PAT甲1056Mice and Rice队列的应用

本文介绍了一个基于C++实现的老鼠淘汰赛算法,通过队列和结构体来模拟比赛过程,最终确定每只老鼠的排名。程序首先读取老鼠的数量和每轮比赛的队伍数量,然后读取每只老鼠的初始重量和比赛顺序,通过循环和条件判断,找出每轮比赛中的最大重量老鼠进入下一轮,直到决出最后的胜者。

#include<iostream>
#include<queue>

using namespace std;
#define Max_NP 1001

typedef struct Mouse{
	int weight;
	int rank;
}Mouse;

int main()
{
	int NP, NG;
	queue<int> q;
	cin >> NP >> NG;
	Mouse Mice[Max_NP];
	for(int i=0; i<NP; ++i) //读入mouse的初始重量 
	{
		cin >> Mice[i].weight;
	}
	for(int i=0 , t; i<NP; ++i) //rank的次序,读入队列 
	{
		cin >> t;
		q.push(t);
	}
	
	int num, group, max_W, max_Ind;
	while((num = (int)q.size()) > 1) //当队列不为空进行循环 
	{
		group = num / NG + (num % NG == 0? 0:1);//每次循环需要划分的group数 
		for(int i=0; i<group; ++i){
			 max_W = -1;
			 max_Ind = -1;
			 for(int j=0; j<NG && i*NG+j < num; ++j)//这里循环判断很重要易漏
			 {
			 	Mice[q.front()].rank = group + 1;
                                    //第一轮要淘汰的老鼠排名记为group+1 
			 	
			 	if(Mice[q.front()].weight > max_W){
			 		max_Ind = q.front();
			 		max_W = Mice[q.front()].weight;
			 	}
			 	q.pop();
			 }
			 q.push(max_Ind);//每一组中最大的mouse再次入队 
		}
	}
	//此时结束循环后队列中还有最后一个mouse,即为最大的mouse,排名应该设为 1
	Mice[q.front()].rank = 1;
	
	//输出
	cout << Mice[0].rank;
	for(int i=1; i<NP; ++i)
	{
		cout << " " << Mice[i].rank;
	} 
	return 0;
} 

 

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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