2021cspj复赛题目
时间: 2023-10-03 12:00:42 浏览: 169
2021年CSP金志选拔赛（复赛）的题目有以下几个部分：干草堆、产品抉择、营业税、齿轮。
题目一：干草堆
这道题目要求我们在一个二维网格上模拟干草堆的燃烧过程。其中，每个网格上的干草燃烧后，会将相邻的八个方向上的干草也点燃。我们需要编写一个程序，模拟每个网格上干草的燃烧过程，并最终输出燃烧的总时间。
题目二：产品抉择
这个题目涉及到一个生产企业要决定生产哪种产品，以达到最大利润的问题。企业需要考虑到不同产品的产能、销售价格、生产成本以及市场需求。我们需要设计一个算法，帮助企业做出最优的产品生产决策，并输出最大利润。
题目三：营业税
这道题目给出了一些商家的销售记录和营业税相关的政策。我们需要根据这些信息，计算每个商家需缴纳的营业税额，并输出结果。其中，每个商家要缴纳的税额由销售额和相应的税率来计算。
题目四：齿轮
这个题目要求我们计算两个齿轮之间的传动比。给出了两个齿轮的齿数和转速，我们需要计算它们之间的传动比，并输出结果。同时，我们还需要考虑到两个齿轮的齿数是否匹配，不匹配的话需要输出相应的错误信息。
针对以上四个题目，我们需要分别设计相应的算法和数据结构，使得程序能够正确地解决相应的问题。同时，还需要注意编写规范的代码，合理利用算法优化技巧，以提高程序的效率。通过仔细分析题目要求，进行逐个实现和调试，最终运行程序，获得正确的结果。
相关问题
2022cspj复赛题目
2022CSPJ复赛题目是一个关于编程技能的比赛。该比赛中，选手需要编写一个程序，以实现以下功能：给定一个包含n个正整数的数组，找出数组中的最长递增子序列的长度。
最长递增子序列是指数组中一串连续的元素组成的子数组，且子数组中的元素满足递增的特性。比如，对于数组[1, 2, 3, 5, 4, 7]，最长递增子序列是[1, 2, 3, 5]，它的长度为4。
为了解决这个问题，我会使用动态规划的方法。首先，创建一个长度为n的dp数组，用来记录以每个元素结尾的最长递增子序列的长度。初始化dp数组为1，因为每个元素本身也可以作为长度为1的递增子序列。
然后，从数组的第二个元素开始遍历，对于每个元素，我们需要在其之前的元素中找到比它小的元素，并更新以当前元素结尾的最长递增子序列的长度。具体做法是，逐个比较当前元素与它之前的元素，如果存在比当前元素小的元素，则更新dp数组中对应位置的值为该位置上的最大值加1。
最后，遍历整个dp数组，找到其中的最大值，即为原数组的最长递增子序列的长度。
在代码实现过程中，我会使用循环结构和条件判断语句来完成题目要求。这种方法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。通过使用动态规划的思想，我可以高效地解决这个问题。
近十年CSPJ复赛题目涉及的算法知识点统计分析
### 近十年 CSPJ 复赛题目算法知识统计分析
#### 数据收集与处理
为了提供一份详尽的近十年 CSPJ (中国计算机学会青少年信息学奥林匹克竞赛普及组)复赛题目所涉及的算法知识点及其出现频率的报告，需要先整理并分类历年真题中的核心考点。虽然具体的数据源未直接提及，但通常这类研究会基于官方发布的历届比赛试题以及社区内广泛认可的教学资源。
#### 主要考察的知识点分布
根据过往的趋势观察，在CSP-J复赛阶段重点考查的基础算法和技术包括但不限于：
- **基础数据结构**：数组、链表、栈队列等基本操作的应用[^1]。
- **排序与查找技术**：快速排序、二分查找等经典方法的理解和实现能力[^2]。
- **图论初步**：最短路径问题(Dijkstra/Floyd-Warshall)，最小生成树(Kruskal/Prim)[^3]。
- **动态规划入门**：背包类问题求解思路的学习[^4]。
- **贪心策略应用实例**：如提到的使用最少数量木板覆盖特定区域的问题就是典型例子之一[^5]。
#### 出现频次概览
从长期来看，某些类型的题目更频繁地出现在考试当中：
- 基础数据结构几乎每年都会有所涉猎，形式多样，可能是简单的线性表查询也可能是复杂一点的哈希映射构建。
- 排序与查找同样保持较高曝光度，尤其是在时间效率优化方面的要求日益增加。
- 图论相关内容则呈现出周期性的热点变化趋势；有时侧重于连通性和遍历模式，而另一些时候又转向距离计算或网络流模型。
- 动态规划作为解决多阶段决策过程的有效工具，其重要性不言而喻，尽管难度较大但仍保持着稳定的出镜率。
- 贪心算法因其直观易懂的特点成为初学者接触高级技巧的良好起点，因此也被多次选用为命题素材。
以上总结并非精确统计数据而是基于经验判断得出的大致轮廓，对于想要深入了解某一方面或者准备参赛的同学来说，建议查阅更多具体的历年真题解析资料获取更加细致的信息。
```cpp
// 示例代码片段展示如何读取文件输入输出（来自给定参考资料）
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
freopen("example.in","r",stdin);
freopen("example.out","w",stdout);
int n;
cin>>n;
cout<<52-n;
fclose(stdin);
fclose(stdout);
return 0;
}
```
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美国国际航空交通数据分析报告(1990-2020)
根据给定的信息，我们可以从中提取和分析以下知识点：
1. 数据集概述：
该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”，记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年，这说明它包含了长达30年的时间序列数据，对于进行长期趋势分析非常有价值。
2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容：
- 离港航班信息：记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。
- 航空公司信息：可能包括航空公司代码、名称以及所属国家等。
- 飞机机型信息：如飞机类型、座位容量等，这有助于分析不同机型的使用频率和趋势。
- 航线信息：包括航线的起始和目的国家及城市，对于研究航线网络和优化航班计划具有参考价值。
这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容：
- 航班乘客信息：可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。
- 航班类型：如全客机、全货机或混合型航班，可以分析乘客运输和货物运输的比例。
- 乘客数量：记录了各航班或航线的乘客数量，对于分析航空市场容量和增长趋势很有帮助。
- 飞行里程信息：有助于了解国际间不同航线的长度和飞行距离，为票价设置和燃油成本分析提供数据支持。
这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。
4. 数据分析和应用实例：
- 航空流量分析：通过分析离港航班数据，可以观察到哪些航线最为繁忙，哪些机场的国际航空流量最大，这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。
- 市场研究：乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势，帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。
- 飞机利用率：结合飞机机型和飞行频率信息，可以对特定机型的使用率进行分析，评估飞机维护需求和燃油效率。
- 安全监管：通过对比不同航空公司和航班的安全记录，监管机构可以更有效地评估航空公司的安全性能，并采取必要的监管措施。
