UVALive 6915 J - Leveling Ground

【UVALive 6915 J - Leveling Ground】的更多相关文章

UVALive 6915 J - Leveling Ground

思路: 简单模拟下.从左向右扫描一次,求出挖出该区间空地的花费,并取个最小值即可. 至于怎么求区间内的高度最小值,就用线段树就好了. #include <bits/stdc++.h> #define PB push_back #define MP make_pair using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<int,int> PII; #define PI acos((double)-1) #define E e…

UVALive 6915 Leveling Ground 倍增RMQ

Leveling Ground 题目连接: https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4925 Description It is important to first level the ground before you build anything on top of it (e.g., new house, sh…

Leveling Ground（数论，三分法，堆）

Leveling Ground(数论,三分法,堆) 给定n个数和a,b每次可以选择一段区间+a,-a,+b或-b,问最少操作几次能把他们都变成0.n<=1e5. 首先差分一下序列,问题就会变成了:每次选择两个数,一个+a另一个-a,或一个+b另一个-b,问最少操作几次能把序列变成全0.若不能操作则输出-1. 既然只能+-a或b,那么必须\(A_i=ax_i+by_i\).由于\(gcd(a, b)|ax+by\),因此若\((a,b)\nmid A_i\)就输出-1. 操作的次数是\(\frac…

BZOJ2800 [Poi2012]Leveling Ground 【扩展欧几里得 + 三分 + 堆】

题目链接 BZOJ2800 题解区间加极难操作,差分之后可转化为两点一加一减那么现在问题就将每个点暂时独立开来先判定每个点是否被\((A,B)\)整除,否则无解之后我们先将\(A,B\)化为互质,所有数除一个\((A,B)\) 求得 \[Ax + By = 1\] 那么对于点\(d[i]\),满足 \[d[i] = A(xd[i] + kB) + B(yd[i] - kA)\] 其中\(k\)可以取任意值我们对于单点的目标,是最小化 \[|xd[i] + kB|+|yd[i] - kA…

POI2012题解

POI2012题解这次的完整的\(17\)道题哟. [BZOJ2788][Poi2012]Festival 很显然可以差分约束建图.这里问的是变量最多有多少种不同的取值. 我们知道,在同一个强连通分量中的变量的相对大小是限制死了的,即这个强连通分量中的最大值减去最小值不为\(\inf\),而这个区间中的所有数一定都可以被取到(因为这里的边权只有\(0,\pm1\)嘛),所以一个强连通分量对答案的贡献是这个强连通分量中的最长路\(+1\).对于不在同一个强连通分量中的变量,其相对大小不受限制,取…

SSD: Single Shot MultiBox Detector

By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. Introduction SSD is an unified framework for object detection with a single network. You can use the code to train/evaluate a network for o…

深度学习笔记（七）SSD 论文阅读笔记简化

一. 算法概述本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

深度学习笔记（七）SSD 论文阅读笔记

一. 算法概述本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测. …

H5实现魔方游戏

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>WebGL魔方小游戏 - www.web-tinker.com</title> <style>* {padding:0px;margin:0px;overflow:hidden;background:#000;}</style> &l…

bzoj AC倒序

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…