滑雪

【动态规划】练习题-滑雪问题 原题链接-滑雪 题目描述 Michael 喜欢滑雪。这并不奇怪,因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael 想知道在一个区域中最长的滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子: 1 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 ... 阅读详情

题目描述:

Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子
1 2 3 4 5

16 17 18 19 6

15 24 25 20 7

14 23 22 21 8

13 12 11 10 9

一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-…-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。

输入:

输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。

输出:

输出最长区域的长度。

样例输入:

5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9

样例输出:

25

单纯的搜索数据量肯定是有点大,可以考虑记忆化搜索或者说是动态规划
记忆化搜索:

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[105][105];
#define inf 9999999
#include<queue>
int n,m;
int d[1005][1005];
int flag[1005][1005];
int biao[1005][1005];
int visit[1005][1005];
int maxx=0; 
int dx[]={0,0,1,-1};
int dy[]={1,-1,0,0};
int dfs(int x,int y)
{
	if(visit[x][y])
	     return visit[x][y];
	int ret=1;
	for(int i=0;i<4;i++)
	{
		int xx=x+dx[i];
		int yy=y+dy[i];
		if(xx>=0&&xx<n&&yy>=0&&yy<m)
		{
			if(a[xx][yy]<a[x][y])
			{
				ret=max(dfs(xx,yy)+1,ret);
			}
		}
	}
	return visit[x][y]=ret;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	memset(d,0,sizeof(d));
	memset(visit,0,sizeof(visit));
	memset(biao,0,sizeof(biao));
	int i,j;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<m;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
		}
	}
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<m;j++)
		{
			if(biao[i][j]==0)
			{
				maxx=max(dfs(i,j),maxx);
			}
		}
	}
	printf("%d\n",maxx);
	return 0;
}

动态规划:
将所有的较小的高度的长度列出来,然后退出较大的高度

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;
int n,m;
int a[150][150];
int dp[150][150];
int dx[]={1,-1,0,0};
int dy[]={0,0,-1,1};
struct node{
	int x,y,high;
}feng[15000];
bool cmp(node aa,node bb)
{
	return aa.high<bb.high;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	int i,j,k;
	int qq=0;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<m;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
			feng[qq].x=i;
			feng[qq].y=j;
			feng[qq].high=a[i][j];
			dp[i][j]=1;
			qq++;
		}
	}
	sort(feng,feng+qq,cmp);
	int ans=1;
	for(i=0;i<qq;i++)
	{
		int x=feng[i].x;
		int y=feng[i].y;
		for(j=0;j<4;j++)
		{
			int xx=x+dx[j];
			int yy=y+dy[j];
			if(xx>=0&&x<n&&yy>=0&&yy<m&&a[x][y]>a[xx][yy])
			{
				dp[x][y]=max(dp[x][y],dp[xx][yy]+1);
				ans=max(ans,dp[x][y]);
			}
		}
	}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
滑雪计时设备|滑雪比赛记分系统|滑雪比赛计时记分 滑雪计时设备|滑雪比赛记分系统|滑雪比赛计时记分 Microgate滑雪赛事计时系统经过了近三十年的研发和经验积累,已形成一套完整的专业滑雪计时系统。在全世界各大国际赛场上广泛使用,一直为国际雪联FIS、奥组委和世界各国冬季运动管理中心等机构提供专业的技术支持和服务。具有便携、高精度、操作简便、高稳定性等特性,已为全球数百个雪场、体育机构和国家队以及数千场体育赛事提供服务。 Microgate于... 阅读详情

相关推荐

Python制作简单的滑雪小游戏

开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: pygame模块; 以及一些Python自带的模块。 关注公众号:Python学习指南,回复“滑雪”获取相关文件 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。 原理介绍 游戏规则: 玩家通过“AD”键或者“←→”操控前进中的滑雪者,努力避开路上的树,尽量捡到路上的小旗。 如果碰到树,则得分减50,如果捡到小旗子,则得分加10。 逐步实现: Step1:定义精灵类 由于游戏涉及到碰撞检测(滑雪者与树和小旗之间的碰撞),因此我

TA_Python的博客 1779

每日一题(1)——滑雪问题(动态规划)

问题ID:POJ1088 滑雪 Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 62082   Accepted: 22678 Description Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜

