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本帖最后由 RyanBern 于 2014-7-21 23:07 编辑
R考场的阅卷已经完成,成绩也已经公布。
这次的活动参与者为10人(比M考场少了一半呢,桑心),根据设定,将取前两名发放额外好人卡+1,下面的表格是得分情况,顺序按照交卷顺序。
姓名 | 第一大题得分 | 第二大题得分 | 第三大题得分 | 附加题得分 | 获得奖励 | @丰聪耳神子 | 30+15+15+30+40 | 50+50+93 | 0(未做) | 0(未做) | 323EXP | @myownroc | 30+15+15+20+55 | 50+30+100 | 75+75+95 | 98(2) | 658EXP+2好人卡 | @恐惧剑刃 | 30+15+15+25+50 | 50+40+30 | 75+75+90 | 50(1) | 545EXP | @kuerlulu | 0(未做) | 0(未做) | 75+40+100 | 50(1) | 265EXP | @satgo1546 | 30+15+15+25+60 | 50+50+100 | 75+75+90 | 0(未做) | 585EXP | @芯☆淡茹水 | 27+15+15+30+57 | 50+45+100 | 75+75+100 | 50(1) | 639EXP+1好人卡 | @无脑之人 | 0(未做) | 0(未做) | 0(未做) | 100(2) | 100EXP+1好人卡 | @冰水金刚 | 30+15+15+25+58 | 50+50+100 | 65+75+60 | 50(3) | 593EXP | @atom0520 | 25+15+15+30+58 | 50+50+100 | 75+75+100 | 0(1) | 593EXP | @无忧谷主幻 | 30+15+15+30+55 | 50+50+90 | 75+60+100 | 0(未做) | 570EXP |
根据规则,前两名追加好人卡1张,他们分别是myownroc 和 芯☆淡茹水。当然参加的人都很努力,在这里谢谢大家了。
注:附加题后面的括号中代表选做的题目号。具体的扣分细则我点评到R考场原帖里面了,有疑问就尽情找我吧。
接下来RB君就很不要脸地对这次考试题进行胡扯了。
首先是先进行一下自我批评。这次出的考卷,题目有的就出的不是特别好。
1.5那个画阴影的题,描述得一点也不清楚,后来在版主双子人的指导下,更改了题干,但是还是不清楚。交上来的答卷的绘画方式跟我想的不太一样。不过satgo1546做得最接近,当然,这个题目大家看到我给出的分数都很高,也算是给大家的补偿吧。
关于3.2题技能消耗物品,依旧没有说清楚。现在想想,这个技能只能是主角技能,敌人是无法使用的。可如果按照参考答案的标准,敌人使用这个技能也会消耗主角的物品。因此这个题目应该加上说明:这是一个主角技能,敌人不可使用。
最后三个附加题,本人是慎重选出的三个难度和复杂度依次增加的题目,可是还是很多考生没有做。是我下手太狠了么?
然后说一下出现的问题:
1.4题那个秒杀敌人的设置,不要考虑脚本了。因为第一大题是数据库操作题,这就提示你仅仅利用数据库即可完成。正确的方法是附加【战斗不能】状态即可。刚开始判卷的时候大家都做对了,可是后面的答卷却不是这样。
2.2题说“调查4次获得2个物品”,这里应该理解为空格四次后就拿到了物品,而不是空格五次。这个我想多数人应该像前一种方式理解吧。
2.3题,水晶小游戏题。这我认为是个比较好的题目。因为大家的做法每个人都不一样。如果用事件的话,比较麻烦,但是也可做到。用脚本的话可以减小编者的工作量,但是需要思考一番。在这里用脚本的话,要注意开关改变的问题。很多人都这样写:- if $game_self_switches[[1,7,'A']] == true
- $game_self_switches[[1,7,'A']] = false
- else
- $game_self_switches[[1,7,'A']] = true
- end
复制代码 说实话用事件的可以这样,但是用脚本的话就没必要这样了吧。(虽然我也是这么写的,打脸)- $game_self_switches[[1,7,'A']] = !$game_self_switches[[1,7,'A']]
复制代码 这样一行就可以了,有一个考生就是这样写的,很好。
3.2题,特技消耗物品的话只需要连一个公共事件就可以了,没必要再动脚本了。
3.3题,图片标题,做出来的都很好,但是有的有小BUG。
另外,大家不要把外挂脚本放上去,我想做个3.1题也没必要放上去FUKI脚本吧,仅仅就是加个正则表达式gsub而已吧,考虑到这是第一次,我就不管了,就这样吧。
最后的最后,放上参考答案和大家期待的(what?)附加题脚本,希望高手能够不吝赐教:
R考场.rar
(250.4 KB, 下载次数: 121)
附加题原题及参考源码:- =begin
- 下面是附加题,多少和算法有点关系,大家可以选择作答。
- 一共有三道题目,答题的时候可以任选一道作答。三个题目的难度不同,因此各自的满分
- 也不一样,请慎重选择。
- 注意,只允许选择一道题作答,如果多答,则按照题号最小的题目进行评判,不考虑其他
- 的题目。因此回答之前要注明所选题号。
- =end
- #=============================================================================
- # 附加题1(猴王问题):本小题满分50分
- #-----------------------------------------------------------------------------
- # 现在考虑 n 只猴子围成一圈,编号 ID 为1,2,3,...,n,顺序为逆时针。现在从ID为1的
- # 猴子开始报数 1 ,按照逆时针顺序,下面的猴子报数2,3,4,...,现在指定一
