收拾妥當,沈笑夫拿出,翻到基本數據結構這章,認真研讀這道題目:
第一題:海港
小k是一個海港的海關工作人員,每天都有許多船只到達海港,船上通常有很多來自不同國家的乘客。
小k對這些到達海港的船只非常感興趣,他按照時間記錄下了到達海港的每一艘船只情況;
對于第i艘到達的船,他記錄了這艘船到達的時間ti,船上的乘客數量ki,以及每名乘客的國籍x,x,…,x。
小k統計了n艘船的信息,希望你幫忙計算出以每一艘船到達時間為止的24小時;} catch 前綴和也是行不通的,不能滿足區間減性質。
當數組大小是n這種乘積類型時,可以考慮能不能轉化成一條鏈狀的形式。動態統計答案是一種有效處理多次統計答案的問題的方式。
沈笑夫一邊做題,一邊想,這駕駛學科奧賽,沒有數學和信息學的底子,恐怕還真不行。
這無人駕駛,動不動就是編程、就是程序,就是遠程控制,當然需要數學和信息學知識。
沈笑夫忽然對自己說:
“在未來,不會編程的,都將是文盲。”
什么樣的人會是未來人工智能時代的領袖呢?其實,這個問題的答案很顯然——當然是學過數學、信息學的人!
沈笑夫翻開,看到這一章:
“信息學在年代從數學中分出,但一直與數學相互促進。
正與圖靈獎獲得者roft所說:信息學前30年大量使用離散數學,而現在則離不開隨機數學。
比如,機器學習就是數學與信息學的一個交叉領域。
無人駕駛、智能駕駛,正在大量應用數學建模和信息學技術。
數學、信息學將在目前的‘機器人計劃‘和陸海空‘無人駕駛‘研制中發揮更大作用……
駕駛學科奧賽,離不開數學和信息學!”
沈笑夫心想,看來,自己還得加把油,把數學和信息學底子打扎實!
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