目录 一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 二、解题报告 1、思路分析 2、复杂度 3、代码详解 一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 1875C - Jellyfish and Green Apple 二、解题报告 1、思路分析 n

android studio总是把这些东西改来改去让人十分恼火，IDE本身改来改去就让人无法上手就立即工作，很多时间浪费在IDE和gradle的配置和奇奇怪怪现象的斗智斗勇上，搞Android是真的有点浪费生命。一入此坑深不见底         jellyfish版安卓studio已经无法通过SDK Location找到直接修改的位置了。         打开Settin

创建新项目之后，Gradle Sync和Build都很慢，因为下载Gradle和Maven等工具。 代码默认配置 settings.gradle.kts pluginManagement {repositories {google {content {includeGroupByRegex("com\\.android.*")includeGroupByRegex("com\\.go

01 背景 基因组survey以测序技术为基础，基于小片段文库的低深度测序，通过K-mer分析，快速获得基因组大小、杂合度、重复序列比例等基本信息，为制定该物种的全基因组de novo测序策略提供有效依据。 jellyfish (水母) 是一个用于快速、内存高效地统计DNA中k-mer数量的工具。一个k-mer是长度为k的子字符串，统计所有这样的子字符串的出现次数是许多DNA序列分析中的核心步

Problem - C - Codeforces 题意 : 给n个苹果片, 都是1kg, 有m个人, 每次操作可以选择一个苹果片对半切开, 保证重量对半分, 问最少切几次可以使得m个人得到总重量一样的苹果片 题解 : 方法就是首先尽量分给m个人, 会剩下n%m个苹果片, 如果剩下为0就分完了, 否则就把剩下的苹果片全部对半切, 然后n%=m, 然后如果剩下为0就分完了,否则就把剩下的苹

GenomeScope 2.0是一个可对多倍体基因组数据进行概括性分析的有效工具，其可以将jellyfish或KMC等k-mer分析软件的结果作为输入，并拟合混合模型，对基因组数据进行更深入的挖掘。 一、安装 GenomeScope 2.0的工作依赖于R，且需要安装其依赖包：argparse、minpack.lm。可以使用conda工具进行安装： #安装依赖包conda install -

一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍： 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 参考文献： [1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7 二、多目标水母搜索算法MOJS 多目标水母搜索算法（Multi-Objective Je

Problem - D - Codeforces 题目大意：有一个n个数的数组a，数m初始为0，每次操作可以删除任意一个数，然后m加上那个数，求n次操作和m的最小值 1<=n<=5000；0<=a[i]<=1e9 思路：可以发现，如果我们要删除某个数，那么一定要把所有和这个数相等的数全部删去，这样才能使MEX变小，同时，所有大于MEX的数删去的花费都是0，所以我们每次操作的数的大小都是递减的

题目 t(t<=1e5)组样例，每次给出a,b,c,d,m(0<=a,b,c,d,m<2的30次方) 初始时，(x,y)=(a,b)，每次操作，你可以执行以下四种操作之一 ①x=x&y，&为与 ②x=x|y，|为或 ③y=x^y，^为异或 ④y=y^m，^为异或 求将(x,y)=(c,d)的最小操作数，如果无法实现，输出-1 思路来源 乱搞AC & tanao学弟 题解

题面 分析： 题目最终需要达到MEX位0，也就是从最开始的MEX变成0后m的最小值，可以设 d p i dp_i dpi​表示当前MEX为 i i i时，m的最小值，那么就可以根据前一个状态推出后一个状态，也就是假如当前MEX是 i i i，那么对于1~ i i i之间的 j j j的所有每一种可能的MEX,都会有一个权值对应得到 d p j dp_j dpj​取最小值得到最小的m值，状态转移