codeforces round #772 (div. 2)
时间: 2023-04-24 15:00:37 浏览: 277
好的，Codeforces Round #772 (Div. 2) 是一场由Codeforces主办的在线编程竞赛。
该比赛的比赛链接为：https://codeforces.com/contest/772。
该比赛分为两个级别：Div.1和Div.2。 Div. 1级别通常比Div. 2级别更具挑战性，因此需要更高的排名才能参加。
在比赛期间，参赛者需要在给定的时间内解决一系列编程问题。 问题的难度各不相同，涵盖了许多编程概念，如字符串处理，数据结构，算法和数学。
参赛者可以使用任何编程语言来解决这些问题，但是他们需要确保他们的解决方案在指定的时间限制内运行并产生正确的输出。
比赛结束后，排名前列的参赛者将获得奖励，例如称号、Codeforces积分和虚拟奖金等。
如果你对参加这种类型的比赛感兴趣，你可以在Codeforces的官方网站上注册并参加类似的比赛。
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codeforces round #792 (div. 1 + div. 2) 是 Codeforces 竞赛平台上的一场比赛，包括两个级别：div. 1 和 div. 2。这场比赛通常会有多个问题需要参赛者解决，每个问题都有不同的难度等级。参赛者需要在规定的时间内提交他们的解决方案，然后等待评测结果。最终，根据参赛者的得分和排名，评选出获胜者。
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Bootstrap-select是一个基于Bootstrap框架的jQuery插件，它允许开发者在网页中快速实现一个具有搜索功能的可搜索多选下拉列表。这个插件通常用于提升用户界面中的选择组件体验，使用户能够高效地从一个较大的数据集中筛选出所需的内容。
### 关键知识点
1. **Bootstrap框架**:
Bootstrap-select作为Bootstrap的一个扩展插件，首先需要了解Bootstrap框架的相关知识。Bootstrap是一个流行的前端框架，用于开发响应式和移动优先的项目。它包含了很多预先设计好的组件，比如按钮、表单、导航等，以及一些响应式布局工具。开发者使用Bootstrap可以快速搭建一致的用户界面，并确保在不同设备上的兼容性和一致性。
2. **jQuery技术**:
Bootstrap-select插件是基于jQuery库实现的。jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库，它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互等操作。在使用bootstrap-select之前，需要确保页面已经加载了jQuery库。
3. **多选下拉列表**:
传统的HTML下拉列表（<select>标签）通常只支持单选。而bootstrap-select扩展了这一功能，允许用户在下拉列表中选择多个选项。这对于需要从一个较长列表中选择多个项目的场景特别有用。
4. **搜索功能**:
插件中的另一个重要特性是搜索功能。用户可以通过输入文本实时搜索列表项，这样就不需要滚动庞大的列表来查找特定的选项。这大大提高了用户在处理大量数据时的效率和体验。
5. **响应式设计**:
bootstrap-select插件提供了一个响应式的界面。这意味着它在不同大小的屏幕上都能提供良好的用户体验，不论是大屏幕桌面显示器，还是移动设备。
6. **自定义和扩展**:
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### 具体实现步骤
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bootstrap-select插件适合于多种情况，尤其是以下场景：
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### 总结
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图的优先遍历及其算法实现解析
图的遍历是图论和算法设计中的一项基础任务，它主要用于搜索图中的节点并访问它们。图的遍历可以分为两大类：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表两种，每种方法都有其特定的使用场景和优缺点。此外，处理无向图时，经常会用到最小生成树算法。下面详细介绍这些知识点。
首先，我们来探讨图的两种常见表示方法：
1. 邻接矩阵：
邻接矩阵是一种用二维数组表示图的方法。如果图有n个节点，则邻接矩阵是一个n×n的矩阵，其中matrix[i][j]表示节点i和节点j之间是否有边。如果i和j之间有直接的边，则matrix[i][j]为1（或者边的权重），否则为0。邻接矩阵的空间复杂度为O(n^2)，它能够快速判断任意两个节点之间是否有直接的连接关系，但当图的边稀疏时，会浪费很多空间。
