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本文探讨了汉诺塔VII问题,介绍了一个特定序列是否为有效移动序列的判断方法。通过实例说明如何判断序列的有效性,适用于N个盘子的汉诺塔问题。

J - *汉诺塔VII
Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u
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Description
n个盘子的汉诺塔问题的最少移动次数是2^n-1,即在移动过程中会产生2^n个系列。由于发生错移产生的系列就增加了,这种错误是放错了柱子,并不会把大盘放到小盘上,即各柱子从下往上的大小仍保持如下关系 :
n=m+p+q
a1>a2>…>am
b1>b2>…>bp
c1>c2>…>cq
ai是A柱上的盘的盘号系列,bi是B柱上的盘的盘号系列, ci是C柱上的盘的盘号系列,最初目标是将A柱上的n个盘子移到C盘. 给出1个系列,判断它是否是在正确的移动中产生的系列.
例1:n=3
3
2
1
是正确的
例2:n=3
3
1
2
是不正确的。
注:对于例2如果目标是将A柱上的n个盘子移到B盘. 则是正确的.

Input
包含多组数据,首先输入T,表示有T组数据.每组数据4行,第1行N是盘子的数目N<=64.
后3行如下
m a1 a2 …am
p b1 b2 …bp
q c1 c2 …cq
N=m+p+q,0<=m<=N,0<=p<=N,0<=q<=N,

Output
对于每组数据,判断它是否是在正确的移动中产生的系列.正确输出true,否则false

Sample Input
6
3
1 3
1 2
1 1
3
1 3
1 1
1 2
6
3 6 5 4
1 1
2 3 2
6
3 6 5 4
2 3 2
1 1
3
1 3
1 2
1 1
20
2 20 17
2 19 18
16 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

Sample Output
true
false
false
false
true
true

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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