数位DP HDU 3555

本文通过一个具体的示例介绍了如何使用C++结合动态规划解决特定类型的问题,特别是涉及数字序列处理的情况。代码中使用了多种C++标准库,并定义了一个最大值计算函数来辅助动态规划过程。
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#define MAX 1000005
using namespace std;
int max(int a,int b)
{
    if(a>b)
        return a;
    else return b;
}
int main()
{
    int n,m;
    long long dp[20][3];
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0][0]=1;
    for(int i=1;i<=20;i++)
    {
        dp[i][0]=dp[i-1][0]*10-dp[i-1][1];// xxxx - 49xx
        dp[i][1]=dp[i-1][0];//9xxx 
        dp[i][2]=dp[i-1][2]*10+dp[i-1][1];// x49x  49xx   有49 
    }
    
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        int num[20];
        long long a;int len=1;
        scanf("%lld",&a);
        a++;
        memset(num,0,sizeof(num));
        while(a)
        {
            num[len++]=a%10;
            a/=10;
        }
        
        int flag=0;int last=0;long long sum=0; 
        
        for(int i=len;i>=1;i--)
        {
            sum+=dp[i-1][2]*num[i];//加上
            if(flag)// 开头是49 后面的全是 
            {
                sum+=dp[i-1][0]*num[i];//49xx
            } 
            if(!flag && num[i]>4)//开头不是 49 开头大于4 那么就一定包含 49 
            {
                sum+=dp[i-1][1];//52xx
            } 
            if(last==4 && num[i]==9)//为了49xx 
            {
                flag=1;
            }
            last=num[i];
        }
        printf("%lld\n",sum);
    }
    
    return 0;
}


一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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