【UOJ】#244. 【UER #7】短路

本文介绍了一道比赛题目,通过使用前缀最小和的概念来优化路径选择,减少电阻消耗。代码实现中利用了C++,并详细展示了如何通过动态更新前缀最小值来计算最优路径的方法。

传送门http://uoj.ac/problem/244

比赛题解里已经相当详细了(考虑前缀最小和)

当需要在一行横着走的时候,如果这行电阻不是前缀最小值的时候,显然在前缀最小值那行走会更好。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#define N 100005

using namespace std;
typedef long long ll;
ll D,ans;
int M,a[N],n;

int main()
{
    scanf("%d",&n);ans=1LL<<61;
    for (int i=0;i<=n;i++) scanf("%d",a+i);M=n+1;
    for (int i=n;i;i--)
    {
        D+=a[M]+a[i];
        ans=min(ans,D*2+(ll)a[i]*(4*i-1));
        if (a[i]<a[M]||M==n+1) M=i;
    }
    printf("%lld",min(ans,(D+a[1]<<1)+a[0]));
}
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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