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本文探讨了利用动态规划解决特定人数入住问题的方法,重点在于初始条件的设定和算法实现细节,通过实例展示了如何高效求解此类问题。

DP,n个人入住,每间房最少住5个人,问有几种入住的方法。跟硬币题差不多,主要是注意初始的地方,一开始输出总是比标准答案小,想了好久

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int> v;

typedef long long LL;
LL f[101][101];//f[i][j]总共i个人,由前j种每房间可能入住的总人数组成的方案数 
LL dp(int n)
{
	memset(f,0,sizeof(f));
	for(int i = 0;i<n-4;++i)
		f[0][i]=1;//这里如果不初始为1就会WA 
	for(int i = 5;i<=n;++i)
	{
		if(i%5==0)f[i][0] = 1;
	}
	for(int i = 5;i<=n;++i)
	{
		for(int j = 1;j<n-4;++j)
		{
			for(int k = 0;i-k*v[j]>=0;++k)
				f[i][j]+=f[i-k*v[j]][j-1];
		}
	} 
	return f[n][n-5];
}

void print(int n)
{
	for(int i = 0;i<=n;++i)
	{
		for(int j = 0;j<n-4;++j)
		{
			cout<<f[i][j]<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}
}

int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	for(int i = 5;i<=n;++i)
	{
		v.push_back(i);
	}
	printf("%d\n",dp(n));
	return 0;
}


胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集1441张、验证集167张、测试集172张,总计1780张图片 • 分类类别:物品(item) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务 • 数据格式:图片数据,来源于多样场景 二、适用场景 • 物品实例分割AI系统开发:支持构建能够自动识别并精确分割物品轮廓的AI模型,应用于自动化检测和识别系统。 • 物流与仓储管理:用于物品的分割和定位,提升库存管理、货物追踪和物流效率。 • 制造业质量检查:在制造过程中,对零件或产品进行实例分割,辅助质量评估和生产流程优化。 • 零售行业应用:集成至零售系统中,实现商品自动分割和识别,优化库存管理和用户体验。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉领域的研究,特别是在实例分割任务上的模型开发和性能评估。 三、数据集优势 • 精准标注:每个物品实例均采用多边形标注,精确捕捉轮廓细节,确保分割准确性和可靠性。 • 数据多样性:数据集覆盖多种场景下的物品图片,增强模型在不同环境下的泛化能力和适应性。 • 任务专用:专注于实例分割任务,标注兼容YOLO等主流深度学习框架,便于模型训练和部署。 • 实用性强:适用于实际工业和应用场景,为物品分割相关AI开发提供高质量数据支撑,加速模型迭代。
一、基础信息 数据集名称:蜜蜂黄蜂人类蜂群关键点检测数据集 图片数量: 训练集:2265张图片 验证集:214张图片 测试集:108张图片 总计:2587张场景图片 分类类别: - Bee(蜜蜂):常见的传粉昆虫,在农业和生态系统中具有重要作用。 - Hornet(黄蜂):可能具有攻击性的昆虫,需监测以防范风险。 - Human(人类):场景中的人物,可用于行为分析或安全应用。 - Swarm(蜂群):指蜜蜂或黄蜂的群体,表示集体行为模式。 标注格式:YOLO格式,包含关键点坐标和类别标签,适用于关键点检测任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,细节丰富。 二、适用场景 农业与环境监测系统开发:数据集支持关键点检测任务,帮助构建能够自动识别蜜蜂、黄蜂及蜂群关键点的AI模型,用于害虫控制、作物保护或生态平衡监测。 安全与监控应用:集成至智能监控系统,检测人类和昆虫活动,提供实时警报功能,适用于家庭、公共场所或工业区域的安全管理。 生态研究与行为分析:支持昆虫群体行为研究,通过关键点分析动态模式,助力生态学、昆虫学或生物多样性研究。 教育与实践培训:数据集可用于高校或培训机构,作为计算机视觉和昆虫识别课程的教学资源,提升学生实践能力。 三、数据集优势 多类别覆盖与精准标注:包含4个关键类别,每个类别均有关键点标注,确保模型学习准确的特征表示,提升检测精度。 数据多样性与真实性:图片来源于真实环境,覆盖不同场景和条件,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),直接适用于关键点检测任务,并可扩展至其他视觉应用。 应用价值突出:专注于实际需求如农业害虫管理和安全监控,为相关行业提供高效、可靠的数据支持,推动AI技术落地。
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