rating

A - Rated for Me Time Limit: 2 sec / Memory Limit: 1024 MB Score : 100 100 points Problem Statement A programming competition site AtCode regularly holds programming contests. The next contest on AtCode is called ABC, which is rated for contestants with ratings less than 1200 1200 . The contest after the ABC is called ARC, which is rated for contestants with ratings less than 2800 2800 . The contest after the ARC is called AGC, which is rated for all contestants. Takahashi's rating on AtCode is R R . What is the next contest rated for him? Constraints 0 ≤ R ≤ 4208 0≤R≤4208 R R is an integer.

E. Connected Components? time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given an undirected graph consisting of n vertices and edges. Instead of giving you the edges that exist in the graph, we give you m unordered pairs ( x ,  y ) such that there is no edge between x and y , and if some pair of vertices is not listed in the input, then there is an edge between these vertices. You have to find the number of connected components in the graph and the size of each component. A connected component is a set of vertices X such

2019余姚培训游记 突然就想写一个... 注意：以下全是胡言乱语的自high，还有很多错别字 Day 0 来的比较早，早上就到了 上午把一本小说看完了，是一个年轻作者的处女作。 我觉得我第一本书一定写的没这位好。 书名：血与变身的异界之旅（SF轻小说） 保证看的最后一本变百了 试着写一写简评？（其实作者第二本书我更喜欢《献给虫姬的交响诗》（这本纯百），要不是两本书世界设定有重合，我应该不会看这本的） 从整体上看，这本书的世界设定比较严谨，力量体系有点偏幻想但是十分的有意思，多视角叙事风格把握的中规中矩，矛盾冲突安排的比较合理，前后伏笔和故事流畅性做的相当好，反派塑造基本达到了及格水平。 个人感觉比较惊喜有 每一小卷故事的流畅性和持续的矛盾激烈冲突，让人很有读下去的欲望，特别的余老总那一卷番外凶器那几十章，顺着读下去，接连的转折与高潮，配合着有趣的力量体系，让人直呼过瘾。 前后大伏笔安排的有理有据，换地图时剧情推进合理（这里主要体现在节奏很快）。主角和反派都不脑残，不圣母，但也有人性（非常难得的） 个人感觉不完美的地方 文字风格有些地方比较稚嫩，有种教课书般的使用日系萌属性，日常感觉是为了温情和日常本身而日常，显得不是那么协调，常常是打完一个副本就日常几章？ 力量体系有趣是有趣，但是有点跨过物理学常识太多了，并不是说这样不能写。但过强的力量除去书上说的用法，应该有更多的用法可能性

学习爬虫之路，必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了，首先我们进入TOP250的界面看看。 可以看到每部电影都有比较全面的简介。其中包括电影名、导演、评分等。 接下来，我们就爬取这些数据，并将这些数据制成EXCEL表格方便查看。 首先，我们用requests库请求一下该网页，并返回他的text格式。 请求并返回成功！ 接下来，我们提取我们所需要的网页元素。 点击“肖申克救赎”的检查元素。 发现它在div class = "hd" -> span class = "title"里，所以我们import beautifulsoup，来定位该元素。 同时，用相同的方法定位电影的评价人数和评分以及短评。 代码如下： soup = BeautifulSoup(res.text, ' html.parser ' ) names = [] scores = [] comments = [] result = [] # 获取电影的所有名字 res_name = soup.find_all( ' div ' ,class_= " hd " ) for i in res_name: a = i.a.span.text names.append(a) # 获取电影的评分 res_scores = soup.find_all( ' span ' ,class_= ' rating_num ' )

入门第一个爬虫一般都是爬这个，实在是太简单。用了 requests 和 bs4 库。 1、检查网页元素，提取所需要的信息并保存。这个用 bs4 就可以，前面的文章中已经有详细的用法阐述。 2、找到下一个 url 地址。本例中有两种方法，一是通过 url 的规则，本例中通过比较发现，只要更改 url 中的 start 参数值就可以；二是通过下一个页的标签获取下一页的 url。代码中采用了第一种方法。 3、判断退出条件，爬虫不可能无限制循环下去。 在这个最简单的示例中，实现以上三步一个爬虫就完成了。简单到不想做其他说明，直接看代码吧。 """ 爬取豆瓣电影Top250 """ import os import re import time import requests from bs4 import BeautifulSoup def download(url, page): print (f " 正在爬取：{url} " ) html = requests.get(url).text # 这里不加text返回<Response [200]> soup = BeautifulSoup(html, ' html.parser ' ) lis = soup.select( " ol li " ) for li in lis: index = li.find( ' em ' ).text

