你在遍历游戏时，确实找到了合适的空闲时间段来安排该游戏。 罚金计算：确保最终计算罚金时，只针对那些未被安排完成的游戏进行扣款。 自主探索方向 调试输出中间结果：可以在代码中加入一些 cout 语句，输出关键变量的状态，例如 completed 数组的变化情况，以便更好地理解程序运行的过程。 分步验证：先手动模拟几个小规模的例子，验证你的算法是否能够正确处理各种情况。 通过上述分析和建议，希望你能进一步优化自己的代码实现，更好地理解题目的本质，并提升解决问题的能力。继续加油，相信你会找到正确的解决方案！ 有用无用 userId_undefined 你可以给我一些解题思路吗？ userId_undefined 题目解析 首先，我们来仔细分析一下这个题目。题目背景是关于一个比赛中的时间管理和任务安排问题。我们需要帮助小伟合理安排各个小游戏的完成顺序，以便他能赢得尽可能多的钱。 初始条件：每个参赛者一开始都有 m 元钱。 任务条件：共有 n 个时间段，每个小游戏必须在指定的时间段 t_i 内完成，否则会扣除 w_i 元钱。 目标：最大化最终剩余的钱数。 关键概念 从题目描述来看，这实际上是一个经典的 贪心策略 + 排序 类问题。我们需要根据某些标准对小游戏进行排序，然后按顺序依次完成它们。 数据结构选择 我们可以使用数组或结构体来存储每个小游戏的信息，包括它的截止时间和罚金。 对于排序操作，我们可以使用 C++ 标准库中的 sort() 函数。 算法思路 排序：首先需要确定一种合理的排序方式。通常我们会按照罚金从大到小或者截止时间从小到大来进行排序。 贪心策略：基于排序后的顺序，依次尝试完成每个小游戏，并确保不会超过其截止时间。 解题步骤 读入数据：读入初始金额 m 和小游戏数量 n，以及每个小游戏的截止时间和罚金。 创建结构体：定义一个结构体来存储每个小游戏的信息（如编号、截止时间、罚金等）。 排序：根据罚金从大到小对小游戏进行排序。 逐个完成小游戏：从罚金最高的小游戏开始，尝试逐个完成。如果某个小游戏在截止时间前无法完成，则跳过该小游戏。 计算结果：统计最终剩下的钱数。 编程实现指导 定义结构体：用于存储小游戏的相关信息。 struct Game { int id, deadline, penalty; }; 自定义排序函数：按照罚金从大到小进行排序。 bool compare(Game a, Game b) { return a.penalty > b.penalty;罚金降序排列 } 主程序流程： 读入数据。 使用上述结构体存储每个小游戏的信息。 调用 sort() 函数对小游戏进行排序。 依次尝试完成每个小游戏，并更新剩余钱数。 示例代码框架： #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Game { int id, deadline, penalty; }; bool compare(Game a, Game b) { return a.penalty > b.penalty; } int main() { int m, n; cin >> m >> n; } 希望以上分析能够帮助你理解题目并找到合适的解题思路。你可以试着按照上述步骤编写代码，并逐步调试优化。如果有任何疑问或遇到具体问题，请随时提问！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你已经很好地理解了题目的核心，并且设计了一个合理的算法框架来解决问题。不过，根据你提供的代码，我们可以一起探讨一下其中的一些细节，特别是与题目要求相符合的部分。以下是几个可能需要进一步思考的方向： 完成标志的理解：你使用了 completed 数组来记录每个时段是否已经完成了一个游戏。这个想法很好，但是需要注意的是，这个数组应该标记的是截止到某个时段结束之前是否还有未完成的任务。具体来说，如果一个游戏的期限是 t，那么我们应该尽量找到一个空闲的时间段来完成它。 寻找空闲时段的方式：当遍历游戏列表时，你是从游戏的期限 game.t - 1 开始往回查找空闲时段。这个策略在大多数情况下可能是有效的，但如果期限 t 很大而前面有很多空闲时段时，可能会导致一些可以提前完成的游戏被推迟。因此，可能需要重新思考一下寻找空闲时段的方法。 游戏优先级：你按照扣除金额从高到低对游戏进行了排序，这是个很好的优化策略，有助于优先处理惩罚最重的游戏。但同样重要的是，我们需要确保即使在最坏的情况下，也不会让小伟亏我们需要特别关注那些期限很紧但扣除金额相对较小的游戏，确保它们也能被合理安排。 