qj的招待会

本文概述了AI音视频处理领域的关键技术,包括视频分割、语义识别、自动驾驶、AR、SLAM等,旨在为读者提供全面的了解。

http://acdream.info/problem?pid=1209

qj的招待会

Time Limit: 2000/1000MS (Java/Others)  Memory Limit: 128000/64000KB (Java/Others)
Problem Description

终于,qj不负众望的拿到了爱情。
但是其他村子的人都不相信这个注定孤独一生的孩子居然会拥有爱情,于是都决定到qj所在的村子里去看看是否真的如此。
这时,qj为了(xiu)招(en)待(ai),他就必须得知道他们最早什么时候到,并且是哪个村子的。
qj所在的村子会用'Z'来代表,其他人的村子被标记为'a'..'z'和'A'..'Y',在用大写字母表示的村子中有人,小写字母中则没有。
为了使问题简单化,设定这些人每分钟走1km(喂喂,这可能吗!!!)
他现在很忙,正在和爱情约会中,所以请各位帮帮qj算算吧。

Input

第一行 N表示道路数量(1<= N<=10000),

第2-N+1行 用空格隔开的两个字母和整数代表道路连接的村子与道路的长度(km)(1<=长度<=1000)

Output
输出:最先到达qj村子的村民所在的村子的标记,和这村民需要的时间(min)。
Sample Input
5
A d 6
B d 3
C e 9
d Z 8
e Z 3
Sample Output
B 11
Source

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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