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1、快递分拣蓝桥王国的每个快递都包含两个参数：1.快递单号 2.快递城市。小李是蓝桥王国的一名快递员，每天的快递分拣让他苦不堪言。于是他想要你帮他设计一个程序用于快递的分拣（将不同快递按城市信息分开）。输入第一行包含一个整数 �N,表示快递的个数。接下来第 N+1 行每行包含一个字符串 �S 和一个字符串 �P，分别快递单号以及快递对应的城市。1≤�≤1031≤N≤103，保证数据量不超过 106
return 0;sort默认是从小到大排序cmp允许我们定义一些比较复杂的规则原理：bool cmp(int x,int y)如果返回值为真，那么x放在y前面（返回值为假时，交换2个数）否则x放在y后面注意：cmp返回值部分必须使用>或者<,不能有>=或者<=return x>y;i<=10;i++)p!=v.end();int age;if(a.age!= b.age)//年龄不同的时候，小到
/不是要把整个岛搜出来，而是要陆地变海洋。所以不用vst数组g[x][y]=0;//陆地变海洋。同时把相连的陆地都变成海洋。i<4;i++) {//一味跳过即可。return;cin>>n>>m;i<n;i++) {j<m;j++) {i<n;i++) {//传入起点和终点j<m;j++) {//直接总面积相加。不用搜索了int res=0;i<=n-1;
int main()int n;cin>>n;i<=n;i++){j<=n-i;j++){cout<<" ";j<=2*i+3;j++){cout<<"*";}else{cout<<" ";cout<<endl;i<=n-1;i++){j<=i;j++){cout<<" ";j++){cout<<"*";}else{cout<<" ";cout<<endl;return 0;
printf("姓名：%s\n", p[i].name);printf("出生：%d\n", p[i].born);printf("年龄：%d\n", p[i].age);printf("请按名字，出生顺序输入信息\n");printf("家庭成员：\n");
int n;int a[100];dfs(l, j);cin >> n;s < n;++s) {s < n;++s) {return 0;
若一张无向图G，可以将所有的点分成2个点集，且2个点集内部没有连边，那么称G可以划分为一张二分图。从中我们可以发现二分图的划分不一定唯一且不一定连通。有向图在实际问题中，也可以划分二分图。二分图存在的充要条件：没有奇环（即一个环里的点数为奇数）思路与返回贪心类似vis[i]表示左部的点i是否访问match[i]表示右部的点i与谁匹配i <= m;return 1;return 0;
最关键的问题是如何确定dfs的结束条件，其实可以把这个题想象成求一个个独立的点是否能扩展到达边界的情况，所以每一次的dfs都需要一个visited数组，那自然而然是遇到访问过的就return了。水流问题的关键和核心就是判断是否某一个点可以到达边界的情况，其实和之前的感染问题有点相似。
int n,m;int s[105];int c=0;j<=n;j++){dfs(j);num[++c]=i;int main()cin>>n>>m;int a,b;i<=m;i++){cin>>a>>b;s[a]++;s[b]++;int flag=1;i<=n;i++){flag=i;dfs(flag);i<=c;i++){cout<<endl;return 0;
tmp++;int main()i<n;++i)j<m;++j)return 0;
【代码】Safety Journey（ABC 212）
输出样例：1 2 31 3 22 1 32 3 13 1 23 2 1int n;bool st[N];i < n;puts(“”);return;i
int t;t = *a;*a = *b;*b = t;int k = 0;int m;m = n % 10;k = 1;k = 2;elsek = 0;} else {k = 1;k = 2;elsek = 0;return k;if (score1!return;while (i!= j) {--j;++i;int n = 0;i < n;++i) {i < n;++i) {return 0;
1.走多远 - 蓝桥云课q.front()出来的out一定是前置条件都满足了， 所以用此时的out更新s是不会错的codeint main()cin>>n>>m;i <= m;cin>>u>>v;ind[v]++;i <= n;i++) if(!q.pop();ind[s]--;if(!return 0;
计算机-人工智能-脑科学与类脑智能
发现关于WFU的安装说明比较简单，我摸索了一下，把详细流程写下，各位看客可以试试。1.先将WFU_PickAtlas解压安装到在Matlab的Toolbox里的SPM的ToolBox里（科研禁止套娃）比如我的 D:\matlab\toolbox\spm12\spm12\toolbox。2.在Matlab主页面SetPath时先用“Add with Subfolders”选中WFU_PickAtla
