其实连按部就班也比想象中难

# A # 题目原文 Kostya has a text sss consisting of nnn words made up of Latin alphabet letters. He also has two strips on which he must write the text. The first strip can hold mmm characters, while the second can hold as many as needed. Kostya must choose a number xxx and write the first xxx words from...

# 运输问题模型 已知有 mmm 个产地 Ai,i=1,2,...,mA_i,i=1,2,...,mAi​,i=1,2,...,m，供应某物资的供应量分别为 ai,i=1,2,...,ma_i,i=1,2,...,mai​,i=1,2,...,m；有 nnn 个销地 Bj,j=1,2,...,nB_j,j=1,2,...,nBj​,j=1,2,...,n，其物资需求量分别为 bj,j=1,2,...,nb_j,j=1,2,...,nbj​,j=1,2,...,n 从 AiA_iAi​ 到 BjB_jBj​ 运输单位物资的运价（单价）为 cijc_{ij}cij​，求总费用最小的运输方案。 设...

# 对偶理论 对称性：对偶问题的对偶是原问题 弱对偶性：若 X‾\overline{X}X 是原问题（特指 maxmaxmax ）的可行解，Y‾\overline{Y}Y 是对偶问题（特指 minminmin ）的可行解，则 CX‾≤Y‾bC \overline{X} \le \overline{Y}bCX≤Yb 无界性：若原问题（对偶问题）为无界解，则其对偶问题（原问题）无可行解 原问题无界解 ⇒\Rightarrow⇒ 对偶问题无可行解 或 对偶问题无界解 ⇒\Rightarrow⇒...

求出一个初始基本可行解，判断其是否最优，若不是最优，再换一个基本可行解并判断，直到得出最优解 / 无最优解 化线性规划模型为标准型，求初始基本可行解，建立初始单纯形表 求检验数并判断，若得到最优解，结束计算，否则进行下一步 基变量，构建新的单纯形表进行迭代 重复步骤二、三，直到得出最优解 / 无最优解 # 判断检验数（针对目标函数求 max，且无人工变量的情况） 所有检验数都满足 σj≤0\sigma_j\le0σj​≤0，得到最优解，其中 若所有非基变量的检验数均小于零，则为唯一最优解 若存在非基变量的检验数为零，则为多重解 若存在检验数...

# 线性规划相关概念 求生产利润最大值 设甲生产 x1x_1x1​ 件，乙生产 x2x_2x2​ 件 决策变量：x1x_1x1​，x2x_2x2​ 目标函数： maxZ = 300x1 + 400x2 约束条件： AAA 材料只有 404040 →\to→ 2x1 + x2 <= 40 BBB 材料只有 303030 →\to→ x1 + 1.5x2 <= 30 决策变量非负 →\to→ x1 >= 0, x2 >= 0 #...

# A 输出 n−1n-1n−1 即可 1234void solve () { cin >> n; cout << n - 1 << endl;} # B 遇到 p 输出 q ，遇到 q 输出 p ， w 保持不变，记得输出前 reversereversereverse 一下整个字符串 123456789101112131415void solve () { string s; cin >> s;...