2050编程赛 冰水挑战 HDU 6495

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2050编程赛 冰水挑战 HDOJ 6495

题目地址:https://vjudge.net/problem/HDU-6495

思路:
我们需要维护的是挑战了n个之后剩余体力值,剩余体力值越大越好
dp[N(i)][N(j)],第一个维度,记录当前是第i个挑战,第二个维度记录在当前第i挑战时,对于前1~i个挑战的其中几个是否挑战的情况与之前的情况相比较记录最好的情况。
1.初始化dp[0][0] = C;
2.判断你要挑战第x个时,x-1个挑战是否完成,如果x-1个挑战都无法完成,那么x个挑战无法开始
3.W = min(剩余体力,b) - a;
4.判断W>0?
(1)如果大于零, 比较上个状态(也需要判断上个状态是否能挑战x个)和这个挑战x个的体力剩余
(2) 不大于零 , 无法挑战,记录上个挑战了x个的挑战(也需要判断上个状态是否能挑战x个)
5.对最后一个挑战的dp值进行倒叙遍历,找到第一个体力值>0,及当前下标是最大挑战次数

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define rep(i,j,k) for(int i = (j); i <= (k); i++)
#define per(i,j,k) for(int i = (j); i >= (k); i--)

typedef long long LL;
const int N = 1e3 + 10;
LL dp[N][N];
LL a[N], b[N], c[N];

void init(int n ){
	rep(i, 0, n)rep(j, 0, n) dp[i][j] = 0;
}

int main(){

	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0);

	int T;
	cin >> T;

	rep(x, 1, T){

		int n, C;
		cin >> n >> C;

		init(n);

		rep(i, 1, n) cin >> a[i] >> b[i] >> c[i];

		dp[0][0] = C;//1.初始化dp[0][0] = C;

		rep(i, 1, n){
			dp[i][0] = dp[i - 1][0] + c[i];

			rep(j, 1, i){
				if (dp[i - 1][j - 1] == 0) continue;//2.判断你要挑战第x个时,x-1个挑战是否完成,
				                                   // 如果x-1个挑战都无法完成,那么x个挑战无法开始
				LL W = min(dp[i - 1][j - 1], b[i]) - a[i];//3.W = min(剩余体力,b) - a;
				//(dp[i - 1][j] != 0) * c[i],,如果dp值是0,则判断上个状态是不能挑战x个
				// 那么0 + 0 * c
				if (W > 0) dp[i][j] = max(dp[i - 1][j] + (dp[i - 1][j] != 0)*c[i], W + c[i]);
				else dp[i][j] = dp[i - 1][j] + (dp[i - 1][j] != 0)*c[i];
			}
		}
		//5.对最后一个挑战的dp值进行倒叙遍历,找到第一个体力值>0,及当前下标是最大挑战次数
		per(o, n, 0){
			if (dp[n][o]){
				cout << o << endl;
				break;
			}
		}
	}


	return 0;
}
人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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