* O lucrare excelentă primeşte în jur de $70$ din $100$ de puncte.
* Notele de peste $80$ sunt rezervate lucrărilor demne de publicat într-un jurnal sau la o conferinta, sub forma unui _paper_.
* Convenţiile de examinare recomandă ca în jur de $5%$ dintre lucrări să primeasca o nota în intervalul $80-90$.

* Cea mai mare nota cunoscută nouă este obţinută anul trecut tot de către un roman, lucrare cotată cu $91$ de puncte.

* Cea mai mare nota cunoscută nouă este obţinută anul trecut tot de către un român, lucrare cotată cu $91$ de puncte.

h2. Despre ce e vorba in 'proiectul':https://github.com/Andrei1998/bachelors-thesis de $98$

* Tehnica "Parametric Search", care a apărut în scena programării competiţionale o dată cu problema 'Aliens':https://ioinformatics.org/files/ioi2016problem6.pdf de la IOI $2016$. Tehnica a mai fost folosită ulterior în problema 'Popcorn':problema/popcorn, iar membrii comunităţii au găsit soluţii alternative mai simple ce o folosesc în probleme propuse în trecut: 'Padurari':problema/padurari şi 'Flooow':problema/flooow.
* Optimizarea "<tex>O(nk^2)</tex> devine <tex>O(nk)</tex>", care a apărut pentru prima oară în România o dată cu problema 'Cli':problema/cli. Aceasta este o rafinare a mai cunoscutei "<tex>O(n^3)</tex> devine <tex>O(n^2)</tex>", folosită în probleme precum: 'Politic':problema/politic, 'Purification':problema/purification şi 'Tricolor':problema/tricolor. Dacă nu aţi auzit de acest smen, puteţi citi o superba explicaţie începând cu pagina $22$ de 'aici':http://www.lookingforachallengethebook.com/uploads/1/4/5/5/14555448/preview-_looking_for_a_challenge.pdf (problema Barricades).

* În afara programei de olimpiadă: 'Algoritmul Simplex':https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_programming. Cu toate acestea, problema 'Echilibrare':problema/echilibrare admite o soluţie inedită folosind această tehnică, "black-box" pentru majoritatea. Ce întelegem din asta? Există strânse legături între problemele de flux întâlnite la olimpiada, forma lor matriceala şi problemele lor duale de optimizare. Nu nu, nu o să explic ce am vrut să zic cu asta - să vă provoc şi pe voi puţin!

* În afara programei de olimpiadă: 'Algoritmul Simplex':https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_programming. Cu toate acestea, problema 'Echilibrare':problema/echilibrare admite o soluţie inedită, alternativă, folosind această tehnică; pentru majoritatea elevilor, Simplex nu e mai mult decât un "black-box". _Aside_: Având in vedere soluţia oficială a problemei, ce putem înţelege, sau intui, din acestea? Există strânse legături între problemele de flux întâlnite la olimpiada, forma lor matriceala şi problemele lor duale de optimizare. Nu nu, nu o să explic ce am vrut să zic cu asta - să vă provoc şi pe voi puţin!

Sistemul de vot pe care îl studiem se numeşte Chamberlin-Courant, şi este destul de uşor de descris. Avem $n$ candidaţi şi $m$ alegatori, fiecare alegător exprimându-şi preferinţele prin liste ordonate de preferinţe. Pentu un $k$ dat, scopul este să alegem un comitet câstigător format din $k$ candidaţi, adica unul de **cost minim**. Cum calculăm costul? Pentru fiecare alegător număram candidaţii mai bine văzuţi de către el decât toţi aleşii din comitetul de $k$, şi apoi adunăm la costul total acest număr. De exemplu, dacă primele opţiuni ale tuturor alegătorilor formeaza o mulţime de cel mult $k$ candidaţi, atunci comitetul câstigător va avea cost $0$! Din păcate, problema generală este NP-hard, dar nu este totul pierdut, deoarece în alegeri reale preferinţele candidaţilor nu sunt arbitrare, sau "wrost-case", aşa cum ne obisnuiesc temerarii comisiilor, ci au destul de multa _structură_. În ce sens au structură? Depinde - esenţa este să restrângem domeniul de preferinte suficient de puţin încât să putem înca modela alegerile reale, dar şi suficient de mult încât să putem rezolva problema în timp polinomial. Nu zic mai mult să nu plictisesc!

h2. Ideile pe care voiam să le extragem

Mai întâi, vreau să remarcam ca aceasta lucrare are ca substrat *algoritmica*, şi arată cât de utile ne pot fi cunoştinţele şi skill-urile dobândite pregătindu-ne pentru olimpiade.

Mai întâi, vreau să remarcăm ca aceasta lucrare are ca substrat *algoritmica*, şi arată cât de utile ne pot fi cunoştinţele şi skill-urile dobândite pregătindu-ne pentru olimpiade.

Apoi, ce vreau eu cel mai mult şi mai mult să subliniez este că nota a fost obţinută după un efort uriaş de a explica cât mai bine cum curg ideile una din alta. Nu era suficient să fie clar, trebuia să şi pară natural şirul logic al ideilor prezentate! Acestea au fost posibile după ce ani la rând, Andrei a predat informatica, în cele mai diverse contexte, oricui era pasionat. Experienţa sa în acest domeniu, *implicarea sa în comunitate*, au fost factorii principali, din punctul meu de vedere, care au contribuit la succesul său.