PATA1007_船新版本!测试点坑!

Unity基础篇-----Input输入 2、Input.GetTouch()方法,主要用于移动端开发使用,此方法主要获取触摸屏幕的操作数据,首先通过Input.touchCount这个方法获取到手指触摸屏幕的次数,通过GetTouch方法传输触摸次数,调用Touch结构判断手指的状态来是否为设定的状态,符合的话则执行相关内容。参数(“Horizontal”)表示左右的值,值为-1时,表示你在一直按下左方向对应的按键、设备类型为手柄时,表示你把推杆推到了最左边,为0时为默认位置,手柄中对应正中间,为1时与-1时对应的情况正好相反。 阅读详情

输入的时候记录下非负数的位置(不要少了0),然后从第一个非负数加到最后一个非负数的位置。

中间注意:如果当前sum小于0就break,因为就算后面有更大的数加负数也会变小。

测试点5应该就是有个位置是0其余都是负数:3 -1 0 -1,应该输出0 0 0。仔细读题!


​​​​​​​


 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> pstv, v;
int main() {
    int n, x, maxNum = 0, a = 0, b = 0;
    scanf ("%d", &n);
    v.resize(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf ("%d", &v[i]);
        if (v[i] >= 0) pstv.push_back(i);
    }
    if (pstv.size() == 0) {
        printf ("0 %d %d", v[0], v[n - 1]);
        return 0;
    }
    for (int i = 0; i < pstv.size(); i++) {
        int start = pstv[i], End = pstv[pstv.size() - 1], sum = 0;
        for (int j = start; j <= End; j++) {
            sum += v[j];
            if (sum < 0) break;
            if (maxNum < sum) {
                maxNum = sum;
                a = v[pstv[i]]; b = v[j];
            }
        }
    }
    cout << maxNum << " " << a << " " << b;
}

卡尔曼滤波与目标追踪 卡尔曼滤波与目标追踪为什么要学卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是什么?一些概率论的知识基础卡尔曼滤波完整推导状态估计计算卡尔曼增益预测和更新 卡尔曼滤波部分我打算分三节(三次博客的内容): 卡尔曼滤波与行人状态估计 扩展卡尔曼滤波(EKF)与传感器融合 过程模型,无损卡尔曼滤波(UKF)与车辆状态轨迹 为什么要学卡尔曼滤波? 卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用于目标状态估计,如果这个目标是行人,那么就是行人状态估计(或者说行人追踪),如果这个目标是自身,那么就是车辆自身的追踪(结合一些地图的先验,GPS等数据的话就 阅读详情

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