Aiphis的博客 3980

STM32与FreeRTOS:基于TIM6的高精度系统时间获取实践

本文详细介绍了在STM32与FreeRTOS环境下,基于TIM6定时器实现高精度系统时间获取的实践方法。通过复用FreeRTOS的TIM6硬件资源,开发者可以高效获取毫秒级和微秒级系统时间,同时解决时间溢出和中断处理等关键问题。文章还提供了CubeMX配置技巧、代码实现及性能优化建议,适用于嵌入式系统开发中的精确时间管理需求。

weixin_29169505的博客 358

滑雪问题

题目要求: Michael 喜欢滑雪。为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,不得不再次走上坡或者等付升降机来载你。Michael 想知道在一个区域中最长的滑坡。 区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。 当且仅当高度减小,一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一。 请设计算法求解以上问题并做分析 主要思路: 因为本题要求最长的滑雪坡的长度,即求一个最长的下降序列,并且只能向上下左右走,并且只能走更低的位置,这样的话,可以用递归DFS搜索每一个点能够下降的最长的长度,这里我定义

simliyzch的博客 1470

宏基因组分析|完整分析流程梳理

今天先从最基础的全流程框架说起,无论是刚接触的萌新,还是想查漏补缺的同行,都能找到有用的信息。

weixin_70911870的博客 3165

DS18B20温度传感器项目实战:从驱动编写到LCD显示,打造你的第一个温控系统

本文详细介绍了如何使用DS18B20温度传感器和LCD1602显示屏构建一个完整的温控系统。从硬件连接、OneWire协议实现到温度数据采集与LCD显示,全面解析了系统整合与工程化实现的关键步骤,帮助开发者快速掌握嵌入式温度监测系统的开发技巧。

weixin_42525328的博客 349

Python滑雪

花了1小时点点赞吧!!!

2401_87849607的博客 321

MS1826A HDMI 多功能视频处理器 HDMI4进1出画面分割芯片

基本介绍 MS1826A 是一款多功能视频处理器,包含 4 路独立 HDMI 音视频输入通道、1 路 HDMI 音视 频输出通道以及 1 路独立可配置为输入或者输出的 SPDIF、I2S 音频信号。支持 4 个独立的字库定 制型 OSD;可处理隔行和逐行视频或者图形输入信号;有四路独立视频播放引擎可支持视频多路 播放。该产品提供了高质量的视频输出,有解隔行输入、视频增强,以及帧率转换的处理能力。 功能特征 视频输入输出  四路独立 HDMI 输入通道  一路 HDMI 输出通道  最高支持 4K@3

qq_45645383的博客 1782

滑雪(洛谷)

这里数据最大是100*100的矩阵,直接dfs递归肯定会超时,所以要用记忆搜索。主函数里遍历每个点作为初始点然后找到路径最长的初始点。再dfs(这里的dfs函数名是fun)中遍历每个方向(上下左右)记录最大路径,并把路径长度记录在一个数组中,再次遇到需要经过该点时直接返回记录的路劲长度。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。后面看了一下动态规划思路,实际上和记忆搜索差不多,先对这些点进行排序。数组的每个数字代表点的高度。事实上,这是最长的一条。

m0_56053705的博客 955

智能车图像处理2-入门级分析1 ---基础扫线

PS :入门级文章适合新手,如果已经有基础可以去看进阶篇文章。

taiyuezyh的博客 7756

微信小程序 - 详细实现随机生成订单号,微信小程序创建订单号思路,不重复订单号生成的方法,小程序自动生成固定规则的订单号流水号(必须是唯一不重复的订单号,生成唯一订单号)详细生成方法,示例代码教程最新

微信小程序,vue2,vue3,订单号,流水号思路,微信小程序 详细实现随机生成订单号(JavaScript),随机生成商户订单号,根据当前时间随机生成流水号或者订单号,微信小程序之商家订单,订单号随机生成器,自动生成固定规则的订单号(前缀+采购日期+6位流水号)微信小程序 生成外卖顺序号,生成订单号或流水号简单方法,实现订单号生成唯一的解决方案,如何按日期生成订单号,14位编号=8位日期(+6位流水号),自动生成订单号(固定+日期+数字),销售订单号自动生成。在微信小程序开发中,详解实现随机生成创建订单号

🏆 前端领域优质创作者 1187

初级滑雪指南

<br />[转]:http://cd.goodcar.cn/10/0122/000086183_1.shtml<br />1. 正确穿戴并熟悉雪具<br />在教练或工作人员帮助下选用合适自己的滑雪靴(自己平时的尺码即可)、滑雪板、滑雪杖,在滑雪场的初级练习场先做热身活动。<br />很多初学者穿上滑雪靴会觉得双脚被箍的很紧,宁愿脚在里面松快一些,到底怎样的滑雪靴合适呢?正确的选择是:合适的靴子的应该是让你的胫骨、脚后跟、脚面被紧握而不感压迫,踝关节要能弯曲,脚趾能活动抓地,总之要让靴子和脚成为一个整体,

