【反悔贪心】2022ICPC南京 G

news2024/9/30 9:34:58

Problem - G - Codeforces

题意

思路

首先容易发现,合并操作对平均攻击力有贡献,但是加一个1就没有贡献,因此首先考虑每次遇到0的时候都合并

但是很快发现如果这样的话,遇到-1就不一定有足够的1给你合并,因此在遇到0的时候还得考虑后面够不够

这里的做法是反悔贪心,先默认每次遇到0的时候合并,然后在遇到-1发现不够的时候反悔,把之前的合并变成加1即可

实现的话就是维护的思想,只需要维护攻击力之和 和 个数

在反悔的时候,考虑维护的东西在反悔之前和之后的差值

比如原来是 1 1

合并的时候合并成2

但是现在反悔,先加1变成1 1 1,再合并变成 1 2

这样 攻击力之和就 + 1, 个数也 + 1

Code:

#include <bits/stdc++.h>

constexpr int N = 1e6 + 10;
constexpr int mod = 998244353;
constexpr int Inf = 0x3f3f3f3f;

int n;
int a[N];

void solve() {
	std::cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i ++) {
		std::cin >> a[i];
	}
	int tmp = 0, cnt = 1, w = 1;
	bool ok = true;
	for (int i = 1; i <= n; i ++) {
		if (a[i] == 1) {
			cnt ++;
			w ++;
		}else if (a[i] == -1) {
			if (cnt >= 2) {
				cnt --;
			}else {
				if (tmp == 0) ok = false;
				else {
					tmp --;
					cnt ++;
					w ++;
				}
			}
		}else {
			if (cnt == 1) {
				cnt ++;
				w ++;
			}else {
				cnt --;
				tmp ++;
			}
		}
	}
	if (ok) {
		int d = std::__gcd(w, cnt);
		w /= d;
		cnt /= d;
		std::cout << w << " " << cnt << "\n";
	}else {
		std::cout << -1 << "\n";
	}
}
signed main() {
	std::ios::sync_with_stdio(false);
	std::cin.tie(nullptr);

	int t = 1;
	std::cin >> t;
	while (t--) {
		solve();
	}
	return 0;
}

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1129582.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Vite创建vue3+ts+pinia+vant项目起步流程

pnpm介绍&安装 本质上他是一个包管理工具&#xff0c;和npm/yarn没有区别&#xff0c;主要优势在于 包安装速度极快磁盘空间利用效率高 安装&#xff1a; npm i pnpm -g使用&#xff1a; npm命令pnpm等效npm installpnpm installnpm i axiospnpm add axiosnpm i webpa…

springboo单机多线程高并发防止重复消费的redis方案

springboo单机多线程高并发防止重复消费的redis方案 仅提供方案与测试。 想法&#xff1a;第一次收到userCode时&#xff0c;检查是否在redis中有&#xff0c;如果有&#xff0c;就表明已经消费了&#xff0c;返回抢单失败&#xff1b;否则&#xff0c;就去消费&#xff0c;顺…

EfficientFormerV2:全新的轻量级视觉Transformer

期刊&#xff1a;2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 标题&#xff1a;Rethinking&#xff08;重新审视&#xff09; Vision Transformers&#xff08;ViT&#xff09; for MobileNet Size and Speed&#xff08;MobileNet的规模和速度&#xf…

计算机组成原理-存储器概念

计算机组成原理-存储器 存储系统的基本概念 1.层次结构 可以直接被CPU读取: 高速缓存:cache主存储器: 主存和内存 辅助存储器: 辅存和外存 2.分类 1.按层次结构划分 如上面所示 2.按存储介质 半导体存储器磁表面存储器光存储器 3.按信息可更改性 r/w存储器ROM(只读存储器) 4…

Vue2 + Echarts实现3D地图下钻

一、npm安装组件&#xff1a; "echarts": "5.4.0","echarts-gl": "^2.0.9","element-china-area-data": "^5.0.2", 二、Vue页面 <template><div class"Map3D" id"Map3D" ref"…

Python基础入门例程9-NP9 十六进制数字的大小

目录 描述 输入描述&#xff1a; 输出描述&#xff1a; 示例1 解答&#xff1a; 说明&#xff1a; 描述 计算的世界&#xff0c;除了二进制与十进制&#xff0c;使用最多的就是十六进制了&#xff0c;现在使用input读入一个十六进制的数字&#xff0c;输出它的十进制数字…

30 个常用的 Linux 命令!