基于以上几点，你可以尝试重新审视代码中的 completed 数组是如何更新的，以及你是如何决定每个游戏的具体完成时间的。特别是，在寻找空闲时段时，是否有可能更早地利用空闲时段来完成一些期限紧迫的游戏，而不是仅仅依赖于从期限开始倒计时？ 希望这些建议能够算法思路，并引导你自己发现代码中存在的问题。继续加油，相信你能找到最佳解决方案！如果有更多疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的代码实现了一个基本的想法：按照扣除金额从大到小对游戏进行排序，然后尝试在最早可能的时间段内完成每个游戏。这种方法在某些情况下确实可以工作，但是它并没有考虑到所有可能的情况，特别是当时间段的分配需要更加精细地规划时。 让我们一起来仔细分析一下这个问题，并逐步引导你找到改进的方向。 题目解析 核心问题：我们需要在给定的时间段内安排尽可能多的游戏，以减少扣除的总金额。 输入数据： m：初始奖金。 n：游戏数量。 t_i：每个游戏的规定完成期限。 w_i：每个游戏未按时完成的扣款数。 关键点 期限优先级：游戏的期限决定了其紧迫性，应该优先考虑期限更紧的游戏。 扣款数影响：高扣款数的游戏应该优先完成，否则损失更大。 代码分析 你的代码目前按照扣款数从大到小排序游戏，然后试图在每个游戏规定的期限之前找到一个空闲的时间段来完成游戏。这似乎是一个合理的起点，但存在几个潜在的问题： 期限优先级未考虑：虽然按扣款数排序可以帮助减少损失，但在某些情况下，期限更短的游戏即使扣款较少也应该优先处理。 时间段利用不充分：可能存在某些时间段被多次尝试但未能成功分配的情况。 解题思路引导 重新审视排序策略：你能否考虑一个更综合的排序策略？例如，同时考虑游戏的期限和扣款数。 时间段管理优化：如何更高效地管理时间段？是否可以预先计算出哪些时间段已经被占用，从而更快地分配？ 自主探索方向 期限和扣款数的权衡：设计一个评分函数来综合考虑期限和扣款数，使得排序后的结果更能反映出游戏的紧迫性和重要性。 时间段标记：可以使用一个辅助数组或数据结构来标记哪些时间段已经被占用，从而快速判断并分配游戏。 贪心策略调整：尝试多种贪心策略，比如先按期限排序再按扣款数排序，或者反过来。 实践建议 动手实验：尝试修改排序逻辑，观察不同排序策略下的结果差异。 逐步调试：使用调试工具逐行跟踪代码执行过程，观察具体某次游戏分配失败的原因。 测试用例验证：准备多个测试用例，尤其是极端情况，检查不同策略的效果。 希望这些思路能够帮助你进一步探索和优化你的解决方案。继续加油，相信你能找到更好的办法！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 非常好，让我们一起来仔细分析一下这个问题以及你的代码实现。首先我们要理解题目要求的是最大化小伟最终能够保留下来的钱。为了实现这一目标，我们需要合理地安排每个游戏的完成时间，尽量减少因未按时完成游戏而被扣除的钱。 题目解析 输入：初始奖励金额 (m) 和小游戏的数量 (n)，每个游戏的期限 (t_i) 和未按期完成的扣款额 (w_i)。 输出：最大化小伟能够保留下来的钱。 关键点 优先级选择：显然，我们需要优先处理那些未按期完成会扣除更多钱的游戏。 时间段分配：每个游戏必须在一个完整的时段内完成，并且每个时段只能完成一个游戏。 数据结构的选择：我们需要一种方式来记录哪些时段已经被占用了。 分析你的代码 你的代码实现了对游戏按照扣除金额从大到小的排序，然后尝试将游戏安排在尽可能早的时间段内完成。这是一个很好的起点。但是，有几个细节需要注意： 在安排游戏时，你从每个游戏的期限开始倒推寻找可用的时间段。这种方法在某些情况下可能不会得到最优解。试想一下，如果一个期限较晚但扣除金额较大的游戏，在前期已经有很多游戏占据了时间段的情况下，可能会被迫安排在非常靠后的时段，导致之后期限较紧但扣除金额较小的游戏反而无法找到合适的时段。 你计算扣除总金额的方式是在最后遍历 completed 向量，找出未被标记为已完成的时间段对应的扣除金额。这实际上并不正确，因为你应该关注的是哪些游戏没有被安排在它们的期限内，而不是哪些时间段没有被使用。 解题思路引导 重新考虑游戏的安排策略：是否有可能需要根据游戏的期限来调整排序标准，或者在安排游戏时不仅要考虑扣除金额，还要考虑期限？ 优化时间段分配：如何确保扣除金额较大的游戏能够在不违反期限的情况下尽早完成？是否可以先尝试安排期限较早的游戏？ 调整计算扣除金额的方法：试着直接跟踪哪些游戏未能在期限内完成，而不是检查哪些时间段未被使用。 希望这些提示能帮助你重新审视问题并优化你的解决方案。