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【HDU】3986 Harry Potter and the Final Battle 最短路

传送门:【HDU】3986 Harry Potter and the Final Battle 题目分析:先求一次最短路,同时记录在最短路上的顶点以及以该顶点为弧尾的最短路上的边。然后枚举删除每一条边,分别求一次最短路,其中最大的即答案。当然不可达输出-1。 测试发现堆优化的dij不如slf优化的spfa。。可能图太稀疏了吧。。。反正我觉得我写的挺搓的了。。。 代码如下:

HDU2771 Stealing Harry Potter\'s Precious(bfs+dfs)

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4771 这道题的题意:求从起点经过所有的Harry's precious所在点的最小步数; 解析:BFS+DFS BFS用来求宝贝和起点这几个点的最短路径(步数)。并用这几个点建图(双向的),然后用dfs()求经过这几个点的最小路径。。刚开始没有想到用dfs()求最短路径。(以为dijkstra)..。。

hdu3987 Harry Potter and the Forbidden Forest 最小割割边最少

题意:给一个n个点构成的有向图,起点为0,终点为n-1。每条边有一个权值,删除一条边的代价为边权。问如何删除使得0和n-1不 联通且代价最小,在这种情况下至少要删除多少条边。 思路:首先保证代价最小,很容易想到是最小割,但是不知怎么保证割边最少= =看了大神博客。。恍然大悟。。模型真是见得 少。。我们设一个较大的值N(N>数据给的最大边数),将边权变成w*N+1,那么最后求得的最大流对N取

hdu 5154 Harry and Magical Computer(拓扑排序)

题目链接:hdu 5154 Harry and Magical Computer #include <cstdio>#include <cstring>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;const int maxn = 105;int N, M, s[maxn], v[maxn];vector<int>

HDU 5067 Harry And Dig Machine(状压dp)

HDU 5067 Harry And Dig Machine 思路:由于点才10个,在加上一个起点,处理出每个点之间的曼哈顿距离,然后用状压dp搞,状态表示为: dp[i][s],表示在i位置,走过的点集合为s的最小代价 代码: #include <cstdio>#include <cstring>#include <cstdlib>#include <algorithm>

《Harry Potter: Puzzles Spells》发布首支官方预告片

--(美国商业资讯)--Zynga Inc. (Nasdaq: ZNGA): 公司: 全球互动娱乐领导者Zynga Inc. (Nasdaq: ZNGA)拥有华纳兄弟互动娱乐(Warner Bros. Interactive Entertainment)官方授权,通过Portkey Games品牌发行产品,Portkey Games以J.K.罗琳(J.K. Rowling)创作的故事为灵感,专

Harry Potter and J.K.Rowling HDU - 3982 (圆与多边形的面积并)

Harry Potter and J.K.Rowling HDU - 3982 题意:半平面交 + 圆与多边形的面积并.   转换成圆与三角形的面积并,分四种情况讨论一下.   1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const double pi = acos(-1.0); 4 const int m

hdu 3982 Harry Potter and J.K.Rowling(半平面交+求凸多边形和圆的面积交)

昨晚到现在,终于A掉,上午在J2EE课上想清楚了,不过下午还是拍着数据才调出来BUG的 = =。。。这水平。。。到区域赛遇到计算几何神题肿么办吧。 这题一看就有思路啊,很裸的思路,先求半平面交(交得的面积是樱桃所在的那个大块块),然后求得的多边形和圆形求交。 1、半平面交的话,需要把线段方向改下,都变成有效区域为樱桃所在区域。 2、有一个坑就是如果切痕都切不到蛋糕,是需要输出1

Who‘s Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs

本文是LLM系列文章,针对《Who’s Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs》的翻译。 哈利波特是谁?LLMs中的近似遗忘 摘要1 引言2 我们方法的描述3 评估方法4 结果5 结论 摘要 大型语言模型(LLM)是在大量的互联网语料库上训练的,这些语料库通常包含受版权保护的内容。这给这些模型的开发人员和用户,以及原始作者和出版商