一道考验思维的好题,顺便总结求第k大问题的常规思路: 传送门:$>here<$ 题意 给出初始串FX,每分形一次所有X替换为X+YF,所有Y替换为FX-Y.问$n$代字符串第$p$位起长度为$l$的串. 数据范围:$n \leq 50, p \leq 10^9, l \leq 50$ Solution 将求解一个串转化为求解第$k$个字符.这样的话只有求解$l$次字符就好了. 如果直接暴力去做,肯定从初始串开始暴力去一轮一轮的展开.而实际上并不需要展开每一个,因为只需要求一个字符.我只需要知道…

同时考验对状压DP和数位DP的理解: 传送门:$>here<$ 题意 给出一个数字$e$,现在对$e$通过$m$进行变换得到$x$:变换的要求是:1.只能改变原数字$e$各个数位的顺序(可以有前导零) 2.$x$是$m$的倍数 3. $x<e$ 问$x$有几种取值满足? 数据范围:$e \leq 10^14, m \leq 20$ Solution DFS怎么做是关键 这道题如果使用DFS,那么大体思路就是枚举每一位填放什么数字. 那么需要一个数组(状压)在此过程中来记录还可以用哪些数字…

一道不难的DP题,主要是为了总结这类最优化题的思路:同时还学到了一个新操作 传送门:$>here<$ 题意 给出一个长度为$N$的序列,要求最多使用s个数字进行量化(有损压缩),即代替原数字:使得量化后各个被代替的数与代替的数的差的平方之和最小. 数据范围:$n \leq 100, s \leq 10$ Solution 动态规划的常规思路 容易发现肯定选择数值相近的一些数字用一个数字取替代,所以肯定先排序. 排序完后就是一个简单的dp题了.$dp[i][j]$表示前$i$个数字,使用$j$个…

青蛙的约会 Language:Default 青蛙的约会 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 133470 Accepted: 29610 Description 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置.不过青蛙们都是很乐观的,…

「NOI2018」屠龙勇士 首先对于每个龙用哪个剑砍,我们可以用set随便模拟一下得到. 然后求出拿这个剑砍这条龙的答案 \[ atk_ix-p_iy=a_i \] 其中\(atk_i\)是砍第\(i\)条龙的剑的攻击力,\(p_i\)是龙的回复系数,\(a_i\)是初始生命值,然后\(x\)就是单独考虑这个剑砍这个龙的答案. 我们可以拿exgcd去解这个方程,但是冷静分析一波,我们发现回复次数\(y\)需要非负. 然后我们再冷静一波,发现\(p_i\not=1\)的数据都有一个叫性质\(1\)…

「NOI2018」屠龙勇士(EXCRT) 终于把传说中 \(NOI2018D2\) 的签到题写掉了... 开始我还没读懂题目...而且这题细节巨麻烦...(可能对我而言) 首先我们要转换一下,每次的 \(atk[i]\) 都可以用 \(multiset\) 找. 我们发现题目求的是 \(atk*x\equiv a_i(\text{mod}\ p_i)\),所以我们做一遍 \(exgcd\),求出同余方程. 然后就可以愉快的 \(EXCRT\) 了~ 不过发现一次要把龙的血量清零,所以一定要减到负…

题意 LOJ #2721. 「NOI2018」屠龙勇士 题解 首先假设每条龙都可以打死,每次拿到的剑攻击力为 \(ATK\) . 这个需要支持每次插入一个数,查找比一个 \(\le\) 数最大的数(或者找到 \(>\) 一个数的最小数),删除一个数. 这个东西显然是可以用 std :: multiset<long long> 来处理的(手写权值线段树或者平衡树也行). 对于每一条龙我们只能刚好一次秒杀,并且要恰好算血量最后为 \(0\)(一波带走). 然后就转化成求很多个方程: \[ \…

题目链接 loj#2552. 「CTSC2018」假面 题解 本题严谨的证明了我菜的本质 对于砍人的操作好做找龙哥就好了,blood很少,每次暴力维护一下 对于操作1 设\(a_i\)为第i个人存活的概率,\(d_i\)为死掉的概率,\(g_{i,j}\)是除i以外活了j个人的概率 那个选中i人的答案就是 \[a_i\times\sum_{j = 0} ^{k - 1}\frac{g_{i,j}}{j + 1}\] 对于\(g_{i,j}\) ,设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)个人有\(…

在强化学习中,设计密集.定义良好的外部奖励是很困难的,并且通常不可扩展.通常增加内部奖励可以作为对此限制的补偿,OpenAI.CMU 在本研究中更近一步,提出了完全靠内部奖励即好奇心来训练智能体的方法.在 54 个环境上的大规模实验结果表明:内在好奇心目标函数和手工设计的外在奖励高度一致:随机特征也能作为强大的基线. 通过与任务匹配的奖励函数最大化来训练智能体策略.对于智能体来说,奖励是外在的,并特定于它们定义的环境.只有奖励函数密集且定义良好时,多数的 RL 才得以成功实现,例如在电子游戏中的…

题目链接 loj#2721. 「NOI2018」屠龙勇士 题解 首先可以列出线性方程组 方程组转化为在模p意义下的同余方程 因为不保证pp 互素,考虑扩展中国剩余定理合并 方程组是带系数的,我们要做的是在%p意义下把系数除过去,(系数为atk[i]) (atk[i],p[i]) 不等于1时无逆元,此时仍可能有解 很显然无解的情况就是 瞎jb猜的,无解的话就是%p[i]意义下atk[i] != 0 ,a[i] = 0 考虑原方程式ai = atk{i] * x + p[i] * y 方程两边同除g…