5. 技术和方法论：
分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如，可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据，使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据，然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。
通过以上知识点的提取和分析，我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性，它不仅记录了跨越30年的航空交通数据，还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说，这是一个极具价值的数据资源。
统计学视角：深入理解最小二乘法的概率论基础
# 1. 最小二乘法的基本概念
最小二乘法（Least Squares Method, LSM）是统计学和数据分析中广泛使用的一种数学优化技术。其主要目的是通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法最早由高斯提出，但在工程、物理、经济和其他领域中有着广泛的应用。
在本章中，我们将首先了
vscode中使用Codeium
<think>好的，我需要回答用户如何在VSCode中使用Codeium插件的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。用户提供的引用[1]提到了Codeium Chat可以解释代码中的问题，引用[2]提到了在IDEA中的一些问题，可能对VSCode的安装有帮助。用户还提到了安装步骤、基本功能、常见问题等。
首先，我应该分步骤说明安装过程，包括在VSCode扩展商店搜索Codeium并安装。然后，登录部分可能需要用户访问仪表板获取API密钥，引用[2]中提到登录问题，可能需要提醒用户注意网络或权限设置。
接下来是基本功能，比如代码自动补全和Chat功能。引用[1]提到C
UniMoCo：统一框架下的多监督视觉学习方法
在详细解析“unimoco”这个概念之前，我们需要明确几个关键点。首先，“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法，它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次，文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称，即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”，其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后，该框架被官方用PyTorch库实现，并被提供给了研究者和开发者社区。
### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
UniMoCo的概念根植于对比学习的思想，这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本，通过将相似的样本拉近，将不相似的样本推远，从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程，取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。
### 2. MoCo（Momentum Contrast）
UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
在无监督学习场景中，数据样本没有被标记任何类别或标签，算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中，无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练，其目的是让模型学习到数据的基础特征表示，这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。
### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
在全监督学习中，所有的训练样本都有相应的标签，这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系，从输入到输出。在UniMoCo中，全监督学习用于训练阶段，让模型在有明确指示的学习目标下进行优化，学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景，比如图像分类任务。
### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
### 7. 可视化表示学习（Visual Representation Learning）
可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征，并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中，无论是无监督、半监督还是全监督学习，最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示，这些表示可以用于下游任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。
### 8. 标签队列（Label Queue）
UniMoCo通过标签队列维护受监管的标签，这可能意味着对于那些半监督或全监督学习的任务，模型在进行对比学习时，会参考这些来自标签队列的数据。标签队列机制能帮助模型更好地利用有限的标注数据，增强模型的泛化能力。
### 结论
UniMoCo的提出，以及其官方PyTorch实现的发布，将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架，使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效，而且为研究者们提供了一个强力的工具，以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景，为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
【MATLAB算法精讲】：最小二乘法的实现与案例深度分析
# 1. 最小二乘法的基本原理
最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。其核心思想是选择一条曲线，使得所有观察点到这条曲线的距离之和最小。这种方法广泛应用于统计学、信号处理、工程学和经济学等领域，尤其适用于需要通过一组数据点来确定函数参数的情况。
## 1.1 统计学视角下的最小二乘法
在统计学中，最小二乘法经常用于
Idea使用教程+jdk配置
<think>好的，我现在需要回答用户关于IntelliJ IDEA使用教程和JDK配置方法的问题。首先，用户明确提到了参考站内引用中的内容，引用[1]和引用[2]都涉及JDK的配置步骤，但看起来这些引用内容可能来自其他问题或文档，可能与当前问题不完全相关，但用户希望我利用这些信息来组织回答。
首先，我需要确认IntelliJ IDEA配置JDK的基本步骤，并整合用户提供的引用内容。引用[1]提到选择JDK安装根目录，例如D:\develop\Java\jdk-17，这说明配置时需要定位到JDK的主目录。引用[2]则提到了通过New按钮选择JDK版本，并完成项目创建，这部分可能涉及到项目设置