CF#804 A. Find Amir(贪心)

本文探讨了一个有趣的问题:如何以最低的成本遍历n个学校。通过分析票价规律,即从i学校到j学校的票价为(i+j)%(n+1),文章提出了一种策略,通过巧妙选择路径来最小化总费用。
C. Find Amir
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A few years ago Sajjad left his school and register to another one due to security reasons. Now he wishes to find Amir, one of his schoolmates and good friends.

There are n schools numerated from 1 to n. One can travel between each pair of them, to do so, he needs to buy a ticket. The ticker between schools i and j costs  and can be used multiple times. Help Sajjad to find the minimum cost he needs to pay for tickets to visit all schools. He can start and finish in any school.

Input

The first line contains a single integer n (1 ≤ n ≤ 105) — the number of schools.

Output

Print single integer: the minimum cost of tickets needed to visit all schools.

Examples
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2
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0
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10
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4
Note

In the first example we can buy a ticket between the schools that costs .

题意:有 1 ~ n 的 n 个车站,从 i 车站到 j 车站的票价为 ( i + j ) % ( n + 1 ) ,问我们至少要花费多少钱可以遍历所有车站。

思路 :尽量使 i + j == n + 1即可, 例 n = 10 , 我们可以选择 ( 1 , 10 ) ,( 2, 9 ) ,( 3 , 8 ) ,( 4 , 7 ) ,( 5 , 6 ) ,( 2 , 10 ) ,( 3 , 9 ) ,( 4 , 8 ) ,( 5 , 7 ) 易得规律 ans = n / 2 - (( n & 1 ) ? 0 : 1) 。


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 2e5 + 10;
char a[N];
int n;

int main()
{
    while(scanf("%d", &n) == 1)
    {
       int ans = n / 2 - ((n & 1) ? 0 : 1);
       printf("%d\n", ans);
    }
}



胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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