2016icpc上海Problem L.

博客探讨了2016年ICPC上海赛区Problem L的问题,该问题涉及足球比赛得分情况。小组内4支球队进行6场比赛,胜平分别得3分和1分。根据给定的4个分数,任务是判断是否存在唯一的解。博主采用深度优先搜索(DFS)的方法进行了暴力求解。

链接:https://codeforces.com/gym/101194/attachments

题目大意:踢足球,一个小组有4个队,每个小组比6场,赢一场得3分平一场得1分,给出4个分数,问有没有唯一解,如果有输出Yes如果有多组解输出No如果没有解输出Wrong Scoreboard

题解:用来最笨的dfs打表-_-!!!

#include <iostream> 
#include <cstdio> 
#include <fstream> 
#include <algorithm> 
#include <cmath> 
#include <deque> 
#include <vector> 
#include <queue> 
#include <string> 
#include <cstring> 
#include <map> 
#include <stack> 
#include <set> 
using namespace std;
long long n,t,s,w,p,fl=1,ff=1;
int a[5];
int b[5];
void dfs(int i)
{
	if(fl==0)
	return;
	if(i==5)
	{
		int flag=1;
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(a[j]==b[j])
			continue;
			else
			{
				flag=0;
				break;
			}
		}
		if(flag==1)
		s++;
		return;
	}
	if(a[i]>=10||a[i]==8)
	{
		fl=0;
		return;
	}
	else if(a[i]==9)
	{
		dfs(i+1);
	}
	else if(a[i]==7)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=1;
				dfs(i+1);
				b[j]-=1;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==6)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=3;
				dfs(i+1);
				b[j]-=3;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==5)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=1;
				for(int k=j+1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i)
					continue;
					else
					{
						b[k]+=1;
						dfs(i+1);
						b[k]-=1;
					}
				}
				b[j]-=1;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==4)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=3;
				for(int k=1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i||k==j)
					continue;
					else
					{
						b[k]+=1;
						dfs(i+1);
						b[k]-=1;
					}
				}
				b[j]-=3;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==3)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(i==j)
			continue;
			else
			b[j]+=1;
		}
		dfs(i+1);
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(i==j)
			continue;
			else
			b[j]-=1;
		}
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(i==j)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=3;
				for(int k=j+1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i)
					continue;
					else
					{
						b[k]+=3;
						dfs(i+1);
						b[k]-=3;
					}
				}
				b[j]-=3;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==2)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=3;
				for(int k=1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i||k==j)
					continue;
					else
					{
						b[k]+=1;
					}
				}
				dfs(i+1);
				for(int k=1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i||k==j)
					continue;
					else
					{
						b[k]-=1;
					}
				}
				b[j]-=3;
			}
		}
	}
	else if(a[i]==1)
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(j==i)
			continue;
			else
			{
				b[j]+=1;
				for(int k=1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i||k==j)
					continue;
					else
					{
						b[k]+=3;
					}
				}
				dfs(i+1);
				for(int k=1;k<=4;k++)
				{
					if(k==i||k==j)
					continue;
					else
					{
						b[k]-=3;
					}
				}
				b[j]-=1;
			}
		}
	}
	else
	{
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(i==j)
			continue;
			else
			b[j]+=3;
		}
		dfs(i+1);
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			if(i==j)
			continue;
			else
			b[j]-=3;
		}
	}
	return ;
}
int main()
{
	cin>>t;
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{
		cout<<"Case #"<<i<<": ";
		
		for(int j=1;j<=4;j++)
		{
			cin>>a[j];
		}
		memset(b,-1,sizeof(b));
		sort(a+1,a+5);
		w=0,p=0,s=0,fl=1;
		memset(b,0,sizeof(b));
		dfs(1);
		if(s==0)
		fl=0;
		if(fl==0)
		{
			cout<<"Wrong Scoreboard"<<endl;
		}
		else
		{
			if(s==1)
			cout<<"Yes"<<endl;
			else if(s>=2)
			cout<<"No"<<endl;
		}
		
	}
} 

 

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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