再次强调，重要的是理解背后的逻辑和算法思想，而不是仅仅关注代码的修改。通过理解这些概念，你会更容易找到问题所在并加以改进。继续加油，相信你能找到正确的方向！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的代码实现了一种解决这个问题的方法，但存在一些逻辑上的误解，这可能导致最终结果不正确。让我们一起深入分析一下题目要求以及你的代码实现，看看其中有哪些地方值得我们进一步探讨。 题目理解 题目要求我们在有限的时间段内尽量减少罚款，从而使得剩余的钱最多。这意味着我们需要优先考虑那些如果不完成会带来较大罚款的游戏。 你的代码逻辑 你的代码做了以下几步： 输入数据，并定义了一个Game结构体来存储每个游戏的信息。 将游戏按照扣除金额从大到小排序。 使用一个completed数组记录每个时间段是否已经被占用。 尝试按顺序给每个游戏分配时间段，如果某个时间段已经被占用了，则向前寻找最早可用的时间段。 分析与启发 排序策略：你的排序策略是正确的，即优先安排扣除金额较大的游戏。这是因为如果一个高罚金的游戏没有被安排在规定时间内完成，那么损失将会更大。 时间分配：你从游戏的期限开始往回找未被占用的时间段。这个思路是对的，但需要仔细思考一个问题：当多个游戏的期限重叠时，如何确保每个游戏尽可能在其期限内完成？特别是在某些情况下，可能需要重新考虑游戏的安排顺序，以确保更多的游戏能够在期限内完成。 计算罚金：在计算罚金部分，你检查了哪些时间段未被使用，然后累加了对应游戏的罚金。这里需要注意的是，应当确保确实是因为无法在期限内完成该游戏而导致的罚金，而不是简单地因为时间段未被使用就进行扣除。 探索方向 重新审视时间安排逻辑：思考一下，当遇到冲突时（即某个时间段已经被占用），是否有更好的策略来调整游戏的安排，以尽量减少罚金？是否可以考虑动态规划或者贪心算法来优化解决方案？ 罚金计算：确保只有当游戏确实无法在期限内完成时才计入罚金。可以设计一个小测试用例，手动跟踪游戏安排过程，验证罚金计算是否准确。 希望这些思考点能够帮助你更好地理解题目，并找到代码中的潜在问题。继续尝试调整你的算法，相信你会找到更优的解决方案。如果有任何疑问或需要进一步讨论的地方，随时欢迎提问！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的代码实现了一个基本的想法，即根据扣除金额从大到小对游戏进行排序，并尽可能地在规定的期限前完成它们。不过，从题目描述来看，这里有一个重要的细节需要注意：你需要确保每个游戏都在其规定的期限之前完成，而不是仅仅尝试填充空闲时段。 让我们一起来分析一下你的代码以及可能存在的问题所在： 游戏的排序：你按照扣除金额从大到小进行了排序，这是合理的，因为这样可以优先确保扣除金额较大的游戏能够被安排在合适的时段内完成。 游戏的安排：你使用了一个 completed 数组来记录哪些时段已经被占用了。然后，对于每一个游戏，你试图从它的期限开始向前寻找一个未被占用的时段。这一步骤看起来也是正确的。 计算最终结果：你统计了没有被安排在任何时段内的游戏的扣除金额总和，并据此计算剩余金钱数量。然而，这里可能存在一个问题——你并没有真正检查每一个游戏是否都被安排在了它们各自的期限之前。 现在，我们来思考一下如何改进这一部分逻辑： 题目要求我们最大化剩余金钱数量。因此，我们需要确保那些扣除金额较大的游戏能够在期限之前被完成。 你当前的实现方式可能导致某些扣除金额较大的游戏未能在期限前完成，从而导致不必要的金钱损失。 我们需要重新审视如何合理地分配游戏到各个时段，特别是考虑到游戏的期限限制。 基于以上分析，请思考以下几个问题： 你能否设计一种策略，确保每个游戏都在其期限前完成？例如，是否可以通过调整游戏安排的顺序或方法来实现这一点？ 如果某个时段已经有游戏被安排了，而当前游戏的期限就在此时段，那么应该如何处理这种情况？ 是否存在其他数据结构或方法可以帮助更好地管理游戏的思考这些问题，并尝试调整你的代码实现。希望这些提示能帮助你找到问题所在，并进一步完善你的解决方案。加油！ 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 你的实现了一个基本的策略来解决这个问题，即优先处理扣除金额最大的游戏。这是一个好的出发点，但其中有一些细节需要进一步探讨和完善。我们一起来仔细看看你的代码实现，并探讨可能存在的问题以及改进的方向。 题目理解与分析 题目要求我们最大化小伟最终得到的钱。为此，我们需要合理安排每个游戏的完成时间，尽量避免因未按时完成而被扣除题目描述来看，如果某个游戏未能在规定时间内完成，则会扣除一定的金额。