「SWTR-04」Sweet Round 04 游记
由于 \(\texttt{Sweet Round}\) 比赛挺好的(关键不知道为啥\(Unrated\)
开篇总结(大雾):这次比赛题目不错(有思维含量) 尽管我不会做。
我一看 \(T1\) ,啊这什么水题(当我没说)。
随便写了个高精度(没想到还 \(WA\) 了一次)
结果就 \(AC\) 了!
Dev-c++:那你还调试那么多次
盲猜了下 \(T2\). 随便打个暴力得了 \(15pts\).
(还不是暴力)
结果突然想起 \(T3\) 没写。(废话)回头写了下,没想到部分分根本没拿到,只得了 \(5pts\).
有点 \(mb\) .但是后来不但记起了 求根公式 ,但是用公式得不到分?
后来一看提示 什么定理 结果就得了 \(30pts\). (好像还挺轻松?
这时已经到了 \(15:45\) 这个该死的时间。
话不多说,乱写了 \(T4\). 结果得了 \(8pts\). 不想写暴力了~
颓了一会之后,突然看到了 \(T2\) 大多数人得分都是 \(50pts\).
回头看下,因为数组开小导致\(RE\).
我真是个天才 改了之后就得了 \(50pts\).
后来发现 \(T4\) 的暴力挺简单的(关键能得分),随便一写就拿到了 \(25pts\).
Dev-c++:那你还调试那么多次
然后我惊喜地看了看 \(T5\). 我发现:这题似乎挺有意思的? 贪心不想打了
于是随便输出一个得了 \(3pts\). (大雾
尽管这中间有着几次CE的插曲
这时就是 \(17:30\) 左右了,我的排名是 \(33\).
(然后开始颓游记了)
接着,我一边疯狂刷新注视着自己排名的下降,一边写游记。 结果游记没写好,排名跌到你谷底下
(反正,之前打公开赛,好像是 \(X\) \(Round\) ,我得了有史以来最高的排名: \(51\).
现在我打破了这个记录!(虽然可能在剩下的时间仍然有掉出去的危险,但是我敢打这个赌!我不会跌出前\(50\)!
截止 \(17:30\),我的分数是 \(208\).
众所周知游记一般会配上题解,但是我不配!咋地(还不是因为水平不行
而且我挺自豪的有两点:1.我的同学似乎都在我后面?(如果不是当我没说)2.打破了往常的记录. 3.好多 \(AC\) 两题的都在我这个 \(AC\) 一题的后面!差距非常的小。我后面那个人只比我少 \(5pts\)
(上述数据截止 \(17:41\) 分
\]
这个分数递减完美无双
如果我能 \(AC\) \(T3\) ,我就能跳到前 \(10\) !(但那是不可能的,你咋不是 \(AC\) \(T6\).
由于没进前 \(30\) 有点懊悔。于是看了下 \(T6\).我惊奇地发现:
好像 \(T6\) 的得分率高达 \(0\%\) 耶!(连那个 \(500\) 分的巨佬,这题一样爆 \(0\)
看了下题,云里雾里的,不想读了。而且我最痛恨那些\(SPJ\)的题目(当然除了我自己出的啦啦
由于不想丢人 ,最终 \(T6\) 并没有提交。
第一次在赛时就开始写游记 这时的时间是 \(17:45\),而我从 \(17:20\) 开始写游记的。
也就是说,我浪费了\(25pts\).
其实,如果再给我 \(2h\) 的话,\(T5\) 有大量的部分分,我是可以拿到的。
比方说,链、菊花图,(但是我看不出 \(k_i \leq 3\) 存在什么神奇的性质),这些分如果都拿到,其实超过 \(250\) 是不成问题的。可是只剩下这么几分钟了,本来还想再调个暴力,写得好没准可以进前 \(20\).
此时心里只想着一件事:比赛快点结束!快点结束!我要跌到你谷底下去了!
果然啊,在 \(20min\) 的写游记时间里,我成功的从 \(rank.31\) 跌到了 \(rank.33\)
(不过呢,我还是挺满意的。在这 \(4.5h\) 里,我尽力了。剩下 \(0.5h\),其实我是在好好的利用 反正写程序也拿不到分数了 还不是因为自己弱 )
总结:
\(\texttt{Sweet Round}\) 挺好的!(本人认为比 \(\texttt{X Round}\) 还要强一些。
Dev-c++:切,还不是被xht37棕名之后有偏见
最后看了看题,以防自己有遗憾。但是我已经没有任何遗憾了。
排在我前面的,要么 \(AC\) \(T3\),唯一的一个没 \(A\) 的, \(T2\) 也得到了 \(85pts\) 的高分!
所以,我输给他们没什么可说的。我对多项式的了解 就对我和化学的了解一样 并不多。
愿一切安好。
「SWTR-04」Sweet Round 04 游记的更多相关文章
- 「浙大ACM」图森未来杯游记一篇以及简易口胡题解
前言 蒟蒻有参加了ACM比赛,这一次有适合HY和慕容宝宝大佬一起比的,他们好巨啊,把我带飞了. 又是窝掌机,QAQ,他们仗着自己巨,就欺负窝... 我又打了\(4\)个小时的代码,而且那个键盘太恶心了 ...
