当前位置: 首页 > article >正文

CWOI-N RER 1 > 2 Solution

CWOI-N RER 1 > 2 Solution

声明:头图为断章取义。

这场比赛得 200 200 200 分是保底,得 300 300 300 分是基操,得 350 350 350 分以上才是实力(但不多)。

A - 机读卡

No solutions yet.

这题数据倒还不能无脑造。

B - 数学题

打表题,稍微打一下就可以找到规律。

对于部分分:暴力得 50 50 50 分。(普通暴力 20 20 20 分加值域暴力 30 30 30 分。)

如果要证明,暴算即可。

也可以建立情景,更好理解一些。(比如说在 n n n 个球中抽取若干个不相邻的球的方案数。)

C - 膨胀加法 1

原创结论题,属于好猜好写但严格证明的计算量比较大的那一类。

对于部分分:送 30 30 30 分。另外的 50 50 50 分,是给乱搞做法的。由于常数较大,所以 n n n 没有搞特别大。接下来介绍正解与严格证明步骤。

有一个很明显的结论:在一次运算中,较小的那个数一定是本来存在的数,而不是运算得到的数。这里不证明。

我们再猜一个结论:将 a a a 排序后,对于 a i , a j , a k a_i, a_j, a_k ai,aj,ak 满足 i < j < k i \lt j \lt k i<j<k,有 a k ⊕ a i ⊕ a j ≥ a k ⊕ a j ⊕ a i a_k \oplus a_i \oplus a_j \ge a_k \oplus a_j \oplus a_i akaiajakajai。记这个结论为结论一。

得到这个结论后,很容易证明,答案为 a n ⊕ a 1 ⊕ a 2 ⊕ ⋯ ⊕ a n − 1 a_n \oplus a_1 \oplus a_2 \oplus \dots \oplus a_{n - 1} ana1a2an1。记这个结论为结论二。

结论一

主打一个暴算。这里给几点提示,不详细证明。

  • 按运算的定义展开

  • 交叉相乘、消元

  • 两数作差与零比较

最终可证明结论。

结论二

在得到结论一之后,钦定第一个数是 a p a_p ap,那么答案为 a p ⊕ a 1 ⊕ a 2 ⊕ ⋯ ⊕ a p − 1 ⊕ a p + 1 ⊕ a p + 2 ⊕ ⋯ ⊕ a n a_p \oplus a_1 \oplus a_2 \oplus \dots \oplus a_{p - 1} \oplus a_{p + 1} \oplus a_{p + 2} \oplus \dots \oplus a_n apa1a2ap1ap+1ap+2an。显而易见,上式有最大值为 a n ⊕ a 1 ⊕ a 2 ⊕ ⋯ ⊕ a n − 1 a_n \oplus a_1 \oplus a_2 \oplus \dots \oplus a_{n - 1} ana1a2an1

故将原数组排序并按上述方式计算即可。

D - 弱化题

原题:P6808。

这题数据真不好造,随机出来的数据的答案基本都是最小值。所以加了原题的数据,开了捆绑。

这是我写的题解,也可以参考一下其它题解。

对于 S u b t a s k   1 Subtask\ 1 Subtask 1,暴力。

对于 S u b t a s k   2 Subtask\ 2 Subtask 2,采用题解中的任何一种做法均可。

对于 S u b t a s k   3 Subtask\ 3 Subtask 3,需采用第四种解法。


http://www.kler.cn/a/540246.html

相关文章:

  • 2 CXX-Qt #[cxx_qt::bridge] 宏指南
  • 【系统架构设计师】体系结构文档化
  • DeepSeek元学习(Meta-Learning)基础与实践
  • 【redis】数据类型之list
  • android的Compose 简介
  • 如何在Vscode中接入Deepseek
  • MYSQL学习笔记(七):新年第一篇之子查询
  • 机器学习:定义、原理、应用与未来(万字总结)
  • 标签画像系统设计分析
  • 一、boolen盲注和时间盲注
  • Linux系统-centos防火墙firewalld详解
  • 《StyTr²:基于 Transformer 的图像风格迁移》学习笔记
  • ES传输带宽优化方案
  • 9.JVM-方法区
  • 第四个Qt开发实例(为Label组件添加显示的文字)
  • 【机器学习与数据挖掘实战】案例13:基于BP神经网络模型的家用热水器用户行为分析与事件识别
  • 哪些情况会导致JVM内存泄露
  • qt制作一个png格式转ico格式的工具
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py
  • AGI的基石:什么是机器学习
  • 【DeepSeek × Postman】请求回复
  • UP-VLA:具身智体的统一理解与预测模型
  • USB子系统学习(四)用户态下使用libusb读取鼠标数据
  • 深度学习-与OCR结合
  • react脚手架搭建react项目使用scss
  • windows 边框函数 画笔