【最大匹配】小行星

在N x N的网格中,贝西需要通过最少的射击次数消除所有位于晶格点上的K个小行星。每颗小行星可以通过消除其所在行或列来移除。问题是找出最小的射击次数。这是一个最大匹配问题,可以转换为二分图并寻找最大匹配来解决。

小行星

题目

贝西想以N x N网格(1 <= N <= 500)的形状在危险的小行星场中导航她的飞船。网格包含K个小行星(1 <= K <= 10,000),它们方便地位于网格的晶格点处。

幸运的是,贝茜拥有强大的武器,可以一击就蒸发掉网格中任何给定行或列中的所有小行星,这种武器非常昂贵,因此她希望谨慎使用。字段中,找到贝西需要射击以消除所有小行星的最小射击次数。

输入

第1行:两个整数N和K,以单个空格分隔。
第2…K + 1行:每行包含两个空格分隔的整数R和C(1 <= R,C <= N),分别表示小行星的行和列坐标。

输出

第1行:整数,表示Bessie必须拍摄的最小次数。

输入样例

3 4
1 1
1 3
2 2
3 2

输出样例

2

输入详细信息

下图表示数据,其中“ X”是小行星,“。”。是空白空间:

X  。 X 
。 X  。 
。 X  。 

输出详细信息

Bessie可以越过第1行射击以摧毁(1,1)(1,1)1,1(1,3)(1,3)1,3处的小行星,然后她可以击落第2列以摧毁(2,2)(2,2)2,2

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值