作者&#xff1a;JackTian 来源&#xff1a;公众号「杰哥的IT之旅」 ID&#xff1a;Jake_Internet 链接&#xff1a;30 个常用的 Linux 命令&#xff01; 命令 1&#xff1a;last用于显示用户最近登录信息&#xff0c;包括用户名、登录时间、登录来源等信息 单独执行last命令&…

开发直播带货APP:用户体验设计策略

在当今数字化时代&#xff0c;直播带货APP已经成为了电子商务领域的一股重要力量。这种形式的电子商务结合了实时直播和购物&#xff0c;吸引了数百万用户。然而&#xff0c;为了确保直播带货APP的成功&#xff0c;关键在于提供出色的用户体验。本文将探讨开发直播带货APP的用户…

iframe嵌入报表滚动条问题

当在iframe中嵌入报表时&#xff0c;可能会遇到滚动条的问题。下面是一个详细的介绍 1. 了解iframe&#xff1a; - iframe是HTML中的元素&#xff0c;用于在当前页面中嵌入另一个页面。 - 嵌入报表时常使用iframe&#xff0c;以便将报表以独立的方式展示&#xff0c;并与其他页…

MT4教程新手指南:一步步开启你的金融交易之旅!

本文将为您详细介绍如何使用MT4(MetaTrader 4)平台进行金融交易。MT4是全球最受欢迎的在线交易平台之一&#xff0c;它拥有强大的功能&#xff0c;包括图表分析工具、交易执行、订单管理等&#xff0c;可以帮助你更好地理解和参与金融市场。那么&#xff0c;让我们开始吧! **步…

基于正余弦算法的无人机航迹规划-附代码

基于正余弦算法的无人机航迹规划 文章目录 基于正余弦算法的无人机航迹规划1.正余弦搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2 航迹规划 5.参考文献6.Matlab代码 摘要&#xff1a;本文主要介绍利用正余弦算法来优化无人机航迹规划。 1.正余弦…

31一维信号滤波(限幅滤波、中值滤波、均值滤波、递推平均滤波),MATLAB程序已调通,可直接运行。

一维信号滤波&#xff08;限幅滤波、中值滤波、均值滤波、递推平均滤波&#xff09;&#xff0c;MATLAB程序已调通&#xff0c;可直接运行。 31matlab、中值滤波、信号处理 (xiaohongshu.com)

structs2 重构成SpringBoot架构

# 目录 structs2 重构成SpringBoot架构 1.1 structs2架构&#xff1a; 1.2 springboot 架构 1.3 演化要点&#xff1a; 1.基于前端的展示层不需要修改 2.HttpServlet 将会有SpringBoot annotation 来处理 3.构建前置的Structs url 转发器&#xff0c;适配 4.ActionSupport将由…

9篇论文速览股票预测高分经典方案

作为一直以来的烫门&#xff0c;股票预测因其非线性、高度波动性和复杂性等原因&#xff0c;成为了金融量化领域的一大难题。以往的解决方案主要围绕机器学习展开&#xff0c;如今&#xff0c;基于深度学习的股票预测方法有了许多新的突破。 为了帮助大家更深入地了解股票预测…

防止消息丢失与消息重复——Kafka可靠性分析及优化实践

系列文章目录 上手第一关&#xff0c;手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle Kafka是什么&#xff0c;以及如何使用SpringBoot对接Kafka 架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景 Kafka存取原理与实现分析&#xff0c;打破面试难关 防止消息丢失与消息重复——Kafka可…

ToDesk等远程软件连接主机无法更改分辨率 - 解决方案

问题 使用ToDesk等远程软件连接自己的Linux或Windows主机时&#xff0c;若主机已连接显示器&#xff0c;则可通过系统设置更改显示分辨率。但如果主机没有连接显示器或显示器的电源关闭&#xff0c;则无法正常调整分辨率。下文介绍解决方案。 解决方案 方案1&#xff1a;连接…

多跳推理真的可解释吗?10.24

多跳推理真的可解释吗 摘要1 引言2 相关工作2.1 多跳推理2.2 基于规则的推理2.3 可解释性评估 3 基础知识4 基准测试4.1 数据集构建4.2 评估框架4.3 近似可解释性评分4.4 Benchmark with Manual Annotation4.5 使用挖掘规则的基准 实验 摘要 近年来&#xff0c;多跳推理在获取…

BUUCTF wireshark 1

BUUCTF:https://buuoj.cn/challenges 题目描述&#xff1a; 黑客通过wireshark抓到管理员登陆网站的一段流量包&#xff08;管理员的密码即是答案) 密文&#xff1a; 下载附件&#xff0c;解压后得到一个.pcap文件。 解题思路&#xff1a; 1、双击文件&#xff0c;在wires…

测试用例的设计方法(全):边界值分析方法

一.方法简介 1.定义&#xff1a;边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充&#xff0c;这种情况下&#xff0c;其测试用例来自等价类的边界。 2.与等价划分的区别 1)边界值分析不是从某等价类中随便挑…

Mysql主从集群同步延迟问题怎么解决

主从复制 复制过程分为几个步骤&#xff1a; 主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog 从库发起连接&#xff0c;连接到主库。 此时主库创建一个 binlog dump thread&#xff0c;把 binlog 的内容发送到从库。 从库启动之后&#xff0c;创建一个 I/O 线程&#xff…