原题 证明…

2016 第七届蓝桥杯 c/c++ B组省赛真题及解题报告 勘误1:第6题第4个 if最后一个条件粗心写错了,答案应为1580. 条件应为abs(a[3]-a[7])!=1,宝宝心理苦啊.!感谢zzh童鞋的提醒. 勘误2:第7题在推断连通的时候条件写错了,后两个if条件中是应该是<=12 落了一个等于号.正确答案应为116. 1.煤球数目 有一堆煤球.堆成三角棱锥形.详细: 第一层放1个, 第二层3个(排列成三角形), 第三层6个(排列成三角形), 第四层10个(排列成三角形). -. 假设一共…

2019ICPC南京网络赛A题 The beautiful values of the palace https://nanti.jisuanke.com/t/41298 Here is a square matrix of n * nn∗n, each lattice has its value (nn must be odd), and the center value is n * nn∗n. Its spiral decline along the center of the squar…

杭州现场赛的题.BFS+DFS #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define inf 9999999 using namespace std; char mp[105][105]; int sq[5][5]; int step[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}}; struct pos { int x,y; }; int n,m,prn,x,y,tmp,ans…

这篇文章主要是介绍下C题的解题思路,首先我们对这道C题进行一个整体的概括,结构如下: C题:经济类 第一问:发现危险人群. 发现:欺诈的方式开始.雇佣或浪漫的承诺. 数据→确定特定的经济萧条地区→确定最危险的人群→针对这些人群的预防活动 被贩卖的因素(卷入人口贩运的风险因素): 贫困.失业.移民.逃避政治冲突.战争. 第二问:受害者身份和位置 发现:人口贩运网:动态的 贩毒者:频繁地改变分布.运输路线 (以避免被发现) ↓(信息不完整) 执法人员和分析人员→试图识别.摧毁 人口贩卖网络→(信息不…

2013年山东省赛F题 Mountain Subsequences先说n^2做法,从第1个,(假设当前是第i个)到第i-1个位置上哪些比第i位的小,那也就意味着a[i]可以接在它后面,f1[i]表示从第一个开始,以a[i]为结尾的不同递增序列的个数,要加上1,算上本身.正反各跑一遍,答案加一下(f1[i]-1)*(f2[i]-1)优化就是,比a[i]小的,只有a[i]-1个 #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue&…

2013年省赛H题你不能每次都快速幂算A^x,优化就是预处理,把10^9预处理成10^5和10^4.想法真的是非常巧妙啊N=100000构造两个数组,f1[N],间隔为Af2[1e4]间隔为A^N,中间用f1来填补f[x]=f1[x%N]*f2[x/N]%P; #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> #include<cmath> #inclu…

2013年省赛I题判断单向联通,用bfs剪枝:从小到大跑,如果遇到之前跑过的点(也就是编号小于当前点的点),就o(n)传递关系. bfs #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> #include<cmath> #include<ctime> #include<set> #include<map> #inclu…

HEX SDUT 3896 17年山东省赛D题这个题是从矩形的左下角走到右上角的方案数的变形题,看来我对以前做过的题理解还不是太深,或者是忘了.对于这种题目,直接分析它的性质就完事了.从(1,1)走到(a,b)向左走的步数和向右走的步数是确定的,向下是代表向左向右各走了一步.细节:利用对称性,线性推逆元 对于每一种情况,向左下.向右下.向下的次数都是确定的,然后,对于每一种方向内部顺序不用考虑,然后排列组合就完事了对称性上又出错了,哎,自己也没找个小数据试一下,就...(a,b)和(a,a-b+…

OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值…