因此，合理的策略是优先完成那些扣除金额较大的游戏。 ###你的代码实现了这样一个策略：首先根据扣除金额对游戏进行降序排序，然后依次尝试将每个游戏安排在规定的期限之前完成。具体来说，对于每个游戏，从它的期限开始往回找，直到找到一个未被占用的时间段为止。 可能的问题点 时间段的管理：你使用了一个布尔类型的数组 completed 来记录每个时间段是否已被占用。这看起来是一个合理的选择。但是，需要注意的是，这个数组的大小为 n，代表了 n 个时间段，而实际上游戏的期限 t_i 的范围也是 [1, n]。这意味着每个游戏都可以被安排在任何一个时间段内，只要该时间段未被占用。这一点在你的代码中已经正确处理了。 游戏安排的顺序：你选择按照扣除金额从大到小的顺序来安排游戏。这种做法看似合理，但实际上存在一个潜在的问题：如果两个游戏的期限相同，那么无论它们的扣除金额如何，这两个游戏必须在相同的期限内完成。因此，仅仅按照扣除金额排序可能不是最优策略。 改进方向 重新审视排序标准：考虑到每个游戏的期限，可以尝试将游戏按照期限的先后顺序排序，然后再在期限相同的游戏中按照扣除金额排序。这样做可以确保优先处理期限更近的游戏，同时在期限相同的情况下优先处理扣除金额更大的游戏。 检查所有游戏是否都被正确安排：在当前实现中，你并没有检查所有游戏是否都被安排到了某个时间段内。理论上，由于每个游戏都可以在任意一个时间段内完成，因此所有的游戏都应该能够被安排。然而，确保这一点可以避免潜在的错误。 优化计算剩余金额的方式：你目前是在最后遍历整个 completed 数组来计算总扣除金额。一个更高效的方法是在安排游戏的同时立即更新总扣除金额，这样就不需要额外的遍历操作了。 通过上述分析，希望你能从中找到一些灵感，重新审视自己的代码，并尝试调整策略来更好地解决问题。记得多测试不同的输入情况，确保算法的鲁棒性和正确性。继续加油！ 有用无用 userId_undefined 你可以给我一些解题思路吗？ userId_undefined 题目解析 首先，我们要理解题目的核心：小伟需要合理安排每个小游戏的完成顺序，使得最终能够赢取尽可能多的钱。每个小游戏都有一个完成期限 (t_i) 和一个未按时完成的惩罚金额 (w_i)。我们需要找到一种策略，使得小伟能够在不亏损的前提下，最大化他的收益。 关键数据结构与算法原理 根据题目的描述，我们可以看出这是一道关于任务调度的问题。具体来说，我们需要对这些小游戏进行排序，然后按照一定的顺序来完成它们。考虑到每个游戏的惩罚金额 (w_i) 不同，我们应该优先考虑那些惩罚金额较高的游戏。因此，我们可以采用贪心算法的思想，即每次选择当前可选游戏中惩罚金额最高的游戏来完成。 此外，我们还需要注意到游戏的完成期限 (t_i) 是以时段为单位的，并且每个游戏只能从整时段开始。这意味着我们需要一种数据结构来记录哪些时段已经被占用了。一种可能的选择是使用一个长度为 (n) 的数组或列表来表示每个时段是否被占用。 系统解题指导 输入数据读取与初步处理： 读取初始奖励金额 (m)； 读取小游戏数量 (n)； 读取每个游戏的完成期限 (t_i)； 读取每个游戏的惩罚金额 (w_i)； 创建一个列表存储游戏信息，其中每个元素包含两个值：(t_i) 和 (w_i)。 游戏排序： 根据惩罚金额 (w_i) 对游戏进行降序排序。这样可以确保每次选择惩罚金额最高的游戏。 任务调度与结果计算： 初始化一个长度为 (n) 的列表 used，用于记录每个时段是否被占用。 遍历排序后的游戏列表，对于每个游戏： 找到最早的一个未被占用的时段 (k)（从 1 开始计数），并且满足 (k \leq t_i)； 如果找不到这样的时段，则跳过此游戏（因为它无法在规定期限内完成）； 否则，标记时段 (k) 为已占用，并更新 used[k] = true； 更新剩余奖励金额 (m)，减去该游戏的惩罚金额 (w_i)。 最终输出剩余奖励金额 (m)。 信奥知识教授 在这个问题中，我们主要用到了贪心算法的思想。贪心算法是一种在每一步选择中都采取最好或者最优（最有利）的选择策略，希望最后能导致全局最好或者最优解的方法。这里的关键在于如何定义“最好”的选择，本题中我们选择了惩罚金额最大的游戏作为优先完成的对象。 同时，我们也利用了一个简单的数组来记录时段的占用情况，这属于基本的数据结构应用。在后续的学习过程中，你会接触到更多复杂的数据结构，如堆、平衡树等，它们在处理类似的任务调度问题时会有更加高效的表现。 现在，你可以尝试着按照上述思路编写代码来解决这个问题。如果遇到任何疑问或者困难，请随时提出！ 