ghc_ghc的专栏 2637

软件崩溃时Visual Studio中看不到有效的调用堆栈,使用Windbg动态调试去分析定位

当在Visual Studio中遇到软件崩溃且无法查看详细调用堆栈时,可以使用Windbg进行动态调试去分析定位问题。

dvlinker的技术专栏 1万+

Python小游戏————滑雪小游戏代码开源

Python小游戏————滑雪小游戏代码开源

一起努力共同进步,为了未来一起奋斗吧! 5937

5、模糊风险评估

本文介绍了基于模糊逻辑的风险评估方法,探讨了如何在不确定、不完整信息环境下进行高效的风险分析。文章涵盖了模糊集合与隶属度函数的基本概念、模糊推理系统的流程,并结合犯罪风险、金融风险和医疗诊断等实际案例,展示了模糊风险评估的应用价值和技术细节。此外,还介绍了模糊贝叶斯网络、模糊综合评价等进阶工具与方法,为多领域风险管理提供了理论支持和实践指导。

mango的博客 180

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

POJ 滑雪

滑雪Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KTotal Submissions: 35399 Accepted: 12399DescriptionMichael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升

shamohua的专栏 4563

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

记录一下滑雪教学

滑雪教程 通用基础教程 单板教程 准备动作 找到你的正脚 将滑板倒背着用固定器卡进雪中 拖地或者玩滑板时是那只脚,那只脚就是前脚 上板平地滑行 先穿上自己认为的前脚,然后另一只脚在板后方蹬,幅度不用过大 蹬出去后可以把另一只脚(右脚)放在板子上,溜一会儿 然后换另一只脚感受一下区别,找出得劲儿的那只脚 感受重心并试滑 双脚上板,重心移动,感受板子的反馈 找个稍微带点坡度的路,左脚上去后右脚等一下,动起来后右脚顺势放在板子上 横向下坡 前脚的板刃叫做前刃,后脚的板刃叫做后

qq_43663081的博客 1052

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

单板滑雪入门指南-小白单板滑雪记录

how to snowboarding

叶子常常随风而落,分享博主日常学习和使用的一些技术 1237

单板滑雪进阶

技术文章没写,TM天天写一些没用的。----滑雪篇 去年冬天公司年会去亚布力滑双板,老板给找了个小雪场,出溜玩,没啥意思,摔大趴趴。 今年一个朋友滑双板的,滑得挺六。我想想,还是单板帅点,我要去滑单板。 正好住的对面就是万达室内滑雪场,先去室内把基本的学会,冬天去牛逼的雪场装逼去。 在国庆全国人民大出游的日子,我就窝到家练滑雪。 单板是入门难,进阶简单,双板是入门容易,进阶难。不管了,反

Vampire的博客 4641

【USACO】滑雪课程

滑雪课程贝西去科罗拉多州去滑雪,不过还她不太会玩,只是个能力为 1 的渣渣。贝西从 0 时刻进入滑雪场,一到 T 时刻就必须离开。滑雪场里有 N 条斜坡,第 i 条斜坡滑行一次需要 Di 分钟,要求游客的能力达到 Ci 或以上时才能进入。贝西决心参加一些滑雪课程以提高自己的素质,这样可以在有限的时间内多滑几次坡。滑雪场提供了 S 门课程。第 i 门课的开始时刻为 Mi,持续 Li 分钟,...

anyuhou5582的博客 324

学习单板滑雪心得

冬天到了,适合滑雪。 最近在练单板,分享一下个人学习经验。 找一套完整的基础入门教学视频练习 我在腾讯视频上找了一套完整的教学视频,一共九节课,每节也就几分钟,腾讯视频也不出个分享收藏功能,我只能手动贴链接了 第一课 单板滑雪介绍 单板滑雪介绍 介绍了板子的构成,你习惯的滑雪脚,就和你之前在平地上滑雪一样 第二课 单脚蹬滑与上坡步行 单脚蹬滑与上坡步行 先用一只脚固定在上面,然后另外一只脚蹬滑,慢...

风烟 2032

[USACO09OPEN]滑雪课Ski Lessons

题目描述Farmer John wants to take Bessie skiing in Colorado. Sadly, Bessie is not really a very good skier.Bessie has learned that the ski resort is offering S (0 <= S <= 100) ski classes throughout the da

Gxyhqzt的博客 1149

滑雪总结 --- 双板滑雪

滑雪并不是一件难事,比滑冰,滑板还要安全些,作为冬天的运动,滑雪也能给你带来不一样的快乐那么就让我来进行一个从0开始入门的北京滑雪经验总结: 滑雪并不是一项很高门槛的运动,不需要怀疑自己能否可以,小到小孩子,大到老人都有在滑雪场的风姿,一句话,滑雪的门槛很低。 如果明天去滑雪,今天需要准备哪些? 防水、厚手套:防止摔倒雪化手湿,像雨伞那种料子的手套就可以,贵的可以选择gero-tex技术的 滑雪镜

Zszen John 的 Blog 3403

【DP例题】滑雪

Bessie买了一张地图,地图上显示了N(1

conti123的博客 304
上一篇: Mountain Walking
下一篇: Bomb
大橘为重eleven
博客等级 码龄8年 35粉丝 103原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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