AT3950 [AGC022E] Median Replace

博客内容讲述了如何使用动态规划解决一个字符串操作题目,其中涉及字符'1'和'0'的合并与消除规则。作者通过维护状态转移矩阵,计算在特定条件下合法字符串的方案数,最终得出操作后1的数量大于等于0的数量。代码实现中,博主分享了一段C++代码,虽然自我感觉题目不简单,但仍然尝试以求放松心情。
AT3950 [AGC022E] Median Replace

考虑怎么判断一个串是否合法

如果当前串末尾有两个 0 ,那么再加一个 0 进去显然要把三个 0 合成一个。

所以我们维护的串末尾最多有 2 个 0 。

考虑要加 1 进去,如果当前的末尾是 0 ,显然可以把末尾 0 和这个 1 一起消掉,因为合并后是什么只和前面或者后面一个字符有关了。

这么操作的话,我们维护的串中的所有的 1 一定在 0 前面,否则就可以消掉。

又因为末尾 0 最多有 2 个,那么前面的 1 的个数超过 2 的部分就没有用了。

那么加 1 进去,如果前面已经有两个 1 了,转移的时候状态就不变。

f [ n ] [ i ] [ j ] f[n][i][j] f[n][i][j] 表示有多少种分配问号的方案使得前 n n n 个字符这么操作后有 i i i 个 1, j j j 个 0 。

因为状态数少,直接转移即可。省选前考过一道类似的题,状态数多就要dp套dp2333。

最后合法的就是操作后的串 1 的数量大于等于 0 的数量。(等于是因为字符 0 我们要么合并了要么和 1 抵消了,而有些 1 是被我们直接扔掉了的,所以如果相等时 1 一定是应该大于 0 的个数的

时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

#include <bits/stdc++.h>
#define N 300005
using namespace std;
const int mod=1e9+7;
char s[N];
int n,f[N][3][3],ans;
int main(){
//	freopen("test.in","r",stdin);
	scanf("%s",s+1);
	n=strlen(s+1);
//	cout<<n<<'\n';
	f[0][0][0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=0;j<3;j++){
			for(int k=0;k<3;k++){
				if(!f[i-1][j][k]) continue;
				if(s[i]=='1'||s[i]=='?'){
					if(k==0) (f[i][min(2,j+1)][k]+=f[i-1][j][k])%=mod;
					else (f[i][j][k-1]+=f[i-1][j][k])%=mod;
				}
				if(s[i]=='0'||s[i]=='?'){
					if(k<2) (f[i][j][k+1]+=f[i-1][j][k])%=mod;
					else (f[i][j][1]+=f[i-1][j][k])%=mod;
				}
			}
		}
	}
	for(int j=0;j<3;j++)
		for(int k=0;k<3;k++)
			if(j>=k) (ans+=f[n][j][k])%=mod;
	cout<<ans;
}

一上午被whk的事情整自闭了(太菜了呗呜呜呜呜呜呜

做点简单题放松放松心情

额好像不太简单啊2333

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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