codeforces 56E 多米诺骨牌效应

【yolo】YOLOv8模型导出完全指南:从PT到ONNX及其他格式的完整实践 摘要:本文全面介绍了YOLOv8模型从PT格式导出为ONNX等部署格式的完整流程与最佳实践。重点解析了关键参数(如format、imgsz、simplify)的作用机制,特别强调输入尺寸imgsz会自动继承训练尺寸的特性,并提供了ONNX、TensorRT等格式的典型导出配置方案。文章还总结了常见问题解决办法,推荐使用simplify优化模型性能,同时分享了通过C#实现模型重命名的实用技巧。最后指出"训练决定能力,导出定义接口"的核心原则,帮助开发者高效完成模型部署转换。 阅读详情
BSNY正在玩多米诺骨牌,他将n块多米诺骨牌从左到右排成一行。其中每块多米诺骨牌所在的位置设为x,每块多米诺骨牌高度为h。如果将x位置上的多米诺骨牌向右翻到,它就可以影响[x+1, x+h-1]范围内的所有多米诺骨牌,让他们也翻到,同时这些被翻到的多米诺骨牌还能影响到其他多米诺骨牌,也就是多米诺骨牌效应。
例如现在有4块多米诺骨牌,位置从左到右依次为10 16 18 20,它们的高度依次为10, 5, 2, 5。当翻到16位置上的多米诺骨牌,18和20位置都在范围[16+1, 16+5-1],所以这两块也翻到了,总共翻到了3块。
现在BSNY给出n块多米诺骨牌的位置和高度,问如果向右翻到第i块多米诺骨牌,会有多少多米诺骨牌翻到。
输入
第一行输入n
接下来n行每行输入xi和hi,分别表示第i块多米诺骨牌的位置和高度
输出
输出一行包含n个结果,用空格隔开
第i个结果表示如果向右翻到第i块多米诺骨牌,会有多少多米诺骨牌翻到。
样例输入
4
16 5
20 5
10 10
18 2
样例输出
3 1 4 1
提示
【样例说明】
输入:
4
0 10
1 5
9 10
15 10
输出:
4 1 2 1
【数据规模和约定】

1<=n<=10^5,  -10^8<=xi<=10^8 ,  2<=hi<=10^8   xi都不一样

********************************************************************

solution:相信大家都会n^2的暴力,但这无疑会超时。现在我们的一个瓶颈是:怎么快速计算?那么势必要成片累加。我们可以记录下每个点往后能够连续推倒的数量,只要它在范围内,就可以累加这个值,然后直接跳过已被覆盖的点。这样就可以大大节约时间(虽然仍有一部分常数),考试的时候我也是想到这种边扩展边累加的方法,但是没想到用dp的方式来记录并累加,所以就超了。。。。。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define p1 id<<1
#define p2 id<<1^1
using namespace std;
int n;
int ans[100005];
int tree[450000];
struct ty
{
    int x,h,id,to;
}d[100005];
bool cmp(ty a,ty b)
{
    return a.x<b.x;
}
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&d[i].x,&d[i].h);
        d[i].id=i;
        d[i].to=d[i].x+d[i].h-1;
    }
    sort(d+1,d+n+1,cmp);
    ans[d[n].id]=1;
    for(int i=n-1;i>=1;i--) 
    {
        int last=d[i].to;
        int q=i+1;
        ans[d[i].id]=1;
        while(0==0)
        {
            if(q>n) break;
            if(d[q].x<=last) ans[d[i].id]+=ans[d[q].id];  //为什么不用更新last,因为我在当前点能到的范围之外的点,要是能推倒的话,肯定已经包括在当前范围里的某个点中
            else break;
            q=q+ans[d[q].id];
        }
    }   
    for(int i=1;i<n;i++) cout<<ans[i]<<' ';
    cout<<ans[n]<<endl;
    return 0;
}









js逆向实战:爬取淘宝男装商品 本文介绍了一个淘宝商品数据爬取程序的技术实现方案。该程序通过分析淘宝H5页面接口,实现了商品名称、价格、销量等关键信息的抓取,并支持图片下载功能。核心内容包括:1. 使用Request库发送HTTP请求获取数据;2. 通过逆向分析淘宝的签名算法(MD5加密)生成合法请求;3. 解析JSON数据并提取商品信息;4. 处理分页参数实现多页数据爬取;5. 将数据保存为CSV文件并下载商品图片。程序还实现了反爬虫绕过、错误处理、文件管理等辅助功能,完整展示了从数据采集到存储的全过程。 阅读详情

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