华为OD机试题本题题解：对称美学题目输入内容输出内容示例一输入输出说明示例二输入输出说明备注编码思路核心知识点Python代码实现代码运行结果使用说明版权说明最近更新的博客华为od2023|什么是华为o
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华为OD清单查看地址：blog.csdn.net/hihell/category_12199275.html本篇题解：最多获得的短信条数题目某云短信厂商，为庆祝国庆，推出充值优惠活动。现在给出客户预算，和优惠售价序列，求最多可获得的短信总条数。输入第一行客户预算M，其中0≤MMM≤10610^6
动态规划-01背包问题新解概述动态规划01背包问题传统思路算法官方递推关系算法2种算法比较概述本文将从一个新的角度来描述和实现01背包问题，以协助对01背包问题以及教材上的算法的彻底理解。新的角度为：传统思路算法，“新”是新在与绝大部分官方算法思路的区别，但是该算法的思路是传统的，传统是指动态规划领域的传统。本文的主体结构：动态规划：简介动态规划问题，因为01背包问题是动态规划中的经典示例之一01背包问题：01背包问题简介传统思路算法：区别于“官方”的算法实现，使用传统的动态规划思想来实现01背包问题，以帮助理解01背包问题的基本实现思想官方递推关系算法：在传统思路算法的基础上，再来理解“官方
问题描述：鸡兔同笼问题。假设共有鸡、兔30只，脚90只，求鸡、兔各有多少只。传统思路，使用暴力测试来枚举所有可能。forjiinrange(0,31): if2*ji+(30-ji)*4==90: print('ji:',ji,'tu:',30-ji)但实际上不需要这么麻烦，我们换个角度来看这个问题：所有鸡、兔听口令，抬起一条腿！再抬起一条腿！现在所有的鸡都目瞪口呆地坐地上了（难道这就是传说中的呆若木鸡？），站着的都是还有两条腿站立的兔子（兔子表示压力也很大），这时站立着的腿的数量的一半是兔子，当然如果得到的数字不是整数则表示无解。代码如下：defdemo(jitu,tui): tu
我正在尝试确定以下代码是否调用了未定义的行为:#includeclassA;voidf(A&f){char*x=reinterpret_cast(&f);for(inti=0;i(newchar[5])f(*a);}我的理解是reinterpret_cast和char*是兼容的，因为标准允许使用char和unsignedchar别名指针(强调我的):Ifaprogramattemptstoaccessthestoredvalueofanobjectthroughanlvalueofotherthanoneofthefollowingtypesthebehaviorisundefined
作为今年AI圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？由于LLM已被证明存在「幻觉」问题，即生成与事实不符的信息，因此利用LLM来做可验证的正确发现是一项挑战。现在，来自GoogleDeepMind的研究团队提出了一种为数学和计算机科学问题搜索解决方案的新方法——FunSearch。FunSearch的工作原理是将预训练的LLM（以计算机代码的形式提供创造性解决方案）与自动「评估器」配对，以防止产生幻觉和错误思路。通过在这两个组件之间来回迭代，最初的解决方案演变成了「新的知识」。相关论文发表在《自然》杂志上
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找鞍点分数14 作者C课程组 单位浙江大学一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序，求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式：输入第一行给出一个正整数n（1≤n≤6）。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。输出格式：输出在一行中按照“行下标列下标”（下标从0开始）的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在，则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1：41741483616120789输出样例1：21输入样例2：21741输出样例2：NONE第一想法是n3次方，后面用了数学知识，搞成On²；#includ
小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。比如这是同一个模型（LLaMa-2-Chat7B）面对同一个用户提问（苏格拉底采用了哪些方法来挑战他那个时代的主流思想？）时输出回答的速度：左边为原算法，耗时18.12s，每秒约35个token；右边为该算法，耗时10.4s，每秒约60个token，明显快了一大截。简单来说，这是一种并行解码算法，名叫“LookaheadDecoding” （前向解码）。它主要利用雅可比（Jacobi）迭代法首次打破自回归解码中的顺序依赖性 （众所周知，当下大模型基本都是基于自回
