#P13025. [GCJ 2021 Qualification] Cheating Detection
[GCJ 2021 Qualification] Cheating Detection
Description
100 名玩家正在参加一场包含 10000 道问题的问答锦标赛,玩家编号为 1 至 100。玩家 拥有技能值 ,问题 拥有难度值 。每个技能值和难度值都是从 范围内均匀随机且独立选取的。例如,某个玩家的技能值可能是 2.47853,而某个问题的难度值可能是 -1.4172。
当玩家 尝试回答问题 时,其答对的概率为 ,其中 是 sigmoid 函数:
这里 是自然对数的底(约 2.718...)。注意到对所有 都有 ,因此 始终是有效的概率值。所有答题行为都是随机且独立进行的。
但有一个例外:这些玩家中恰好有一个是作弊者!作弊者是从所有玩家中均匀随机选出的,且与其他选择独立。作弊者的行为如下:在回答每个问题前,他们会抛一枚公平硬币。如果结果为正面,则不作弊并正常答题;如果为反面,则会秘密查阅正确答案并确保答对。形式化地说,他们对每个问题以 0.5 的概率独立决定是否作弊。
锦标赛的结果仅包含每位玩家对每道题目的答题结果(正确或错误)。除了上述描述外,你无法获知任何关于玩家技能值或问题难度的具体信息。
你需要在至少 % 的测试用例中正确识别作弊者。也就是说,在 个测试用例中,你至少要正确判断 个。
Input Format
输入的第一行给出测试用例数量 。第二行给出通过测试所需的正确率 。随后是 个测试用例,每个用例包含 100 行,每行 10000 个字符。第 行的第 个字符为 表示第 名玩家答对了第 题,为 表示答错。
Output Format
对于每个测试用例,输出一行 Case #: ,其中 是测试用例编号(从 1 开始), 是作弊者的编号(玩家编号从 1 开始)。
Use the download button above to view the full sample input.
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Hint
样例说明
注意样例输入使用 和 ,因此不满足任何测试集的限制条件。其样例输出展示了实际的作弊者编号。
数据范围
测试集 1(11 分,可见判定)
测试集 2(20 分,可见判定)
翻译由 DeepSeek V3 完成
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