- # 个数 m,每当有猴子报出数 m 时,它就被淘汰,而它的下一个猴子(仍是按照逆时针
- # 次序)继续从 1 开始报数,如此反复。当最后剩下一只猴子时,这只猴子就被选中当做
- # 猴群的猴王。问题:请写出一个算法,在给定猴子数目 n 和指定的正整数 m 的条件下
- # 求出最后剩下的猴子(猴王)的ID。
- #=============================================================================
- #=============================================================================
- # 本题思路:考虑到猴子们围成一圈,因此可以设计成“循环链表”的模式。定义出猴子
- # 类 Monkey,这个类的属性只有两个,一个是猴子的 ID,另一个是它的下一只猴子。
- # 为了处理问题方便,还定义出“猴子队列”类 Monkey_Queue。制作队列完毕后,开始
- # 循环,逐个剔出被淘汰的猴子。直到队列的长度为1即可。
- #=============================================================================
- module Ex1
- N = 6
- M = 1
- class Monkey
- attr_reader :id # 猴子 ID
- attr_accessor :next_monkey # 下一只猴子
- def initialize(id)
- @id = id
- @next_monkey = nil
- end
- end
- class Monkey_Queue
- attr_reader :size # 当前队列长度
- attr_reader :data # 保存着所有猴子的信息,注意,是所有,而不是当前队列中的
- attr_accessor :current # 当前被操作的猴子
- def initialize(num)
- @size = num
- @data = Array.new(num){|i| Monkey.new(i+1)}
- @data.each_with_index{|monkey, i| monkey.next_monkey = @data[(i+1) % @data.size]}
- @current= @data[0]
- end
- #-------------------------------------------------------------------------
- # 删除一个猴子
- #-------------------------------------------------------------------------
- def delete(monkey)
- # 确保队列长度超过1
- return if @size == 1
- # 找到前驱结点
- pre = @data.find{|member| member.next_monkey == monkey}
- # 重新设置次序(下面那个设置为nil的必要)
- @current= pre.next_monkey = monkey.next_monkey
- monkey.next_monkey = nil
- # 队列长度-1
- @size -= 1
- end
- end
- #---------------------------------------------------------------------------
- # 主函数
- #---------------------------------------------------------------------------
- def self.solve
- # 生成 N 个猴子的环列
- queue = Monkey_Queue.new(N)
- # 循环,直到剩下一只猴子为止
- until queue.size == 1
- # 找到下一只被淘汰的猴子
- (M-1).times do
- queue.current = queue.current.next_monkey
- end
- # 剔除
- queue.delete(queue.current)
- end
- # 显示结果
- p queue.current.id
- end
- end
- #=============================================================================
- # 附加题2(括号匹配问题):本小题满分100分
- #-----------------------------------------------------------------------------
- # 这是一个很经典的问题,写脚本的同学都知道,括号'()'在脚本中起到了很关键的作用
- # ,比如说改变运算顺序,包含方法参数等等。但是,有些书写错误的括号不能通过编译
- # 会发生 Syntax Error,比如说(1 + 2)) + 3,它就多了一个右括号。现在的问题是,
- # 给定一个字符串,能否确定其中所有不能匹配的括号的位置?
- # 为了使得问题更加简单,我们假定字符串中出现的括号只有圆括号'()'一种,方括号
- # 和花括号等其他类别的括号不作考虑。当然,除了括号以外,其它字符(比方说字母
- # 、数字、空格)会出现在表达式中。请设计一个算法,为其中所有不能匹配的括号作
- # 出特殊标记,如果一个左括号没有对应的右括号,则在相应位置输出',如果一个右
- # 括号没有对应的左括号,则在相应位置输出'?'。
- # 例(两边的引号代表字符串,不算内容):
- # Input1: "())"
- # Output1:" ?"
- # Input2: "))(()((((xy))))"
- # Output2:"??$ "
- #=============================================================================
- #=============================================================================
- # 本题思路:考虑现实中我们从左到右的阅读顺序,这里的括号匹配也是同样的道理。
- # 在这里我们只考虑括号的出现时机。从左到右阅读时,如果发现了一个左括号,那么
- # 我们一定要找到与之对应的右括号。如果一开始就发现了个右括号,那么这个括号肯定
- # 是有问题的。如果我们读到左括号,继续向右搜寻,读到了一个右括号,那么这两个
- # 括号就会自然配对,从而消去这两个括号,不作考虑。如果仍然读到左括号,那么我们
- # 就把手头已有的这个括号放弃,暂不考虑,而去为最近的一个左括号寻找右括号。
- # 因此我们可以定义一个栈模型,从左到右依次处理每个字符,处理方式如下:
- # 1.读到一个左括号,入栈。
- # 2.读到一个右括号,观察栈顶部是不是左括号,如果是,则把左括号弹出栈。如果不是
- # 则将此右括号入栈。
- # 3.读到其他字符,跳过。
- # 这样一来,处理完毕后,栈中剩下的所有字符就是无法进行配对的字符,全部弹出,然
- # 后按照索引做标记即可(索引可能需要进行预处理)。
- #=============================================================================
- module Ex2
- INPUT = "))(()((((xy))))"
- class Char_With_Index
- attr_accessor :char # 字符内容
- attr_accessor :index # 索引
- def initialize(char, index)
- @char= char
- @index = index
- end
- end
- def self.solve
- # 预处理,实际上就是为每个字符标上索引,以便于查找
- input = Array.new(INPUT.size){|i| Char_With_Index.new(INPUT[i], i)}
- # 初始化栈
- stack = []
- # 循环,直到所有字符都被处理到
- until input.empty?
- # 拿出一个字符
- ch = input.shift
- # 如果是左括号
- if ch.char.chr == "("
- # 入栈
- stack.push(ch)
- end
- # 如果是右括号
- if ch.char.chr == ")"
- # 栈为空或者栈顶不是左括号
- if stack.empty? || stack[-1].char.chr != "("
- # 入栈
- stack.push(ch)
- else
- # 栈顶元素(一定是左括号)出栈
- stack.pop
- end
- end
- end
- # 输出结果
- output = " " * INPUT.size
- # 替换
- stack.each do |ch|
- ch.char.chr == "(" ? output[ch.index] = "$" : output[ch.index] = "?"
- end
- p output
- end
- end
- #=============================================================================
- # 附加题3(DNA序列比对问题):本小题满分150分
- #-----------------------------------------------------------------------------
- # DNA序列分析现在的应用价值比较大,有了它就可以为生物的同源性提供有力的证据。
- # 这里的DNA序列比对,特指给定两串基因X和Y,我们来比较它们的相似性。但是由于
- # 时间久远,两段DNA可能不完全相同,因此我们要设计一个匹配方式,来将这两个DNA
- # 进行配对。
- # 其中,我们考虑下面两种配对方式
- # 这里,设基因X:AGCCT
- # 设基因Y:ACCG
- #(1)字母——字母:即两个字母相互匹配
- #(2)字母——空位:如果X和Y不等长,那么则要在短的那个基因处插入空格,插入的
- # 空格位置可以任意,但是基因Y的相对次序不可以变。注,也可以在基因X的地方
- # 插入空格,但是也不可以改变基因X的相对次序,若这样做,基因Y就必须插入更
- # 多的空格。
- # 例(下划线_代表空位):
- # 基因X:AGCCT
- # 基因Y:A_CCG
- # 另外一种可能的配对方式为:
- # 基因X:AGCC_T
- # 基因Y:A_CCG_
- # 注:此时Y的最后一位要用空位补齐。
- # 自然,对于一组基因X和Y,配对的方式多种多样,现在我们利用一个打分原则对所有
- # 的配对方式进行评价,现在这个评价方式如下:
- #(1)如果字母和字母进行配对,进行配对的两个字母相同,分数+1
- # 进行配对的两个字母不同,分数-1
- #(2)如果字母和空位进行配对,无论怎么匹配,分数均-1
- # 例如,上面两个例子的配对方式:
- # 基因X:AGCCT
- # 基因Y:A_CCG
- # 五个位置分数为+1,-1,+1,+1,-1,总分为1分
- # 另一种匹配方式:
- # 基因X:AGCC_T
- # 基因Y:A_CCG_
- # 六个位置分数为+1,-1,+1,+1,-1,-1,总分为0分
- # 显然前一种配对方式要好于后一个。
- # 那么,我们的问题自然是,在给定基因X和基因Y,并且在这个打分原则的条件下,
- # 找出得分最高的匹配方式。
- # 在这里,基因X:ATGCCTGA
- # 基因Y:AGCTAA
- #=============================================================================
- #=============================================================================
- # 本题思路:配对的方式多种多样,通过计算(利用斯特林公式)我们可以大概估计出
- # 需要列出的配对方式大概是指数量级。因此穷举定然会十分麻烦。因此我们考虑动态
- # 规划算法。在这里列出一个二维表格F(可以看作二维数组),其中F[i][j]就表示序
- # 列 X 的前 i 个和序列 Y 的前 j 个进行匹配,所能达到的最高得分。因此假设序列
- # X和Y的长度分别为m和n,那么F[m][n]就是我们要求的最高得分。
- # 那么如何计算F[m][n]?这就要用到递推式子。
- # 假设我们要求F[i][j],那么我们应该怎么看呢?
