HDU4502 吉哥系列故事——临时工计划

Uncertainty-Aware Mean Teacher(UA-MT) 本文提出了一种新的基于不确定性的半监督学习框架(UA-MT),通过额外利用未标记的数据从3D MR图像中分割左心房。具体地说,本文建立了一个教师模型和一个学生模型,学生模型通过最小化标注数据上的分割监督损失和所有输入数据上的与教师模型预测输出的一致性损失进行优化。如果没有未标记输入中的注释,教师模型的预测目标可能不可靠且有噪声。:在估计不确定性 U 的指导下,我们过滤掉相对不可靠**(高不确定性),整个体积** U 的不确定性**是 {u} ∈ RH×W ×D。过滤掉高不确定性的,也就是熵大于某个值的。 阅读详情


题目链接

 

Problem Description
  俗话说一分钱难倒英雄汉,高中几年下来,吉哥已经深深明白了这个道理,因此,新年开始存储一年的个人资金已经成了习惯,不过自从大学之后他不好意思再向大人要压岁钱了,只能把唯一的希望放到自己身上。可是由于时间段的特殊性和自己能力的因素,只能找到些零零碎碎的工作,吉哥想知道怎么安排自己的假期才能获得最多的工资。
  已知吉哥一共有m天的假期,每天的编号从1到m,一共有n份可以做的工作,每份工作都知道起始时间s,终止时间e和对应的工资c,每份工作的起始和终止时间以天为单位(即天数编号),每份工作必须从起始时间做到终止时间才能得到总工资c,且不能存在时间重叠的工作。比如,第1天起始第2天结束的工作不能和第2天起始,第4天结束的工作一起被选定,因为第2天吉哥只能在一个地方工作。
  现在,吉哥想知道怎么安排才能在假期的m天内获得最大的工资数(第m+1天吉哥必须返回学校,m天以后起始或终止的工作是不能完成的)。
 


 

Input
第一行是数据的组数T;每组数据的第一行是2个正整数:假期时间m和可做的工作数n;接下来n行分别有3个正整数描述对应的n个工作的起始时间s,终止时间e,总工资c。

[Technical Specification]
1<=T<=1000
9<m<=100
0<n<=1000
s<=100, e<=100, s<=e
c<=10000
 


 

Output
对于每组数据,输出吉哥可获得的最高工资数。
 


 

Sample Input
  
1 10 5 1 5 100 3 10 10 5 10 100 1 4 2 6 12 266
 


 

Sample Output
  
102
 


 

Source
 


 

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>

int d[2000];

struct Node{
	int s,e,c;
}num[2000],tmp;

int cmp(const void*a,const void *b)
{
	struct Node *x,*y;
	x=(struct Node*)a;	y=(struct Node*)b;
	if(x->s==y->s)
		return x->e-y->e;
	return x->s-y->s;
}

int main()
{
	int T;
	int m,n;
	int i,j;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		memset(d,0,sizeof(d));
		scanf("%d%d",&m,&n);
		
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d%d%d",&num[i].s,&num[i].e,&num[i].c);
		}

		qsort(num+1,n,sizeof(num[0]),cmp);
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(num[i].s>0)
				for(j=num[i].e;j<=m;j++)
					d[j]=d[num[i].s-1]+num[i].c>d[j]?d[num[i].s-1]+num[i].c:d[j];
			else
				for(j=num[i].e;j<=m;j++)
					d[j]=num[i].c>d[j]?num[i].c:d[j];
		}
		printf("%d\n",d[m]);
	}

	return 0;
}


 

 

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Magic_____
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