要是有题目FST了就重新写 A 签到 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int T; long long n,k,ans; int main() { cin >> T; while (T-- ) { cin >>n>>k,ans= 0 ; while (n) { ans +=n% k; ans ++,n/= k; } cout <<ans- 1 << endl; } } View Code B 暴力模拟，记得打标记和开long long，注意特判 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N=1e5+ 7 ; int T,top; char str[ 101 ]; ll ans,st[N]; int main() { scanf( " %d " ,& T); st[ 0 ]= 1 ; while (T-- ) { scanf( " %s " ,str); if (str[ 0 ]== ' a ' ) { if (st[top]==- 1 )ans=- 1 ; else ans+= st[top]; if (st[top]==- 1 ||ans>=(1ll<< 32 )){puts( " OVERFLOW!!! " )

P2887 [USACO07NOV]防晒霜Sunscreen 题目描述 To avoid unsightly burns while tanning, each of the C (1 ≤ C ≤ 2500) cows must cover her hide with sunscreen when they're at the beach. Cow i has a minimum and maximum SPF rating (1 ≤ minSPFi ≤ 1,000; minSPFi ≤ maxSPFi ≤ 1,000) that will work. If the SPF rating is too low, the cow suffers sunburn; if the SPF rating is too high, the cow doesn't tan at all........ The cows have a picnic basket with L (1 ≤ L ≤ 2500) bottles of sunscreen lotion, each bottle i with an SPF rating SPFi (1 ≤ SPFi ≤ 1,000). Lotion bottle i can cover coveri cows with lotion. A cow may

高中之前听说过奥赛，不知道是啥。文化课水平还行，人生理想偏向学文，每天思考家国大事。初三寒假参观了一次衡中，正赶上期末考试Day2，不知道东食堂只知道中食堂和西食堂感觉挺高端，宿舍内务不如母校龙泉。毕竟不愿意去糖衣，所以当时就达成了口头招生协议。理科夏令营之前刚经历人生的一连串重大打击魂不守舍，本来可以学完的高一课程也中断了。当时的班主任就是老吕，NOI2016还没开始教练正忙，所以基本见不到人都是隔壁班老陶来管。夏令营好像考得一般， 分最低的一科就是信息 ，但是初中考虑过数理化竞赛估计都不是很适合（没那个脑子更没那个兴趣），又问了健哥生物奥赛需要解剖果断再见，看起来只有信息可以选了。和家长讨论奥赛的事情，告诉他们我只要学了就不可能选择中途退赛，而且很可能一生从事相关行业；他们显然没当回事，估计听都没认真听。最后登记的奥赛意向是信息-信息-信息，夏令营结束后仍旧在痛苦中沉浸了整个暑假，没做什么有意义的事就开学了。 我的第一个班级是763，数生信竞赛班，班主任正是夏令营隔壁班的数奥教练老陶。班上有20个女生，可是学信息的只有两个，我是76310而lyy是76305。班上另一个OIer是我私交甚厚的初中同学myx，其他OIer都不是很熟悉。第一个月很惶然，除了假期里延续来的痛苦也很担心哪里出错，又渴望证明自己又深感现实严峻，只有每次走进日新楼11机房的时候浑身轻松

今天梳理的是底层的应用算法，计算相似度的。这种算法在nlp，推荐系统领域比较常见，其他的地方怎么用就仁者见仁啦～ 相似度算法 算法名称 简单描述 LCS 最长公共子序列 Hamming Distance 汉明距离 Cosine Similarity 余弦相似度算法 Euclidean Distance 欧式距离 Pearson Correlation Coefficient 皮尔逊相关系数 Manhattan Distance 曼哈顿距离 Minkowski Distance 明可夫斯基距离 Jaccard Similarity Jaccard系数 1、欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两点间的距离公式。 3. Python 代码简单实现： def EuclideanDistance(x,y): d = 0 for a,b in zip(x,y): d += (a-b)**2 return d**0.5 4. 使用 numpy 简化： import numpy as np def EuclideanDistance(dataA,dataB): # np.linalg.norm 用于范数计算，默认是二范数，相当于平方和开根号 return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm