1031 UVA540 map+queue

本文详细解析了UVA540题目的解题思路,重点在于利用Map进行队友映射,并通过双队列来处理插入和删除操作。文章记录了从理解题意到实现代码的过程。

UVA 540

又是题目读的乱七八糟的题,团体队列的话
啊最重要的还是理解题意
插入时有两种 1.有队友那么插入队友之后,
2.没有队友的话插入队尾
所以问题的关键就是判断有没有队友
队作为一个群体,具有相同的ID编号,即多对一的关系——–多对一的关的话很容易想到Map的吧
(毕竟映射诶)

好的呢判断条件解决啦~
所以我们去执行呀
插入队友之后
和插入队尾
很明显的嘤嘤嘤 这是两个队列呀

还有还有注意——-删除操作——-也要注意删除队列哦~
因此这道题的关键

                       1.用map处理好映射
                       2.有两个队列
                       3.注意逆向操作

整体架构呢就是

======================为什么还是写不出代码啊嘤嘤嘤
刚用stl有点不习惯啊
记住呢
front() empty()什么的后面有括号啊= =编译器各种报错好蠢呀
从re 到 wa 到 pe 折腾了好多次才AC….蠢啊….`

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<map>
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxd = 1005;
int main()
{
    int t, cnt = 0;
    while (cin>>t && t) {
        cout<<"Scenario"<<' '<<'#'<<++cnt<<'\n';

        map<int, int> team;
        for (int i = 0;i<t;i++) {
            int n, x;
            cin >> n;
            while (n--) {
                cin >> x;
                team[x] = i;
            }
        }

        queue<int> q, q2[maxd];

        for (;;) {

            char cmd[10];
            cin >>cmd;
            if (cmd[0] == 'S') break;
            else if (cmd[0] == 'D') {
                int t = q.front();
                cout << q2[t].front() << '\n';
                q2[t].pop();
                if (q2[t].empty())
                    q.pop();
            }
            else  {
                int x;
                cin>>x;
                int t = team[x];
                if (q2[t].empty()) q.push(t);
                q2[t].push(x);
            }
        }
        cout << '\n';
    }
    return 0;
}
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值