- 「LOJ 556 Antileaf's Round」咱们去烧菜吧
「LOJ 556 Antileaf's Round」咱们去烧菜吧 最近在看 jcvb 的生成函数课件,顺便切一切上面讲到的内容的板子题,这个题和课件上举例的背包计数基本一样. 解题思路 首先列出答案的 ...
- FileUpload控件「批次上传 / 多档案同时上传」的范例--以「流水号」产生「变量名称」
原文出處 http://www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/archive/2013/08/19/multiple_fileupload_asp_net_20130819. ...
- 简易数据分析 08 | Web Scraper 翻页——点击「更多按钮」翻页
这是简易数据分析系列的第 8 篇文章. 我们在Web Scraper 翻页--控制链接批量抓取数据一文中,介绍了控制网页链接批量抓取数据的办法. 但是你在预览一些网站时,会发现随着网页的下拉,你需要点 ...
- 「AHOI / HNOI2017」礼物
「AHOI / HNOI2017」礼物 题目描述 我的室友最近喜欢上了一个可爱的小女生.马上就要到她的生日了,他决定买一对情侣手环,一个留给自己,一个送给她.每个手环上各有 n 个装饰物,并且每个装饰 ...
- Diary / Solution Set -「WC 2022」线上冬眠做噩梦
大概只有比较有意思又不过分超出能力范围的题叭. 可是兔子的"能力范围" \(=\varnothing\) qwq. 「CF 1267G」Game Relics 任意一个 ...
- WPF 截图控件之画笔(八)「仿微信」
前言 接着上周写的截图控件继续更新添加 画笔. 1.WPF实现截屏「仿微信」 2.WPF 实现截屏控件之移动(二)「仿微信」 3.WPF 截图控件之伸缩(三) 「仿微信」 4.WPF 截图控件之绘制方 ...
- 前端构建工具之gulp(一)「图片压缩」
前端构建工具之gulp(一)「图片压缩」 已经很久没有写过博客了,现下终于事情少了,开始写博吧 今天网站要做一些优化:图片压缩,资源合并等 以前一直使用百度的FIS工具,但是FIS还没有提供图片压缩的 ...
- fir.im Weekly - 如何打造 Github 「爆款」开源项目
最近 Android 转用 Swift 的传闻甚嚣尘上,Swift 的 Github 主页上已经有了一次 merge>>「Port to Android」,让我们对 Swift 的想象又多 ...
随机推荐
- C++走向远洋——24(项目一,三角形,复制构造函数)
*/ * Copyright (c) 2016,烟台大学计算机与控制工程学院 * All rights reserved. * 文件名:sanjiaoxing.cpp * 作者:常轩 * 微信公众号: ...
- sql的练习题
表名和字段 –1.学生表 Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) --学生编号,学生姓名, 出生年月,学生性别 –2.课程表 Course(c_id,c_name,t_i ...
- meterpreter会话渗透利用常用的32个命令归纳小结
仅作渗透测试技术实验之用,请勿针对任何未授权网络和设备. 1.background命令 返回,把meterpreter后台挂起 2.session命令 session 命令可以查看已经成功获取的会话 ...
- 后端工程师必知必会的前端 css 知识
后端工程师虽然大部分工作都是跟服务器缓存数据库打交道,但有时也需要写一些前端代码. 有些公司的OAM后台基本是由后端工程师承包的,所以前端基础知识是必须要掌握的:就算开发中不直接写前段代码,了解前端知 ...
- OpenCV图像增强(python)
为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升.本文主要通过代码的方式,通过OpenCV ...
- promise迷你书-读书笔记
Promise三种类型 Constructor 使用Promise构造器来实例化一个promise对象 var promise = new Promise(function(resolve,rejec ...
- 浅谈Spring框架
一.Spring简介 Spring 是一个开源框架,是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的.框架的主要优势之一就是其分层架构, 分层架构允许您选择使用哪一个组件,同时为 J2EE 应用程序开发提供集 ...
- Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文阅读
论文下载 作者(三位Google大佬)一开始提出DNN的缺点,DNN不能用于将序列映射到序列.此论文以机器翻译为例,核心模型是长短期记忆神经网络(LSTM),首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列 ...
- Community Cloud零基础学习(四)Builder创建自定义的布局
前几篇讲了Community Cloud权限配置等信息,但是没有太讲过 Community如何进行配置layout,本篇主要描述使用Builder去进行符合需求的Community Layout的构建 ...
- 认识Nginx
无论你用浏览器还是APP访问多数网站,到达的第一站就是Nginx. 后来者居上的Nginx 千禧年前后,互联网业务迎来了高速发展,老牌的Web服务器都无法满足高性能.高可靠的市场需求. 一个开源的(遵 ...