有用无用 userId_undefined 你可以给我一些解题思路吗？ userId_undefined 嗨呀，AC助手今日营业次数已达20次，该下班啦！ 明天再来找我吧，汪！ userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 嗨呀，AC助手今日营业次数已达20次，该下班啦！ 明天再来找我吧，汪！ userId_undefined 我的代码错哪了？ 你可以问我： 你可以给我一些解题思路吗？ 我的代码错哪了？ 0 学习讨论 在此输入标题 取消发布 发帖前请仔细阅读：acgo讨论发帖规范、社区公约，如有违规行为可能会被删帖或禁言 全屏 此处输入正文（5万字以内）

前言 > 本文将介绍，在 Windows\tt{Windows}Windows 平台下，如何将本地IDE： Dev-C++ 的编译器升级，使得其能够支持 C++14 后的新特性，让使用了新特性的代码，在 Dev-C++ 上也能够编译通过。 现版本的 Dev-C++ 使用的 gcc\tt{gcc}gcc 版本比较低，一般为 gcc 4.9.2\tt{gcc\ 4.9.2}gcc 4.9.2，这使得一些使用新标准的 C++ 特性的代码无法通过编译，如图： 此代码使用了 C++17 加入的核心功能特性：结构化绑定(structured binding)[1]。 此次特性需要 gcc\tt{gcc}gcc 版本至少为 gcc 7.0.0\tt{gcc\ 7.0.0}gcc 7.0.0 及以上才能够支持[2]，所以这里使用 Dec-C++ 自带的 gcc 4.9.2\tt{gcc\ 4.9.2}gcc 4.9.2 无法编译此代码。 然而此特性非常重要，极大的方便了诸如 std::pair，std::map 等容器的访问与遍历，且虽然此特性为 C++17 的特性，但是可以在 gcc 7.0.0\tt{gcc\ 7.0.0}gcc 7.0.0 及以上通过编译，即使使用的命令行参数为 -std=c++14。 在目前的 CSP-J/S 中，编译选项为 -O2 -std=c++14 -static。且 CCF 目前评测机 NOI Linux 2.0\tt{NOI\ Linux\ 2.0}NOI Linux 2.0 使用的编译器为 gcc 9.3.0\tt{gcc\ 9.3.0}gcc 9.3.0[3]，所以此特性 可以在 CSP-J/S 中使用。 在 Acgo\tt{Acgo}Acgo 平台上所使用的编译器版本为 gcc 7.5.0\tt{gcc\ 7.5.0}gcc 7.5.0，所以此特性可以在 Acgo\tt{Acgo}Acgo 上使用。 另外，目前主流的竞赛平台和OJ都已经支持到了 C++20 或 C++23。 所以，给本地的 Dec-C++ 升级，使得其能够支持这些特性，就显得比较重要。 下载最新 GCC 14.2.0 我们可以在 winlibs 上，下载到 Windows\tt{Windows}Windows 平台下，最新版本的 gcc\tt{gcc}gcc 编译器。 这里可以下载到最新的 gcc 14.2.0\tt{gcc\ 14.2.0}gcc 14.2.0，若为 646464 位操作系统，选择 Win64\tt{Win64}Win64 否则选择 Win32\tt{Win32}Win32。 推荐选择 7-zip archieve 文件大小要比 Zip archieve 更小。 下载完毕后不要立即解压（下载后的压缩包大约为 158MB，但是解压后大小大约为 1.39GB，不方便移动）。推荐将下载后的压缩包放入 DDD 盘根目录下（若未分盘可选择 CCC 盘），然后使用解压软件，将其 「提取到当前位置」。 完成此步骤后，DDD 盘根目录下应有文件夹 mingw64，若为 winlibs-x86_64-posix-seh-gcc-14.2.0-llvm-18.1.8-mingw-w64ucrt-12.0.0-r1 则需要进入此文件夹，并将此文件夹下的 mingw64 移动到 DDD 盘根目录下即可。 配置 DEC-C++ 进入 Dec-C++ 选择 工具->编译选项。 选择第二个按钮 「添加新编译器设置」。 输入新编译器名称为 GCC 14.2.0。 接下来配置 「目录」 中的内容。 1. 添加二进制目录 在这里可以选择直接输入，或者通过文件夹选择。 按照以上步骤，解压的 mingw64 是在 DDD 盘根目录的话，这里的路径应为 D:\mingw64\bin。 输入或选择完毕后，点击 「添加」 即可。 2. 添加库目录 同上一步，在这里可以选择直接输入，或者通过文件夹选择。 