2. 邻接表：
邻接表使用链表数组的结构来表示图，每个节点都有一个链表，链表中存储了所有与该节点相邻的节点。邻接表的空间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数量，E是边的数量。对于稀疏图而言，邻接表比邻接矩阵更加节省空间。
接下来，我们讨论图的深度和广度优先搜索算法：
1. 深度优先搜索（DFS）：
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在图中执行DFS时，算法从一个顶点开始，沿着路径深入到一个节点，直到无法继续前进（即到达一个没有未探索相邻节点的节点），然后回溯到前一个节点，并重复这个过程，直到所有节点都被访问。深度优先搜索一般用递归或栈实现，其特点是可以得到一条从起点到终点的路径。
2. 广度优先搜索（BFS）：
广度优先搜索也是一种遍历或搜索图的算法，其目的是系统地访问图中每一个节点。它从一个节点开始，先访问它的所有邻居，然后对每一个邻居节点，再次访问它们的邻居，依此类推。因此，BFS可以找到两个节点之间的最短路径（最少边的数量）。广度优先搜索通常使用队列实现。
最后，我们来看连通图的最小生成树算法：
1. 最小生成树（MST）：
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Barzilar-Borwein(BB)法，结合非单调线搜索准则(Grippo准则)求解以下无约束优化问题，用python语言
Barzilai-Borwein (BB) 法是一种常用的迭代算法，用于解决无约束优化问题，特别是目标函数的最小化。它特别适合于大规模梯度下降方法，因为它不需要计算Hessian矩阵。BB法的核心思想是通过调整步长来改善传统梯度下降法的收敛速度。这种方法基于每次迭代中梯度矢量方向上的一次二次插值，更新步骤更偏向于局部二阶曲率信息。
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利用udpstream实现UDP数据包流式传输
标题中提到的“udpstream”是一个工具，用于在流上传递UDP数据包。UDP（User Datagram Protocol）是一种无连接的网络通信协议，它允许数据包在网络中传输而不建立任何连接，这使得它比TCP（传输控制协议）更加轻量和快速，但同时也意味着数据包可能会丢失或顺序混乱。
描述中的“UDP端口转发”是一种网络技术，允许将一个网络中的UDP数据包转发到另一个网络或主机。在这个过程中，通常会使用到SSH（Secure Shell）加密通道来确保数据传输的安全。这里演示的是一个具体的命令行示例，用于说明如何通过SSH将远程主机上的UDP数据包转发到本地主机。
在这个命令中：
- `sh -c` 是shell命令，用于执行接下来的字符串作为命令。
- `"udpstream -r 127.0.0.1 53 <&1"` 部分是启动udpstream工具的接收器模式（用 `-r` 选项指定），监听本地主机的53端口（DNS服务常用端口），将所有接收的数据发送到标准输出。
- `|` 是管道符，用于将前一个命令的标准输出作为后一个命令的标准输入。
- `"ssh udpstream -s 8.8.8.8 53 >&0"` 部分是启动一个ssh会话，并在该会话中运行udpstream工具的发件人模式（用 `-s` 选项指定），将从标准输入（即上一个命令的输出）接收的数据包发送到远程主机的53端口（即8.8.8.8的DNS服务端口）。
这个命令的作用是，它将本地主机的53端口上的所有UDP流量，通过SSH通道加密转发到远程主机8.8.8.8的53端口。这样的操作可以在两个主机之间安全地转发非加密的UDP数据包。
标签“C”可能表示udpstream工具是用C语言编写的。C语言以其高效的执行速度和接近硬件操作的能力，是编写网络通信工具的流行选择。
文件名称列表中的“udpstream-master”表示这是一个压缩包文件，可能包含了udpstream工具的源代码或二进制文件以及可能的文档和配置文件。从文件名“master”来看，这可能是一个版本控制（如Git）中的主分支（master），通常用于存放开发中的最新代码。
总结来说，这个知识点涉及了以下几个方面：
1. UDP协议的基础知识及其在网络通信中的应用。
2. UDP端口转发的原理和方法。
3. SSH加密通道在网络安全传输中的作用。
4. Linux命令行中管道符和重定向的使用。
5. C语言在网络编程中的应用。
6. 版本控制中的术语，特别是与Git相关的主分支概念。
对于网络管理员或系统工程师，理解这些概念对于设计和维护网络服务至关重要。此外，对于有志于网络编程的开发者来说，熟悉UDP和SSH等相关技术也是必要的。