B. Array数据范围允许 O(n2)O(n^2)O(n2) 解决。kkk 为无穷大或无穷小时最优，k 取无穷小时，答案为小于 aia_iai 的所有数,反之为大于 aia_iai 的所有数。枚举 aaa 数组中每一个数，统计大于 aia_iai 和小于 aia_iai 的数有多少即可。C. Find the Zero考虑构造特解后推广到通解。对于 n=2n = 2n=2 的情况，执行询
调一下光敏电阻的亮度，屏幕上的数值会跟着变，按模式切换键可以改模式，按阈值按键可以调阈值，自动模式下亮度超过阈值就关窗帘，手动模式下按开关按键就能控制窗帘开和关。最后是核心的电机控制，用的是28BYJ-48五线四相步进电机，减速比挺大的，转一圈要好久，刚好适合窗帘用，驱动用ULN2003，毕竟STM32的IO口带不动电机的电流。按键这块我用了四个，分别是阈值加、阈值减、模式切换、手动开关，都是接在
按美观度升序处理所有道路，先将这条道路加入图里，再计算免去这条道路的费用后的最少费用。
本文提出了一种高效算法，用于统计有根二叉树中所有完全二叉子树的数量。通过递归遍历，为每个节点记录子树高度、是否为满二叉树和完全二叉树等属性。算法核心在于判断两种合法结构：左子树为满二叉树且右子树为完全二叉树（高度相等），或左子树为完全二叉树且右子树为满二叉树（左高右低1层）。采用后序遍历确保先处理子节点再处理父节点，时间复杂度O(n)，适用于大规模数据（n≤1e5）。AC代码已通过洛谷测试，验证了
包括图的定义、图的种类（有向图、无向图），图节点的度的概念。掌握编程时图的数据结构表示，以及基于深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的图搜索与遍历方法，图的泛洪（flood fill）算法。中极其重要的数据结构，用来解决大量的“关系”问题（如地图导航、社交网络）。七级要求掌握图的基本概念、存储方式以及最核心的两种遍历算法：DFS 和 BFS。本人也是边学、边实验、边总结，且对考纲深度和广
畅通工程Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12275 Accepted Submission(s): 5011Problem Description省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个
算法思路：DFS。关键：奇偶剪枝 + 递归的构造。下面是转自别人博客上的分析过程（链接：http://jidayangfei.blog.163.com/blog/static/134936608201073011445108/）： 问题：(1):在发现当前节点无法到达时,这点弹出栈,并且把这点的标记重新刷为'.'(2):如何在dfs中既要保证到达又要使时间正好呢?? 在
如大规模图搜索、图数据的代表节点评价、图数据的社区划分、图数据的向量嵌入。基于图的推荐、节点预测、关系预测等实际应用需求的提出，这也进一步突出图算法的重要性。知识图谱本质上也是一种图结构，在图内部数据规模大且质量高、外部算力足够的情况下，充分利用好图算法，能够最大程度地发挥出其数据价值。图(Graph)广泛存在于真实世界的多种场景中，是一个常见的数据结构。如社交网络中人与人之间的联系、生物中蛋白质
图结构是许多应用系统的核心，其动态更新（节点/边的增删改、属性变更、结构重组）的可靠性、一致性和可观测性直接影响系统质量。命令模式：每个修改操作封装为 ICommand（如 AddNodeCommand、RemoveEdgeCommand），支持 Execute 和 Undo。若任一命令失败，自动回滚已执行的操作（通过调用 Undo），保证多步操作要么全部成功，要么全部无效。而 Chain 将这种
Codeforces-1634 E：Fair Share题解
给出 n 和 n 个整数 ai，求这 n 个整数中最小值是什么。第一行输入一个正整数 n，表示数字个数。第二行输入 n 个非负整数，表示 a1,a2…an，以空格隔开。输出格式输出一个非负整数，表示这 n 个非负整数中的最小值。复制55 7 4 2 6复制2数据保证，n≤100 且 0≤ai≤1000。
上周有人在群里发了一张很模糊的老照片，问有没有办法变清晰。我推了他一个叫 realesrgan-gui 的工具，他装好跑了一张，说效果比他用的在线网站好很多，而且不用上传到别人服务器。这篇文章就把这个工具是什么、能干什么、怎么装怎么用，说清楚。
网络流是图论中一个极具实用价值的分支，它研究的是在带权有向图中，从源点流向汇点的最大流量问题。网络流模型广泛应用于物流运输、电路设计、任务调度、图像分割等领域。与之密切相关的二分图匹配则解决“如何为两类对象建立最佳配对”的问题。阅读指南：本文包含👇最大流：Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp、Dinic 算法最小割：最大流最小割定理二分图匹配：匈牙利算法、KM 算法流程图：流程
