题解 | #宙天#

宙天

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/120563/A

这是关于B,J题的个人想法

B

直接暴力枚举所有数对,核心逻辑是:

  1. 对每组测试数据,读入数组;
  2. 用双重循环遍历所有“位置不同的元素对”( j 从 0 到 n-1 , p 从 j+1 到 n-1 );
  3. 对每个数对,调用 gcd 函数判断最大公约数是否大于 1,若找到第一个满足条件的数对则输出并终止循环;
  4. 若遍历完所有数对都没找到,则输出 -1 。

代码展示

#include<vector>
using namespace std;
long long gcd(long long a, long long b){
    a=llabs(a); 
    b=llabs(b);
    while (b != 0) {
        long long temp=a%b;
        a=b;
        b=temp;
    }
    return a;
}
bool AC(long long a,long long b){
    return gcd(a,b)>1;
}
int main(){
    int T;
    cin>>T;
    for(int i=1; i<=T;i++) {
        int n;
        cin>>n;
        vector<long long> a(n);
        for(int m = 0; m < n; m++) {
            cin>>a[m];
        }
        bool found=false;  
        for (int j=0;j<n; j++) {
            if (found) break;
            for (int p=j+1;p<n;p++) {
                if (AC(a[j], a[p])) {
                    cout << a[j] << " " << a[p] << endl;
                    found = true;
                    break; 
                }
            }
        }
        if (!found) {
            cout << -1 << endl;
        }
    }
    return 0;
}

J

预处理完全二叉树每一层的节点数和层的最大节点编号,然后通过查询节点编号所在的层,直接返回该层的节点数

  1. 预处理层信息( ve 的构建) 完全二叉树的层具有以下性质:
  • 第 d 层(深度为 d )的理论最大节点数是 2^d (根深度为 0,第 0 层节点数为 2^0=1 ,第 1 层为 2^1=2 ,以此类推);
  • 最后一层的节点数可能不足 2^d (因为完全二叉树最后一层节点集中在左侧)。

通过循环预处理每一层的信息:

  • t 初始为 1 (第 0 层的理论最大节点数 2^0 ),每次循环 t <<= 1 (即 t = t \times 2 ,对应下一层的理论最大节点数);
  • 每一层的实际节点数是 min(n, t) (如果剩余节点数 n 超过当前层的理论最大节点数 t ,则该层节点数为 t ;否则为剩余节点数 n );
  • 每一层的最大节点编号是 t * 2 - 1 (例如:第 0 层最大编号是 1 \times 2 -1 =1 ;第 1 层最大编号是 2 \times 2 -1=3 ;第 2 层是 4 \times 2 -1=7 ,以此类推,这是完全二叉树层的最大节点编号规律);
  • 将每一层的「实际节点数」和「层最大编号」存入 ve ,同时 n -= t 减少剩余节点数,直到 n 为 0。
  1. 处理查

对于每个查询节点 x :

  • 遍历 ve 中的每一层,判断 x 是否小于等于当前层的「最大节点编号」;
  • 若满足,则当前层的「实际节点数」就是与 x 同深度的节点数,输出该值并终止循环。

代码展示

using namespace std;
int main(){
    int T;
    cin >> T;
    while(T--){
        long long n = 0ll;
        int q;
        cin >> n >> q;
        vector<array<long long, 2>> ve;
        for(long long t = 1ll; n > 0; t <<= 1){
            ve.push_back({min(n, t), t * 2 - 1});
            n -= t;
        }
        while(q--){
            long long x = 0ll;
            cin >> x;
            for(int i = 0; i < ve.size(); i++){
                long long l = ve[i][0];
                long long r = ve[i][1];
                if(x <= r){
                    cout << l << endl;
                    break;
                }
            }
        }
    }
}
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01-30 16:13
浙江大学 Java
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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