rqnoj71 拔河比赛

题目描述

superwyh的学校要举行拔河比赛,为了在赛前锻炼大家,老师决定把班里所有人分为两拨,进行拔河因为为锻炼所以为了避免其中一方的实力过强老师决定以体重来划分队伍,尽

 

量保持两个队伍的体重差最少,因为老师对结果没兴趣,所以只告诉老师最小的体重差是多少就行了。这个受苦受累的任务就交给superwyh了,因为这两天superwyh的后背间谍sjh

 

闹肚子了,所以只好superwyh亲自去调查每个人的体重,但是仅仅知道体重依然难以确定到底如何分配队伍,请各位oier帮助superwyh出出主意。

输入格式第一行为人数(1<=n<=100),从第二行开始是每个人的体重(0<=m<=100)。
输出格式最小体重差。
样例输入

4
10
23
41
12

样例输出
4




动规


/**/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool f[120][1450]={0};//[人数][体重差]
int n;
int w[200];
int main(){
    scanf("%d",&n);
	int i,j;
	for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&w[i]);
	f[0][0]=1;
	for(i=1;i<=n;i++)//决策对象 
	  for(j=0;j<=400;j++)//体重差
	  { 
	  	if(f[i-1][j]){
	  		f[i][abs(j+w[i])]=1;//分在更重的队 
	  		f[i][abs(j-w[i])]=1;//分在更轻的队 
		  }
	  }
	for(i=0;i<=400;i++){//从0开始 
		if(f[n][i]){printf("%d\n",i);break;}
	}
	return 0;
}


### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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