最少颜料

Windows原生环境配置Tensorflow使用GPU 本文讲解如何在Windows原生环境搭建可调用GPU设备进行计算的Tensorflow2.x环境。 区别于WSL,使用Windows原始环境作为开发环境。 阅读详情
<pre name="code" class="java">有个卖玩具的店里有一种类似颜料盒的东东,颜料盒的颜色种数从3到12不等,每种
颜料有50ml。有一种很特别的颜色叫做灰色,任何一种颜料盒里本来不存在这种颜色,
但是可以用任意3种不同的颜色混合而成。现在你需要N种颜色的颜料盒,并且每种颜
料的需求量也给定,包括灰色,让你求出需要的最少的该颜料盒的个数。

输入:
一行一行的读取数据,每个数据用空格分开,
第一个输入的数是n个所需的非灰色颜色数
接下来是输入n个数,表示每个颜色所需的数量
最后一个输入的数是灰色所需数量

输出:
所需的最小颜色盒数量


测试数据
输入:3 40 95 21 0
输出:2
输入:7 25 60 400 250 0 60 0 500
输出:8
输入:4 90 95 75 95 10
输出:2
输入:4 90 95 75 95 11
输出:3
输入:5 0 0 0 0 0 333
输出:4



import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class 颜料问题 {
	static int Gray=0;
	
	public static void main(String[] args) {
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		while(in.hasNext()){
			int nCase=in.nextInt();
			if(nCase==0)
				break;
			int max=0;
			Integer[] array=new Integer[nCase];
			for(int i=0;i<nCase;i++){
				array[i]=in.nextInt();
			}
			Gray=in.nextInt();
			for(;Gray>0;Gray--){
				Arrays.sort(array);
				array[0]++;
				array[1]++;
				array[2]++;
			}
			for(int i=0;i<nCase;i++){
				if(array[i]>max)
					max=array[i];
			}
			int box=max/50;
			if(box*50<max)
				box++;
			System.out.println(box);
		}		
	}
}

【YOLOv11多模态涨点改进】独家创新首发 | TGRS 2025 | 引入CDFIM跨模态差异特征交互模块,通过差异特征提取和融合增强机制,减少了冗余信息,显著提升了小目标的检测精度,高效涨点改进 🔥本文给大家介绍使用 CDFIM跨模态差异特征交互模块改进 YOLOv11多模态目标检测,通过有效的差异特征提取和增强,显著提升了小目标的检测精度,特别是在复杂背景和低对比度环境下。该模块通过残差加法和通道与空间注意力机制,增强了可见光与红外模态之间的互补特征交互,减少了冗余信息,提高了检测稳定性。尽管提升了特征交互,CDFIM 仍保持轻量化设计,计算开销和参数量较低,适合实时检测应用。总的来说,CDFIM 模块在保留原始模态信息的同时优化了特征融合,有效提高了 YOLO 在多模态目标检测中的鲁棒性和精度 阅读详情

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