POJ 3186 Treats for the Cows

本文介绍了一种区间动态规划算法的应用实例,通过一个具体问题展示了如何使用动态规划解决区间选择问题。详细阐述了状态定义、状态转移方程及其实现代码。

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第一个区间dp

思路 :  我们从中间开始拿,作为年份是n的情况一直到1

dp[ i ] [ j ] 代表从第i件拿到第j件的最优解,状态转移方程 

dp[i][i+len] = max( (n-len)*d[i] + dp[i+1][i+len] , (n-len)*d[i+len] + dp[i][i+len-1] );


#include <iostream>

using namespace std;

int dp[2020][2020]; 
int d[2020]; 
int main()
{
	int n; 
	cin>>n; 
	for ( int i=1; i<=n; i++ ) {
		cin>>d[i]; 
		dp[i][i] = d[i]*n; 
	}
	for ( int len=1; len<n; len++ ) {
		for ( int i=1; i<=n-len; i++ ){
			dp[i][i+len] = max( (n-len)*d[i] + dp[i+1][i+len] , (n-len)*d[i+len] + dp[i][i+len-1] ); 
		}
	}
	cout<<dp[1][n]<<endl; 
	return 0; 
}

i] + dp[i+1][i+len] , (n-len)*d[i+len] + dp[i][i+len-1] );

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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