2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组(国赛)解题报告 | 珂学家

2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组(国赛)解题报告 | 珂学家

前言

在这里插入图片描述

题解

2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组(国赛)解题报告

睿抗一如既往的码量大,喜欢阅读理解挖坑,T_T。

T3 应该是最简单,如果去掉匹配串 2 字节的限制,感觉会是一道有趣的题。

在这里插入图片描述

RC-u1 谁拿冠军了?

分值: 15分

考察点:hash表的使用

注意点:明明某一天里,可能存在多个相同操作,需要求其总和,在除 2。

#include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;intmain(){int n, m; cin >> n >> m;int A1, A2, B1, B2, B3; cin >> A1 >> A2 >> B1 >> B2 >> B3;// 利用 array<int, 2> 表示二元组 (d,op) map<array<int,2>,int> ops;for(int i =0; i < n; i++){int d, op; cin >> d >> op; ops[{d, op}]+=1;}// 题意保证 一天最多一个操作 map<int,int> ban;for(int i =0; i < m; i++){int t, op; cin >> t >> op; ban[t]= op;}int sw1 =0, sw2 =0;for(auto[k, cnt]: ops){auto[d, op]= k;// 减半影响的操作if(ban.count(d)&& ban[d]== op){if(op ==1){ sw1 += A1 * cnt; sw2 -= B1 * cnt /2;}elseif(op ==2){ sw2 -= B2 * cnt /2;}elseif(op ==3){ sw1 -= A2 * cnt; sw2 -= B3 * cnt /2;}}else{if(op ==1){ sw1 += A1 * cnt; sw2 -= B1 * cnt;}elseif(op ==2){ sw2 -= B2 * cnt;}elseif(op ==3){ sw1 -= A2 * cnt; sw2 -= B3 * cnt;}}} cout << sw1 <<" "<< sw2 <<"\n";return0;}

RC-u2 理包

分值: 20分

思路:模拟

枚举包裹的空坐标,然后以物品坐标系,以相对偏移向量尝试填充匹配

感觉码量有点大,看起来简单,但写起来稍头痛。

#include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;intmain(){int n, m, q; cin >> n >> m >> q; vector<string>g(n);for(int i =0; i < n; i++){ g[i].resize(m,'.');}while(q-->0){int r, c; cin >> r >> c; vector<string>mat(r);int sy =-1, sx =-1;for(int i =0; i < r; i++){ cin >> mat[i];if(sy ==-1){for(int j =0; j < c; j++){if(mat[i][j]=='*'){ sy = i; sx = j;break;}}}}// 以物品坐标去匹配包裹,oy/ox是相对偏移向量auto check =[&](int oy,int ox)->bool{for(int i =0; i < r; i++){for(int j =0; j < c; j++){if(mat[i][j]=='*'){if(i + oy >=0&& i + oy < n && j + ox >=0&& j + ox < m){if(g[i + oy][j + ox]=='*'){returnfalse;}}else{returnfalse;}}}}returntrue;};// 以物品坐标去填充包裹,oy/ox是相对偏移向量auto fill =[&](int oy,int ox){for(int i =0; i < r; i++){for(int j =0; j < c; j++){if(mat[i][j]=='*'){ g[i + oy][j + ox]='*';}}}};// 从包裹坐标出发,寻找空格去,查询是否放入物品 auto solve =[&](int&ay,int&ax)->bool{for(int i =0; i < n; i++){for(int j =0; j < m; j++){if(g[i][j]=='.'){if(check(i - sy, j - sx)){ ay = i; ax = j;fill(i - sy, j - sx);returntrue;}}}}returnfalse;};int ay =0, ax =0;if(solve(ay, ax)){ cout <<(ay +1)<<" "<<(ax +1)<<"\n";}else{ cout <<-1<<" "<<-1<<"\n";}}return0;}

RC-u3 删除屏蔽词

分值: 25分

思路:模拟+栈

这题限定模式串固定为2,如果为k,那这题就麻烦了。

就是当前字符,以及栈顶元素,是否构成模式串

注意: 需要输出 删除次数,不是最后文本的长度

#include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;intmain(){ string p; string s;getline(cin, p);getline(cin, s);int del =0; stack<char> stk;for(char c: s){// 核心代码,就是这一行if(c == p[1]&&!stk.empty()&& stk.top()== p[0]){ stk.pop(); del++;}else{ stk.push(c);}} string buf;while(!stk.empty()){ buf.push_back(stk.top()); stk.pop();}reverse(buf.begin(), buf.end()); cout << del <<" "<< buf <<"\n";return0;}