- # 我们看匹配的最后一位(注意,匹配结束后,X和Y可以看作是等长的,不足的位置已
- # 经用空格替代了),它无非有三种情况:
- # (1)序列X的最后一位真正的字母和序列Y添加的空格配对
- # (2)序列X添加的空格和序列Y的左后一位真正的字母配对
- # (3)序列X和序列Y的最后一位真正的字母配对
- # 注意不存在空格和空格配对的情况,因为可以同时删去空格,这样做毫无意义。
- # 我们很容易能找到下面的递推关系:
- # 情况(1):F[i][j] = F[i-1][j] - 1
- # 情况(2):F[i][j] = F[i][j-1] - 1
- # 情况(3):F[i][j] = F[i-1][j-1] + d(i,j)
- # 其中,d(i,j) = 1 when X[i-1] = Y[j-1]
- # d(i,j) = -1 when X[i-1] != Y[j-1]
- # 注意,这里d(i,j)只与i和j有关,而与F无关,这点是非常重要的。
- # 因此我们得到重要的递推公式如下:
- # F[i][j] = [F[i-1][j] - 1,F[i][j-1] - 1, F[i-1][j-1] + d(i,j)].max
- # 初始值的话很容易算,这里就不说了。
- # 当然,要想知道具体匹配方式的话,还需要进行回溯,这是个细节问题,懂的人应该会
- # 处理的。
- #=============================================================================
- module Ex3
- X = "ATGCCTGA"
- Y = "AGCTAA"
- def self.solve
- # 建立最优值表格
- value_table = Table.new(X.size+1, Y.size+1)
- # 建立回溯表格
- # 其中,第三个分量表示沿着X和Y的位移量,可以为-1或0
- # 例如trace_table[i,j,0] = -1,trace_table[i,j,1] = 0表示F[i][j]在
- # F[i-1][j] - 1处达到最大值
- trace_table = Table.new(X.size+1, Y.size+1, 2)
- # 初始化
- (0..X.size).each do |i|
- value_table[i,0] = -i
- trace_table[i,0,0] = -1
- trace_table[i,0,1] = 0
- end
- (0..Y.size).each do |j|
- value_table[0,j] = -j
- trace_table[0,j,0] = 0
- trace_table[0,j,1] = -1
- end
- # 迭代
- (1..X.size).each do |i|
- (1..Y.size).each do |j|
- dij = X[i-1] == Y[j-1] ? 1 : -1
- val1 = value_table[i-1,j] - 1
- val2 = value_table[i,j-1] - 1
- val3 = value_table[i-1,j-1] + dij
- if val1 >= val2 && val1 >= val3
- value_table[i,j] = val1
- trace_table[i,j,0] = -1
- trace_table[i,j,1] = 0
- end
- if val2 >= val1 && val2 >= val3
- value_table[i,j] = val2
- trace_table[i,j,0] = 0
- trace_table[i,j,1] = -1
- end
- if val3 >= val1 && val3 >= val2
- value_table[i,j] = val3
- trace_table[i,j,0] = -1
- trace_table[i,j,1] = -1
- end
- end
- end
- # 回溯
- i = X.size
- j = Y.size
- result_x = ""
- result_y = ""
- until i == 0 && j == 0
- cx = trace_table[i,j,0]
- cy = trace_table[i,j,1]
- if cx == -1
- result_x = X[i-1].chr + result_x
- else
- result_x = "_" + result_x
- end
- if cy == -1
- result_y = Y[j-1].chr + result_y
- else
- result_y = "_" + result_y
- end
- i += cx
- j += cy
- end
- p value_table[X.size,Y.size],result_x,result_y
- end
- end
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