这个项目的目的是实现一个完整的MCU硬件架构，支持用户程序的编译和运行。：作为核心控制器。AHB和APB总线：用于外部设备的数据传输。UART：串口收发模块。四通道定时器：用于定时中断的配置。SWD仿真模型：支持仿真测试和数据读写。firmware驱动：便于开发和调试。整个工程使用了cmsdk的模型IP，并通过FPGA IP核和AHB/APB生成代码实现。系统支持仿真测试和硬件仿真，可以在Alte
在地图导航、网络路由、任务规划等场景中，最短路径问题无处不在。给定一个图（有向/无向），找到从一个顶点到另一个顶点的最短路径（权值和最小）。算法类型适用场景时间复杂度特点Dijkstra单源非负权图贪心，效率高单源可含负权，检测负环O(VE)容忍负权，可检测负环多源任意两点O(V³)动态规划，简洁SPFA单源稀疏图，负权平均O(kE)，最坏O(VE)队列优化Bellman-Ford阅读指南：每个算
docx工具DocX工具包是LabVIEW的一款附加软件。该附加软件提供了一个LabVIEW API，可用于创建Microsoft Word Open XML格式文档(docx)文件。该附加软件不需要ActiveX、组件对象模型或Microsoft Word即可创建.docx文件。您还可以打开和编辑现有的.docx和MIME HTML(mht)文件。您可以使用DOcx工具包读取和写入文档、在插入文
基于模型预测MPC实现的车速控制，控制目标为燃油汽车，采用上下层控制器控制，上层mpc产生期望的加速度，下层采用自抗扰ADRC控制产生期望的节气门开度和制动压力，同时该算法可直接用于代码生成（可做实车试验实验），后续可以用于车速需求的控制（如acc，轨迹跟踪等）。有对应复现资料。在自动驾驶领域，车速的精准控制一直是研究重点。今天咱们来聊聊基于模型预测MPC实现的燃油汽车车速控制，这可是个有趣又实用
你和你的朋友是节点（Vertex）你们之间的好友关系是边（Edge）整个社交网络就是一个图（Graph）fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;好友好友好友好友好友你小明小红小刚小美fill:#333;important;import
分数 9作者 叶青单位 长春理工大学裴波那切数列：1，1，2，3，5，8...顶哟函数 fun(n) 求前n项的和n是正整数，如果n<=0,函数返回值是0，如果n>0,函数返回值是数列前n项和▾在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如：int main()int N;return 0;/* 只定义函数fun,不要重复定义main函数 */51222。
STG-Mamba首次引入了基于深度学习的选择性状态空间模型（SSSM）用于时空图学习任务。我们提出了STG-Mamba，它利用现代SSSM进行准确有效的STG预测。在STG-Mamba中，ST-S3 M模块促进了输入依赖图进化和特征选择，成功地将STG网络与SSSM集成在一起。
给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。
深度强化学习电气工程复现文章，适合小白学习关键词：多智能体系统、自主电压控制、深度强化学习、集中训练和分散执行控制、数据驱动、深度神经网络。编程语言：python平台主题：使用深度强化学习的数据驱动的多智能体自主电压控制框架内容简介：现代电网的复杂性不断增加，由于可再生能源资源的扩展和快速需求响应的要求，对传统的电网控制系统提出了很大的挑战。现有的电网自主控制方法需要精确的系统模型和强大的计算平台
最小生成树是处理图结构中，简化图的算法；即删除一些边使得图得以简化，形成树结构，但应保证图中任意点都是相连通的。形成的最小生成树应该使得从顶点遍历时走过边的权值和最小。（有n个节点，则最小生成树的边数应为n-1）如：变为最小生成树后：处理最小生成树有两种方法：1.克鲁斯卡尔算法（kruskal）：这种算法是先把所有的边拿出来，按其权值从小到大的顺序排列，然后从最小的边开始还原图，即按该边连接其顶点
【装载问题】“回溯法”——《算法设计与分析（第五版）》
元神！启动！
图论（Graph theory），是 OI 中的一样很大的一个模块，围绕它有很多高难度的算法以及高级的概念。这篇文章将介绍关于图论的一部分基础概念（干货满满！）。
7.21晚上加赛 T2.七负我，做这题找到了性质发现需要求最大团，不会，爆搜，打假了，赛后改，对了，但时间复杂度大爆炸，看下发题解，有这么一句话：于是学习了一下。updated on 7.24 增加了图片演示方便理解；updated on 7.25 更新了 \(X\) 集合的作用和关键点优化的解释。Bron-Kerbosch算法-求图的最大团,极大团概念：团：每个顶点都两两...
韦尔奇-鲍威尔（Welch-Powell）点着色算法按照点的度数非严格递减的方式进行排序。对第一个点着色，并找到与之不相邻的、在序列中与它最近的点，着相同的颜色。依次类推，对序列中与以着色顶点不相邻的点按照此步骤依次进行下去。删去第一次着色的点，对剩余的顶点采取步骤2的方法继续着色。直到所有顶点已着色，算法结束。Reference：Duo L., 2018.离散数学及应用.2nd.B...
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