贪心:poj 2287 Tian Ji -- The Horse Racing

本文探讨了田忌赛马问题中的贪心算法应用,详细分析了不同情况下马匹速度对比对比赛结果的影响,提出了最优策略,并通过C++代码实现了解决方案。

传送门

田忌赛马,贪心,每次取最好的那种策略,这里坑点就是在田忌(下面用t)最快的马和王(下面用q)最快的马速度相等时候的最优情况。

首先我们确定t最快的马比q最快的马要慢的时候,这时候t注定要输一场,那么就用t最慢的马去输,这是最优情况。

其次我们确定t最快的马比q最快的马还要快的时候,我们就直接比,赢了完事,这是最优情况。

最后我们考虑t和q最快马速度相等的情况:

如果t最慢的马比q最慢的马要快,那我们先比最慢的,当前不考虑。

之后:q最快的马比t最慢的马要快,那么我们就拿最慢的比,因为在最慢比t慢的情况下,我们注定要输一场,那么就拿最慢的去输最快的,那么t留下的就是第二慢去比最慢的马。

之后:如果t最慢的马和q最快的马一样快(数据在扯淡感觉),那么我怎么比都是平局,最快马一样快,最慢马也和最快马一样快,注定这次平局。

结束。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 1005;
int n,a[maxn],b[maxn];
int main(){
	while(~scanf("%d",&n) && n){
		for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]);
		for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&b[i]);
		sort(a,a+n);
		sort(b,b+n);
		int cnt=0,sum=0;
		int qm,tm,tk,qk;//m:最慢 k:最快
		tm = qm = 0;
		tk = qk = n-1;
		while(cnt<n){
			if(b[qk] > a[tk]){
				sum -= 200;
				tm++,qk--,cnt++;
				continue;
			}
			if(b[qk]==a[tk]){
				if(b[qm]<a[tm]){
					qm++,tm++,cnt++,sum+=200;
					continue;
				}
				if(b[qk]>a[tm]){
					qk--,tm++,cnt++,sum-=200;
					continue;
				}else{
					tm++,qk--,cnt++;
				}
				continue;
			}
			if(b[qk]<a[tk]){
				qk--,tk--,cnt++,sum+=200;
				continue; 
			}
		}
		printf("%d\n",sum);
	}
	return 0;
}

 

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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