RC-u4 穷游

分值: 30分

思路:二分 + dijkstra

可以先确定最小的住宿费用,再求解此基础上的最小时长。

这个套路,在睿抗编程赛中,多次出现。

二分check的核心逻辑是连通性,为了简化代码,可以复用带限制的求时长dijkstra

这样在追求编码效率 和 代码 AC 之间达到一个好的平衡。

#include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;structE{int v, w;E(){}E(int v,int w):v(v),w(w){}};structP{int u, c;P(){}P(int u,int c):u(u),c(c){}};intmain(){int n, m; cin >> n >> m; vector<int>prices(n);for(int&x: prices) cin >> x; vector<vector<E>>g(n);for(int i =0; i < m; i++){int u, v, w; cin >> u >> v >> w; u--; v--; g[u].push_back(E(v, w)); g[v].push_back(E(u, w));}int s, e; cin >> s >> e; s--; e--;auto comp =[](const P&lhs,const P&rhs){return lhs.c > rhs.c;};int inf =0x3f3f3f3f;auto dijkstra =[&](int limit){ vector<int>dp(n, inf); dp[s]=0; priority_queue<P, vector<P>,decltype(comp)>pq(comp); pq.push(P(s,0));while(!pq.empty()){ P p = pq.top(); pq.pop();if(p.c > dp[p.u])continue;// 提前返回if(p.u == e){return p.c;}for(E &e: g[p.u]){if(prices[e.v]> limit)continue;if(dp[e.v]> p.c + e.w){ dp[e.v]= p.c + e.w; pq.push(P(e.v, dp[e.v]));}}}return inf;};int l =0, r =*max_element(prices.begin(), prices.end());// 二分确认最小费用while(l <= r){int mid = l +(r - l)/2;int ret =dijkstra(mid);if(ret != inf){ r = mid -1;}else{ l = mid +1;}}// 再求解最小时长int ret =dijkstra(l); cout << l <<" "<< ret <<"\n";return0;}

RC-u5 工序优化

分值: 30

思路: 动态规划

题目可以归纳如下,更好的理解

定义一个merge操作

  • 第i项可以和第i-1项合并,时间合并,工作时间按第i-1项为准,但需额外消耗 CiC_iCi​
  • 合并可以连续,即 [ia, b]的连续区间可以合并,操作次数为(b - a)次
  • 这个操作为最多 k 次

如何理解呢?

定义把[a, b]连续区间进行合并,则

E[a,b]合并的时间消耗=(∑i=ai=bPi)∗Ta,E[a, b]合并的时间消耗=(\sum_{i=a}^{i=b} P_i) * T_a,E[a,b]合并的时间消耗=(i=a∑i=b​Pi​)∗Ta​,
E[a,b]合并的代价=cost[a,b]=∑i=a+1i=bCiE[a, b]合并的代价= cost[a, b]=\sum_{i=a+1}^{i=b} C_i E[a,b]合并的代价=cost[a,b]=i=a+1∑i=b​Ci​

能理解这个核心的概念后,那个这个 dp 就相对容易解了

  1. 定义状态dp[i][j]为前i项,使用j次merge操作的最小时间/代价dp[i][j] 为前 i 项,使用 j 次merge 操作的最小时间/代价dp[i][j]为前i项,使用j次merge操作的最小时间/代价
  2. 转移方程dp[i+1+s][j+s]=min⁡s∈[0,k−j]dp[i][j]+E[i+1,i+1+s]dp[i + 1 + s][j + s] = \min_{s\in[0, k - j]} { dp[i][j] + E[i + 1, i + 1 + s] }dp[i+1+s][j+s]=s∈[0,k−j]min​dp[i][j]+E[i+1,i+1+s]
  3. 结果ans=min⁡j∈[0,k]dp[n−1][j] ans = \min_{j\in[0, k]} { dp[n - 1][j] } ans=j∈[0,k]min​dp[n−1][j]

时间复杂度为O(n∗k2)O(n*k^2)O(n∗k2)

#include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;constint64_t inf =(int64_t)1e18;structW{int t, p, c;W(){}W(int t,int p,int c):t(t),p(p),c(c){}};structE{int64_t p = inf;int64_t c =0;// 重定义<, + booloperator<(const E&rhs)const{return p != rhs.p ? p < rhs.p : c < rhs.c;} E operator+(const E&rhs)const{return{p+rhs.p, c+rhs.c};}};intmain(){int n, k; cin >> n >> k; vector<W>tasks(n);for(int i =0; i < n; i++){ W &w = tasks[i]; cin >> w.t >> w.p >> w.c;}// 预处理,时间和费用的前缀和 vector<int64_t>pre_p(n +1,0); vector<int64_t>pre_c(n +1,0);for(int i =0; i < n; i++){ pre_p[i +1]= pre_p[i]+ tasks[i].p; pre_c[i +1]= pre_c[i]+ tasks[i].c;}// 定义 dp[i][j], 前i项使用j次操作的最小时间/费用  vector<vector<E>>dp(n,vector<E>(k +1));for(int i =0; i <= k && i < n; i++){ dp[i][i]={(pre_p[i +1]- pre_p[0])* tasks[0].t, pre_c[i +1]- pre_c[1]};}// 刷表for(int i =0; i < n; i++){for(int j =0; j <= k; j++){for(int s =0; s + j <= k && i + s +1< n; s++){ E tmp ={(pre_p[i + s +2]- pre_p[i +1])* tasks[i +1].t, pre_c[i + s +2]- pre_c[i +2]}; E tmp2 = dp[i][j]+ tmp;if(tmp2 < dp[i + s +1][j+s]){ dp[i + s +1][j + s]= tmp2;}}}} E ans ={inf,0};for(int i =0; i <= k; i++){if(dp[n -1][i]< ans){ ans = dp[n -1][i];}} cout << ans.p <<" "<< ans.c <<"\n";return0;}