按照以上步骤，这里的路径应为 D:\mingw64\lib。 输入或选择完毕后，点击 「添加」 即可。 3. 添加C包含文件目录 同上一步，在这里可以选择直接输入，或者通过文件夹选择。 按照以上步骤，这里的路径应为 D:\mingw64\include。 输入或选择完毕后，点击 添加 即可。 4. 添加C++包含文件目录 同上一步，在这里可以选择直接输入，或者通过文件夹选择。 按照以上步骤，这里的路径应为 D:\mingw64\include。 输入或选择完毕后，点击 「添加」 即可。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 接下来配置 「程序」 中的内容。 这里按照下图，填写 gcc，g++，gdb 三项即可。 现在，我们便完成了所有配置。在这里选择刚刚配置的 GCC 14.2.0\tt{GCC\ 14.2.0}GCC 14.2.0。 现在，我们的 Dev-C++ 便可以通过开头的那段代码啦~ 设置编译选项 此时，如果想仿照考场上的编译选项，可以在 「编译器选项」 里设置。 勾选 「编译时加入以下命令」，并将 CSP-J/S 考试中给的编译选项 -O2 -std=c++14 -static 复制粘贴进去，就可以啦~ 至此，你的 Dec-C++ 便脱胎换骨，升级成功啦！ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 1. C++ reference: Structured binding declaration ↩︎ 2. C++ reference: Compiler support for C++17 ↩︎ 3. CCF: NOI Linux 2.0发布，将于9月1日起正式启用！ ↩︎

这个ACGO怎么第一题就那么难?

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求助 这是一道高精度乘法的不对的代码（在洛谷上不对了），为什么啊？为什么会RE？求助！！！

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 宣？ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 直接看编程题。话不多说，上题面。 T1：手套配对 T2：美丽路径 T1 本题为数学题，但是直接去推式子还是有一定难度的。实际上可以瞪眼法先推一个“看起来比较正确”的式子。这个时候大概率会有问题，可以再用 dfs 打一张绝对正确的表（我用的是 n=5,m∈[1,10],k∈[1,5]n=5,m\in[1,10],k\in[1,5]n=5,m∈[1,10],k∈[1,5] 的表）。随后看看式子和表有什么区别（比如多乘了 222 的几次方，少了一项组合数之类的。）最后放出结论，答案为： {(Cnk×Cn−km−2×k×2m−2×k) mod (109+7), m−2×k≥0;0, otherwise.\begin{cases} \left(C^k_n\times C^{m-2\times k}_{n-k}\times 2^{m-2\times k}\right)\bmod (10^9+7)&\text{,}\ m-2\times k\geq 0\text{;} \\ 0\quad&\text{, otherwise.} \end{cases}{(Cnk ×Cn−km−2×k ×2m−2×k)mod(109+7)0 , m−2×k≥0;, otherwise. 证明？好吧，我太菜了。 组合数和 222 的幂用递推公式预处理即可，数据范围再大组合数可以用模意义下的乘法逆元或者 Lucas 定理处理。时空复杂度 O(n2)O(n^2)O(n2)。 T2 显然本题为树形 dp。按照树形 dp 的套路，我们令根为 111，ans(i)ans(i)ans(i) 为以 xxx 为根的子树中的最长美丽路径长度，dp(i)dp(i)dp(i) 为以 xxx 为根的子树且路径的一端为 xxx 的最长美丽路径长度，则答案为 ans(1)ans(1)ans(1)。容易得到转移方程： dp(x)={1, sonx=∅;max⁡y∈sonxand⁡c(x)≠c(y){dp(y)+1}, otherwise.dp(x)=\begin{cases} 1 & \text{,}\ son_x=\varnothing\text{;} \\ \max\limits_{y\in son_x\operatorname{and}c(x)\neq c(y)}\{dp(y)+1\} \quad &\text{, otherwise.