写在最后

在这里插入图片描述

Read more

5分钟快速上手WebVOWL:本体可视化完整指南

5分钟快速上手WebVOWL:本体可视化完整指南 【免费下载链接】WebVOWLVisualizing ontologies on the Web 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WebVOWL WebVOWL是一个强大的开源工具,专门用于在网页上可视化本体(Ontologies),能够将复杂的RDF和OWL数据转换为直观的图形化表示。无论你是语义网研究者、数据科学家还是本体工程师,这个本体可视化工具都能帮助你更好地理解和分析本体结构,提升数据洞察能力。 🚀 准备工作:系统环境检查 在开始安装WebVOWL之前,请确保你的系统已经安装了以下必备软件: * Node.js (版本12或更高) - JavaScript运行时环境 * Git - 版本控制工具 你可以通过以下命令检查是否已安装: node --version git --version 📥 项目获取与安装 1. 克隆项目仓库 首先需要获取WebVOWL的源代码: git clone https://gitcode.com/

用Qwen3Guard-Gen-WEB做AI伦理防火墙,真实体验分享

用Qwen3Guard-Gen-WEB做AI伦理防火墙,真实体验分享 最近在给一个面向青少年的AI写作助手做内容安全加固时,我第一次把 Qwen3Guard-Gen-WEB 镜像拉进测试环境。没有写一行推理代码,没配任何API密钥,从点击“部署”到在网页里粘贴第一段待检文本,全程不到90秒——而它给出的第一条判断是:“该段落含未加引号的网络流行语‘绝绝子’,在教育场景中可能削弱语言规范性,属‘有争议’级别,建议替换为标准表达。” 那一刻我意识到:这真的不是又一个“安全插件”,而是一套能听懂语境、会讲道理、还带翻译功能的AI伦理守门人。 它不拦你说话,但会认真告诉你——哪句话该斟酌,哪句该重写,哪句根本不能发。 1. 这不是审核工具,是能对话的安全顾问 1.1 它和你用过的所有审核系统都不一样 过去我们接触的安全模型,大多像一位沉默的安检员:你递上一段文字,它只回你一个红/黄/绿灯。Qwen3Guard-Gen-WEB 则完全不同——它打开网页界面后,第一眼看到的不是输入框,而是一句温和的提示: “请粘贴需要评估的文本(支持中、

Spring MVC 全面详解(Java 主流 Web 开发框架)

Spring MVC 全面详解(Java 主流 Web 开发框架) 一、Spring MVC 是什么 & 定位 Spring MVC 是 Spring Framework 框架的核心模块之一,是一款基于MVC 设计模式的轻量级 Java Web 开发框架,也是目前 Java 后端主流的 Web 开发技术(没有之一)。 价值:简化 Java Web 开发,将 Web 开发中的「请求接收、参数封装、业务处理、响应返回」等流程标准化、解耦化; 理念:遵循 约定优于配置 + 面向接口编程,兼顾灵活性和开发效率; 特性:

字节全员涨薪 35%,L3 年薪 150 万:前端人的“贫富差距”,正在被马太效应彻底拉大...

字节全员涨薪 35%,L3 年薪 150 万:前端人的“贫富差距”,正在被马太效应彻底拉大...

大家好,我是 Sunday。 昨天是 12 月 19 号,周五。原本应该是一个等待放假的好日子😂。但是!整个互联网圈子,尤其是技术圈,被一封邮件彻底炸醒了。 相信大家在群里、朋友圈里都刷屏了:字节跳动全员涨薪。 说实话,当看到这个消息的时候,我就在想:“我当年咋没遇到这么好的时候啊?” 现在很多同学总在说“寒冬”,总在说“降本增效”,总觉得大环境不行了。但字节跳动反手就给了这个观点一记响亮的耳光: 薪资投入提升 35%,调薪投入提升 1.5 倍,L3 职级(原 2-2,大致相当于之前的 阿里 P7)年薪拉高到 90w-150w。 这说明了什么? 这说明,这个行业从来就不缺钱,缺的是值得这笔钱的人。 今天这篇文章,我想把那些新闻通稿撇在一边,单纯从一个技术人、一个教育者的角度,