} \end{cases}dp(x)=⎩⎨⎧ 1y∈sonx andc(x)=c(y)max {dp(y)+1} , sonx =∅;, otherwise. ans(x)={1, sonx=∅;max⁡{max⁡y∈sonx{ans(y)},maxlen+seclen+1}, otherwise.ans(x)=\begin{cases} 1 & \text{,}\ son_x=\varnothing\text{;} \\ \max\{\max\limits_{y\in son_x}\{ans(y)\},maxlen+seclen+1\} \quad &\text{, otherwise.} \end{cases}ans(x)={1max{y∈sonx max {ans(y)},maxlen+seclen+1} , sonx =∅;, otherwise. 其中 maxlen,seclenmaxlen,seclenmaxlen,seclen 分别为异色儿子 yyy 中 dp(y)dp(y)dp(y) 的（非严格）最大、次大值。 翻译：若节点 xxx 为叶子节点，则 dp(x)=ans(x)=1dp(x)=ans(x)=1dp(x)=ans(x)=1；否则 dp(x)dp(x)dp(x) 为其所有异色子节点 yyy 中最大的 dp(y)+1dp(y)+1dp(y)+1，ans(x)ans(x)ans(x) 为其所有子节点 yyy 中最大的 ans(y)ans(y)ans(y)，再与其所有异色子节点 yyy 中 dp(y)dp(y)dp(y) 的（非严格）最大、次大值之和加一取最大值。 用 dfs 转移，时间复杂度 O(n)O(n)O(n)。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 后记 估分 90pts90pts90pts 以上嘿嘿。

注意不是long long而是long

我一个新手都做出来了，正确率咋呢么低

什么是枚举? 枚举（英语：Enumerate）是基于已有知识来猜测答案的一种问题求解策略。 枚举的思想是不断地猜测，从可能的集合中一一尝试，然后再判断题目的条件是否成立。 给出解空间 建立简洁的数学模型。 枚举的时候要想清楚：可能的情况是什么？要枚举哪些要素？ 接下来就是激动人心的例题啦! 百钱买百鸡 注解:<<endl 可改成'\n'; 接下来是经典例题 希望大家多练一下下! 接下来是例题二 接下来将解着道题目啦! 先打出基本框架 讲解: 依题目给出的变量名n,代表我有n枚money; 在定义一个sum定义有多少种买法;//记住一定要定义sum=0; 接下来从0开始遍历; 遍历到n/7; 再进行判断//具体原因不想写bra 接下来是代码时间: T20334.小蚂蚁吃米 T20332.输出素数个数 由于代码过长不变截图,直接上代码: T20333.输出素数个数2 T20335.输出素数个数3 T20331.找钱 T20337.找钱2 作者制作不易:点个赞再走吧!求求了🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏 我和“City of Hackers”的小伙伴都在ACGO等你，快用这个专属链接加入我们吧! 我团人数到达 50 就更新 day3,day4 的讲解

这道题让我梦回2021想当年我还是小白

ACGO排位分机制大揭秘 1、原理解释 积分机制是基于ELO积分（埃洛积分），该积分最早应用于国际象棋，理论核心是胜率差。ELO在解释选手对战的情况分为三个部分： 1. 根据战力差来计算对战胜率情况：多少分差对应多少胜率。 2. 选手根据对手情况和战斗结果所表现出来的水平分。 3. 选手完成对局后实际获得的积分增长。 1.1 预期胜率计算公式 Pi,j=11+10rj−ri400P_{i,j} = \frac{1}{1+10^{\frac{r_j-r_i}{400}}} Pi,j =1+10400rj −ri 1 公式中 ( P_{i,j} ) 代表选手 ( i ) 战胜选手 ( j ) 的概率，( r_i ) 代表选手 ( i ) 的当前积分值，( r_j ) 代表选手 ( j ) 的当前积分值。可以观察到： * 当 ( r_j = r_i ) 时，( P_{i,j} = \frac{1}{2} )，即对手实力与自己相当，我方胜率恰好一半。 * 当 ( r_j > r_i ) 时，( P_{i,j} < \frac{1}{2} )，即对手实力强于自己时，我方胜率不足一半。 * 当 ( r_j < r_i ) 时，( P_{i,j} > \frac{1}{2} )，即对手实力弱于自己时，我方胜率高于一半。 并且 ( P_{i,j} + P_{j,i} = 1 )，即我方胜率加对方胜率等于1，均符合“常识认知”。 1.2 背后原理 该公式的背后原理（涉及概率论，此处笼统介绍）为：任何一名选手的即时表现都应该是符合正态分布的（围绕某一个水平上下波动），如下图： 实际上，可以依据上图，使用微积分来计算出两位玩家相互之间的胜率，其所对应的图像，与采用最小二乘法优化后得到的式子 ( P_{i,j} = \frac{1}{1+10^{\frac{r_j-r_i}{400}}} ) 拟合度较高，因此使用该式作为胜率计算的公式。 通俗地来说，这个公式与通过概率论计算的胜率情况非常接近，且计算相对简便，因此使用了该式作为概率公式。 1.3 预期排名公式 seedi=∑j=1,j≠inPj,i***eed_i = \sum_{j=1, j \neq i}^n P_{j,i} + 1 seedi =j=1,j=i∑n Pj,i +1 即将每个人打败选手 ( i ) 的概率累加起来，再加一作为选手 ( i ) 比赛的预期排名。 我们可以得到： ∑i=1nseedi=∑i=1n∑j=1,j≠inPj,i+n\sum_{i=1}^n seed_i = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1, j \neq i}^n P_{j,i} + n i=1∑n seedi =i=1∑n j=1,j=i∑n Pj,i +n 由于 ( P_{j,i} + P_{i,j} = 1 )，故上式为： =(n−1)⋅n2+n=(n+1)⋅n2= \frac{(n-1) \cdot n}{2} + n = \frac{(n+1) \cdot n}{2} =2(n−1)⋅n +n=2(n+1)⋅n 注意到最后的实际排名是 ([1,n]) 的一个排列，排名总和为 (\frac{(n+1) \cdot n}{2})。 会发现使用该预期排名公式后，预期排名能够显示出所有人之间实力对获胜概率的影响，并且所有人的预期排名总和与实际排名总和相等。 1.4 依据真实排名所计算出的表现分 比赛结束后第 ( i ) 名选手的真实排名记作 ( rank_i )。令 ( m_i = \sqrt{seed_i \cdot rank_i} )，即期望排名与真实排名的几何平均数。 之后我们使用二分算法来找到一个分数 ( R_i ) 作为选手 ( i ) 在这场比赛的表现分。( R_i ) 需要满足在该场比赛的预期排名计算时，如果把 ( r_i ) 替换为 ( R_i )，其他人的分数不变的情况下，计算出的 ( seed_i = m_i )。 实际上非常容易可以定性分析出，分数（实力）更强的人在同一场比赛中的预期排名应该更低（指的是数值）。这样就建立了一个分数-排名之间的单调关系，使得我们可以使用二分算法来找到 ( R_i )。 依此来计算表现分，既考虑到了真实排名的情况下，又能够依靠原始分计算出的预期排名来做一个对原始分的“锚定”效果，使得表现分有一个与原始分相接近的趋势。同时由于表现分的二分计算过程也是与预期排名公式中的原理相同，因此该分数也考虑到整场比赛所有人参与人的水平。 1.5 分数变化值 取表现分 ( R_i ) 与原分值 ( r_i ) 差值的一半作为选手 ( i ) 赛后的分数变化值。 即选手 ( i ) 的分数变化值 ( change_i = \frac{R_i - r_i}{2} )。 综合上述所有计算过程，会发现计算结果满足以下两个性质： * 若赛前 ( r_A < r_B )，比赛结果 ( A ) 依然比 ( B ) 差，那么更新后 ( r_A \leq r_B )。 * 若赛前 ( r_A < r_B )，比赛结果 ( A ) 比 ( B ) 好，那么 ( rating ) 改变量 ( change_A \geq change_B )。 2、排位分是否上涨的因素 在上述算法的影响下，比赛排位分是否上涨，主要由对手的能力决定： 如果当前选手水平很牛逼，但是赛事的其他选手水平很菜，本场赛事结果中，即便当前选手获得了不错的成绩，也不会加很多排位分，因为elo算法认为这应该是理所当然的，因此用户没法通过大量战胜低等级的对手来提升排位分。 反之，一个菜鸡在满是牛逼用户的竞争中取胜，则会获得特别高的排位分。该算法能让用户的竞赛分值更趋向于其真实水平，从而使我们的排位分更具公信力。